«Second brain» замість окремої навички. Як AI змінює звичні професії в IT

Назва та сама, вимоги — вже інші

«Майже кожна позиція змінила свій профіль», — каже Мирослава Конончук, Talent Acquisition Specialist у HOLYWATER TECH. Як приклад вона наводить вакансії інженерів: ще донедавна достатньо було знайти сильного Full-Stack-розробника. Тепер роботодавець очікує, що кандидат уже інтегрував AI у власний робочий процес — без цього дедалі складніше працювати в тому самому темпі, що й команда.

За словами Мирослави, знайти таких кандидатів сьогодні навіть простіше, ніж рік тому. На початку буму генеративного AI відповідні навички вирізняли спеціаліста серед інших. Тепер вони поступово стають ринковою нормою.

Компанію менше цікавить, чи користується людина штучним інтелектом. Значно важливіше — як саме вона це робить: використовує AI як швидкий пошук відповідей чи як повноцінного асистента, який допомагає аналізувати інформацію, генерувати рішення і брати на себе повторювану роботу.

«Ми шукаємо людей, орієнтованих не просто на виконання задачі, а на пошук рішення. Це вже питання мислення, а не володіння окремими інструментами», — пояснює Мирослава.

Такий підхід у HOLYWATER TECH називають second brain. AI стає не окремою навичкою в резюме, а ще одним учасником робочого процесу. Це помітно й з відкритих ролях компанії — від маркетингу та User Acquisition до інженерії та аналітики. У більшості випадків від кандидатів очікують не знання конкретного AI-сервісу, а готовності працювати з АІ та автоматизувати з його допомогою власний процес: швидше аналізувати, тестувати гіпотези, автоматизувати повторювані задачі й перевіряти результат.

Як це змінює щоденну роботу, показують історії трьох спеціалістів HOLYWATER TECH.

User Acquisition: від ручного аналізу до «оркестрації» інструментів

Катерина Горська очолює User Acquisition-напрям продукту My Drama. До продуктової компанії вона перейшла з digital-агенції, де працювала з брендовою рекламою українських компаній. Це вимагало зміни професійної оптики. У брендовій рекламі головними показниками були охоплення і впізнаваність. У продуктовому маркетингу рішення будуються навколо конверсій, покупок, LTV та юніт-економіки.

Щоб зануритися в нову для себе сферу, Катерина спілкувалася з User Acquisition менеджерами із продуктових компаній, брала участь у маркетинговому хакатоні й самостійно розбиралася з продуктовими метриками.

Після одного з технічних інтерв’ю вона зрозуміла, що теоретичної бази недостатньо для роботи з реальними кейсами. Замість ще одного курсу попросила знайомих фахівців розібрати з нею практичні ситуації, а ChatGPT використовувала для симуляції технічних співбесід.

До HOLYWATER TECH Катерина приєдналася, коли команда User Acquisition складалася лише з двох людей. Менш ніж за півтора року вона стала її лідом.

Сьогодні AI для неї — вже не інструмент для навчання, а повноцінна частина роботи. 

Команда використовує Claude, щоб аналізувати аудиторії, обирати креативи й знаходити в даних патерни, які легко пропустити під час звичайного аналізу.

Раніше значну частину часу фахівець витрачав на самостійний пошук і опрацювання інформації. Тепер AI допомагає швидше пройти цей етап. Водночас відповідальність людини не зменшується: саме вона має поставити правильне запитання, перевірити результат і зрозуміти, яке рішення має сенс для бізнесу.

Свою роль Катерина описує як рух до «оркестрації» інструментів.

Creative marketing: від виконання задач до постановки правильних питань

Подібну зміну спостерігає Creative Marketing Lead My Drama Юлія Самбурська. Її професійна база сформувалася завдяки роботі з контентом: текстами, креативними концепціями, технічними завданнями та оцінкою рекламних матеріалів з погляду бізнес-результату. Курси на Coursera й Superludi допомогли систематизувати знання, проте вирішальним став практичний досвід.

Сьогодні її роль охоплює креативну стратегію продукту, планування спринтів, аналіз рекламних матеріалів, дослідження конкурентів, запуски серіалів, найм, онбординг і побудову командних процесів. Саме в креативному маркетингу, за словами Юлії, AI найшвидше перебрав на себе саме повторювану роботу. Він допомагає створювати перші варіанти креативів, допрацьовувати сценарії, адаптувати матеріали під різні аудиторії та збирати звіти.Репорт, на підготовку якого раніше могла піти година, тепер формується за кілька хвилин.

«Коли бачу задачу, яка регулярно повторюється, перше питання — чи можна її автоматизувати. Якщо відповідь „так“, ми намагаємося це зробити», — пояснює Юлія. Через це змінюється й сама роль маркетолога. Менше часу йде на механічне виконання, більше — на постановку задачі, вибір напряму та оцінку результату. Водночас швидкість генерації не замінює професійної надивленості. AI може запропонувати десятки варіантів, але не визначить самостійно, який із них відповідає продукту, аудиторії та бізнес-цілям.

За її словами, рутину автоматизують не для того, щоб менше працювати, а щоб звільнити час для задач, які поки неможливо делегувати алгоритмам.

Engineering: AI не врятує застарілий процес

Вплив AI відчувають не лише креативні команди. Head of Engineering HOLYWATER TECH Зіонг Ле прийшов у компанію як iOS-розробник. У міру масштабування бізнесу його роль трансформувалася: від керування невеликою командою до відповідальності за технічну стратегію, розвитку інженерної організації та взаємодії з продуктовими командами.

Сьогодні AI допомагає інженерам швидше писати код, проводити code review, працювати з документацією, аналізувати інформацію й шукати варіанти технічних рішень. Проте остаточна відповідальність залишається за людиною.

«Твердження, що AI забере роботу в айтівців, мені здається занадто спрощеним. Він справді поступово забирає шаблонні й повторювані задачі, але водночас підсилює тих, хто вміє ставити правильні питання, критично оцінювати відповіді й розуміє контекст», — переконує фахівець.

В інженерії особливо помітно, що AI не достатньо просто додати до наявного процесу. Підходи, які працювали ще місяць тому, можуть швидко втратити актуальність. Тому командам доводиться переглядати не лише набір інструментів, а й усю логіку виконання роботи.

Second brain як нова модель роботи

Маркетологи, інженери й рекрутери описують різні задачі, але говорять про одну й ту саму зміну. AI поступово перестає бути окремою компетенцією, яку можна додати до резюме поруч зі знанням Python, Figma чи рекламних кабінетів. Він вбудовується в робочий процес так само, як колись у нього вбудувалися пошук у Google, месенджери чи системи контролю версій.

Тому головною перевагою стає не саме володіння AI-інструментами. Важливіше вміти перебудовувати навколо них роботу: визначати, що варто автоматизувати, ставити точні запитання, перевіряти відповіді й брати на себе рішення, для яких потрібне розуміння контексту.

Для роботодавців це змінює вимоги до кандидатів. Для спеціалістів — означає необхідність навчатися швидше, ніж оновлюються назви посад та їхні формальні описи.

Професії не зникають за одну ніч. Спочатку зникають окремі задачі, потім змінюються процеси, а разом із ними — і цінність, яку має створювати людина. Саме це в HOLYWATER TECH називають second brain: не ще одним сервісом у робочому наборі, а новою моделлю взаємодії між спеціалістом і технологією.