精選解讀｜當 CEO 把 AI 變成第二大腦：生成式 AI 正從工具列走向治理與入口

從摘要到代理，生成式 AI 的關鍵戰場正在轉向工作流預設值與採購語言

外媒有篇報導把多位企業執行長的日常用法串在一起，看起來像一組「名人如何用 AI」的生活筆記。但如果把每一段用法抽象成流程，你會看到一條更一致、也更值得決策者在意的路徑：生成式 AI 先接管「決策前」的整理與預演，接著滲入會議與跨部門協作，最後才逼著組織正面回答治理問題：資料邊界怎麼畫、責任怎麼歸、AI 在決策流程裡到底算不算一個「席次」。

這裡有個直覺需要先被修正。很多企業導入的討論，習慣從「模型多強」「要不要自建」開始；但這些 CEO 的用法在提醒另一件事：真正的滲透點往往不是最複雜的技術，而是最高頻、最低風險、最能立刻回收時間的瑣碎任務。摘要信件、整理訊息、會前研究、把冗長內容變成可追問的對話物件，這些看似不起眼的工作，才最容易變成組織的預設流程。當預設流程被改掉，採購語言、KPI、甚至主管對「回應速度」的期待，就會一起被改寫。

微軟執行長薩提亞・納德拉（Satya Nadella）

根據公開報導描述，他把 Podcast 逐字稿丟進 Copilot，用語音在通勤時跟內容對話；進到辦公室後，再用 Copilot 摘要 Outlook 與 Teams 訊息，並使用自訂代理協助會議準備與研究。這裡的關鍵不在「用了幾個代理」，而在「閱讀方式」的位移：線性收聽或閱讀被改造成互動式追問，資訊不再是被動接收，而是可被中斷、拆解、重組的素材。當 CEO 先採用這種節奏，整家公司對資訊的反應速度與決策前置作業，很容易被拉到同一個節拍上。

蘋果執行長提姆・庫克（Tim Cook）

Tim Cook 談到 Apple Intelligence 能摘要冗長信件，省下來的零碎時間會在一天、一週、一個月累積成顯著差異。蘋果在官方介紹裡，則把 Apple Intelligence 放在系統層的寫作工具與影像處理等功能組合中。這兩段話放在一起看，你會得到一個更實際的結論：庫克談的是個人效率，但蘋果爭的是入口。當 AI 變成作業系統層的預設能力，它就不再是一個「要不要打開的 App」，而是每天都會順手用到、甚至很難完全避開的工作方式。對企業來說，這會直接影響採購與導入的重心：從「買一套工具」走向「接受一套預設工作流」。

如果把納德拉與庫克並排，你會看到生成式 AI 的第一輪競爭，很可能不是誰的模型參數更大，而是誰能把 AI 更深地嵌入協作軟體與作業系統，讓它成為預設值。這也解釋了為什麼高階主管的使用情境，往往集中在「決策前整理」而不是「決策本身」：先把訊息洪流變得可控，才有餘裕談更高風險的自動化。

NVIDIA 執行長黃仁勳

Jensen 在公開場合，他把 AI 形容為每天使用的家教，會要求它先用 12 歲能懂的方式解釋，再逐步提高到更深的層次；在媒體訪談中，他也談到幾乎每天使用 Perplexity 與 ChatGPT 做研究。這裡揭露的是第二個直覺修正：CEO 的高頻用法，常常不是「替我寫」，而是「替我學」。當 AI 成為學習與框架化的工具，它改變的是主管跨領域理解的速度；而跨領域理解的速度，往往就是公司押注新市場、新產品方向的速度。

OpenAI 執行長山姆・奧特曼（Sam Altman）

Sam 把用法描述為「很無聊的方式」，像是處理信件、摘要文件；但他也提到在成為父親後，一段時間內會很頻繁地使用 ChatGPT 來查詢育兒與發展階段相關問題。這段話如果只被當作八卦，其實會錯過真正的訊號：當人們在高度不確定、需要反覆查證與安定焦慮的情境依賴 AI，AI 的角色就從效率工具走向「降低不確定性」的陪跑者。對企業導入而言，這會直接影響內部心理安全感與採用率：員工未必需要 AI 直接替他做決策，但很需要它協助把問題拆小、把下一步講清楚。

Zillow 執行長傑瑞米・瓦克斯曼（Jeremy Wacksman）

Jeremy 談到用 ChatGPT 做個人化摘要，也提到公司內部舉辦「AI days」分享案例；在產品原型上，團隊使用 Replit 加速把想法做成可測試的雛形。這裡開始出現採購語言的變形：導入不再只是「多一套工具」，而是縮短原型週期、加快跨職能對齊。當管理層用這種方式描述價值，KPI 很容易從「有沒有用」轉成「縮短多少迭代時間」與「降低多少溝通成本」。

領英（LinkedIn）執行長瑞恩・羅斯蘭斯基（Ryan Roslansky）

Ryan 提供了另一個更貼近治理的切面。他說自己在寫「高風險 Email」時幾乎都會用 Copilot 協助，因為你必須在有限篇幅內保持精準、聽起來可信；但他同時強調，不是按一下「替我草擬回覆」就交出去，而是讓 AI 透過分段引導的方式協助他做出判斷。這段話的價值在於，它把責任拉回人身上：AI 可以協助組織與措辭，但最後做決定、承擔後果的仍是人。對推動者而言，這類說法很適合被改寫成內部使用準則，因為它直接回應主管最在意的疑慮：效率提升不能以責任稀釋作為代價。

Coinbase 執行長布萊恩・阿姆斯壯（Brian Armstrong）

從公開報導與他自己的公開發文顯示，Coinbase 不只把 AI 用在生產力，也嘗試把 AI 放進決策流程，甚至把 AI 當作能寫入意見的一個「參與者」；同時，Coinbase 與 Perplexity 的合作，則把即時市場資料提供給對方用於市場分析。

當 AI 從內容與摘要走向「決策流程的一部分」，兩個驗收問題會立刻浮上檯面：第一，AI 的輸入資料與偏誤誰負責；第二，當 AI 意見與人意見衝突時，誰擁有最後裁決權。阿姆斯壯的管理手法在外界看來很激烈，但它也把很多公司私下逃避的問題逼出來：你可以要求採用，但不能逃避治理。

Eli Lilly 執行長大衛・里克斯（David Ricks）

醫療端的例子同樣提醒你：不同產業的「入口」不一樣。禮來（Eli Lilly）在 2025 年對外介紹其 AI 相關平台與研發合作，並宣佈與輝達合作打造面向藥物研發的運算資源；禮來執行長大衛・里克斯（David Ricks）也在訪談中談到自己在會議中使用多個 AI 工具輔助提問與理解。對這類高度受監管、需要驗證鏈條的產業而言，生成式 AI 的落地不會先從「寫得更快」開始，而是從「研究問題怎麼被拆解」與「運算資源能否穩定取得」開始；導入節奏更像合規與驗證的節奏，而不是科技業式的快速試錯。

Booking 集團（Booking Holdings）執行長格倫・福格爾（Glenn Fogel）

他描述自己把演講影片交給大型語言模型，請它回饋可改進之處；而 Booking.com 也在官方介紹中提到以生成式 AI 協助使用者用自然語句找住宿（例如 Smart Filter 的設計）。這組對照值得被放大：對外，AI 變成更自然的搜尋介面；對內，AI 變成高階主管的教練。當 AI 同時改寫「對外通路」與「對內管理」，它就很難再被當成一個部門工具，而更像企業能力的一部分。

從這些決策者使用 AI 的方式，我們可以看到一張可用的導入順序圖：先從摘要、整理、會議準備這些低風險高頻任務入手，接著走到跨部門原型與協作，再往高風險溝通與局部決策移動。每往後一步，導入的技術難度未必大幅上升，但治理成本一定會上升，因為你必須回答「誰能用、用什麼資料、結果誰負責」。

真正接下來值得關注的，不是誰又宣佈了更大的願景，而是三個可觀測訊號：

第一，企業是否把「摘要與代理」從個人習慣變成可報支、可續約的預算項目與標準流程。

第二，平台端是否把 AI 更深地鎖進作業系統與協作軟體付費方案，讓退出成本升高。

第三，在資料、隱私與合規爭議下，企業是否開始建立「AI 參與溝通與決策」的責任制度，而不是只談效率。

當這三件事同時發生，你就會知道：AI 已經不只是工具列，而是治理與入口的重新分配。

總結｜當 CEO 把 AI 放進日常，企業真正開始改寫的是「如何閱讀」與「如何負責」

這組 CEO 的日常用法之所以重要，不是因為新奇，而是因為它揭露了生成式 AI 最容易被忽略的落地邏輯：它先把資訊洪流變得可控，再把決策前置作業變得可複用，最後才迫使組織回答責任邊界。當 AI 先進入摘要、整理、會議準備與高風險溝通這些前置環節，決策節奏會被重設，採購語言會被改寫，治理成本也會被提前。這不是單點導入，而是一套「預設工作方式」正在成形。

硬事實的支點同樣清楚：納德拉的用法反映微軟把 AI 深度嵌入企業協作場景；庫克談到 Apple Intelligence 的摘要效益，而蘋果在官方介紹中把 AI 能力放到系統層；黃仁勳把 AI 當成家教與研究助手；領英一方面把 AI 搜尋納入付費方案，一方面又面對資料與 AI 訓練相關的法律爭議；Coinbase 則把 AI 往決策流程推進並與外部 AI 服務整合市場資料。這幾條線索交織起來，意味著組織、平台與制度正在同時拉扯同一件事：AI 一旦變成入口，責任與邊界就不能再含糊。

接下來的驗收，不必押在「更大投資敘事」上，而要押在「可被驗收的制度化」。值得追問的是：資金與採購是否集中到少數入口路線，讓敘事自我強化；企業採購是否開始進入續約邏輯，把 AI 變成長期固定成本；以及基礎設施與模型投入能否連到可驗收的營運結果，而不只是更大的宣示。當你用這三個焦點去看，你會更早辨識哪些公司是在導入，哪些只是跟風。

參考資料：

• How CEOs are using AI in their daily liveshttps://www.businessinsider.com/how-ceos-use-ai-apple-tim-cook-openai-sam-altman

• Microsoft's Satya Nadella is choosing chatbots over podcasts

• The surprising way that Microsoft CEO Satya Nadella uses AI to consume podcasts on his commute

• Microsoft's investment in OpenAI (cumulative commitment/investment context)

• Jensen Huang Uses ChatGPT and Perplexity "Almost Every Day" for Research

• Zillow Launches Natural Language Search

• Coinbase to Acquire Agara

• Coinbase partners with Perplexity to bring real-time crypto market data

• Booking.com unveils Smart Filter powered by Generative AI

• Eli Lilly and Company Launches New AI-Driven Platform for Biotech Collaborations

• Lilly and NVIDIA collaborate to build supercomputer in pharma

• Sizing the prize: AI could contribute up to $15.7 trillion to the global economy by 2030

文/ InfoAI 編輯部

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