CEO 可立即执行的 10 步 AI 行动方案

人工智能的浪潮正在深刻改变着商业格局。众多企业纷纷喊出 " 拥抱 AI" 的口号，积极引入各类 AI 系统。但在很多公司，这些投入巨大的 AI 系统，如同摆设，没有能真正融入企业运营和工作流，更别提带来效率提升和转型升级。这种 " 雷声大雨点小 " 的现象，是当前许多企业面临的痛点。

而作为企业的掌舵者的 CEO，不能也不应该在这场变革中置身事外。要让 AI 真正发挥效用，CEO 必须亲身入局，以身示范，亲身感受 AI 带来的变化与挑战。只有这样，才能深刻理解 AI 的潜力与局限，从而推动企业转型，提升运营效率。

本文混沌君基于资深 AI 行业投资人与连续创业者任鑫的实战经验，为大家分享《拥抱 AI：CEO 自己必须做的十件小事》。任鑫老师作为美元基金云九资本合伙人，投资全球 AI 创新产品；同时也是 Sky9 Build 孵化器负责人，深度孵化 AI 原生应用。任鑫老师为企业 CEO 们提供了 10 项具体行动，帮助大家建立对 AI 的 " 体感 "，从小事做起，引领组织在 AI 时代把握先机，实现人机协同进化。

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下载 10 个 AI 应用

如果你说手机屏幕也不怎么看，那大家用得最多的软件是什么？微信。搜个好友叫 " 元宝 "，加它，它是腾讯的 DeepSeek。把和它的对话置顶，这样每天都能看到有个 AI 在上面，你跟它说什么，它就能马上给你答复。这事儿毫无难度，百分之百做得到，只要做了，一定有用。

购买 1 个海外 AI 账号

第二件就是买一个海外 AI 账号。强烈建议大家买。具体买什么？ChatGPT、Claude、Gemini。

至于 DeepSeek，你可以把它想象成清华的大学生，是好。但你再招个哈佛的、MIT 的、斯坦福的，对比一下，可能有些地方清华的更好，但也有地方你会发现它们确实更强。现在我们整体还在追赶。所以用先进科技，把它当生产力的时候，就建议用最好的，用最贵的。

还有个好处，一旦你花了钱，就会更积极地去用。比如我 ChatGPT 买的是 200 美金的账号，哪天没用两下，就觉得自己亏了，跟健身房一个道理。在经济承受范围内，建议买贵的，这样你才会更愿意去用。

这三个至少体验一个，因为实际感受确实不同。我个人体会：ChatGPT 逻辑好、记性好，像个暖男；Claude 代码强、文笔好，人文情怀重；Gemini 指令遵循强、文本处理容量大。它们各有千秋，智商都在国际一流水平线上，但各有优点。

我强烈建议大家除了 DeepSeek 之外，这三个一定要买一个，你可以享受到世界一流的智力支持，也就二十美金一个月。你仔细想，请人吃顿饭要多少钱？请个世界一流的 AI 一定比请人吃十二顿饭管用，因为你可以天天骚扰它，你让它干嘛它就干嘛。这个钱一定要花，它是人才成本，发票抬头应该是人力费用，不是订阅费用。

使用 3 次 DeepResearch（深度研究）

第三件事就是使用三次 Deep Research 深度研究。现在不管是中国的 AI 还是外国的 AI，基本都带这个功能。没用过的，务必体验至少三次。

Deep Research 是什么？你可以理解成它会根据你的任务到网上到处查资料，查完给你一份报告。它和普通搜索不同，它在研究过程中会反思是否达到目的，并适时调整研究方向。通常，DeepResearch 耗时较长，可能十几二十分钟，但它能提供大量经过深度思考的高质量内容，远高于一分钟即出的结果。

为什么建议大家试这个？因为 Deep Research 是第一个成熟的 Agent。它就是帮你搜集文字，然后整合起来解答你的问题，投入了大量努力，所以成熟度更高。CEO 的核心工作之一就是搞情报和分析研究，Deep Research 的出现，等于把这项工作外包给了 AI，解决了 CEO 一半的问题。

具体怎么用？比如你手头有个技术，想探究其应用领域。我最近关注热成像技术，包括红外成像、热传导等。我曾向 AI 提问：" 我们正研究如何将热成像和声音成像技术应用于美国消费市场，有哪些可借鉴对象？哪些产品值得关注？哪些细分市场潜力大？机会在哪里？"AI 会问是否需要补充信息以优化研究，我通常回答 " 都关注 "，它便开始研究。

最终它会生成一份详尽报告，包含大量链接，介绍相关产品及其历史表现，供你参考借鉴。我通常要求 AI 提供与我产品相关的产品、发展历史等事实性的内容，并附带链接，以便我自行研究。我现在专门有个显示器，竖屏显示，方便我持续运行和查看这类报告。

如果你发现自己没有值得深度研究的问题，这本身就是个更大的问题。它意味着你日常工作仅限于执行，缺乏战略思考。一个没有深度思考问题的 CEO，对公司而言才是更大的隐患。

创建 1 个 AI Agent 智能体

Agent 定义广泛，最基础的智能体就是提示词的重复使用。高级 Agent 则能自主规划、反思，运用工具并自我进化。作为科普，我们从最简单的入手：将有效的提示词保存复用，形成简朴高效的工作流程（SOP）。多数人还没开始用这个方法，但这可以将一次性工作转化为可复用资产。

举例来说。如果你通常有记笔记的习惯，且对笔记有特定要求，希望它能提供更多启发，阐明道理的应用边界、场景、相关知识以及适用与不适用情况，那你可以编写一段提示词来实现此目的。此时，最简单的方法是使用豆包，因为它普及度高，比 ChatGPT 更易获取。

打开豆包左上角的 " 创建 AI 智能体 " 按钮，为其命名，并定义其功能：每次输入笔记时，提供相关知识、更多启发、应用场景及不适用情况。点击创建，该智能体（即保存的提示词）便可供下次使用。此后，每次记笔记时，只需打开该智能体对话框，输入笔记即可。

除了笔记场景，工作场景也能用。比如你需要和外国人交流，但不是那种正式场合，而是在微信进行的。如果直接用 GPT 翻译，输出常过于正式。这是日常小事，但每次自行撰写提示词都令人烦躁。你就可以创建一个口语 Agent，帮你把中文改为口语化的英文，顺便也学习了英语；每次需发送长段文字时，我直接交给它；短句则无所谓，即便有错，外国人也能理解。

总而言之，当你识别出工作中的重复任务时，它有明确的输入、处理和输出，就可以创建一个 AI Agent 干掉。

创建 AI Agent 需要付出努力，并克服 " 新手经理综合症 " ——总想自己上手，觉得 " 算了，不如我自己搞 "。但若你愿投入三小时去 " 教 " 它，每周便可节省三小时。

用 AI 学习 1 个知识

爱学习的同学通常会把学习当作一件事。但实际上，学习过程前后还包含两个关键环节：过滤和深挖。

首先是过滤：时间有限，如何选择有价值的内容？是否曾有看完视频或听完课程后，感觉浪费了时间？AI 可帮助你过滤信息。

比如，我偏爱播客，因为 AI 前沿信息多以播客形式呈现，尤其硅谷有大量高质量播客。如果我想了解某个播客，插件会在屏幕右侧显示其大致时间线，我可一分钟内扫视判断其价值。

播客的重点与我关注的未必一致，因人而异。例如，你可能只关心 AI 在服装或工业领域的应用，即使播客整体精彩，但若仅有一小段提及，你需要的并非整体，而是该特定部分的深入阐述。

所以你可以创建一个智能体 Agent，设定其为 AI 创业者，同时对个人提升和生产力很感兴趣。它会高亮并详细阐述视频中的关键内容，并提供时间戳，以便我选择性收听。每次只需将链接粘贴给 Agent，它便会自动生成一段长文，阐述其中的反常识见解、系统方法论及案例。我快速浏览，若有兴趣则直接跳转到对应时间戳收听。这使我观看播客的效率极高，平均每个播客只需 2 到 5 分钟，且只关注感兴趣的内容。通过这种方式，可快速筛选过滤大量信息。

除了过滤，学习还包括深挖。当你对某个点感兴趣时，应深入挖掘，即便它只提及两句，也应继续追问，让 AI 详细展开。AI 会分析该观点的整体论述、相关流派理论及观点，以及如何应用于我的具体情境。这便实现了深挖。

所以建议大家用 AI 学习一个东西。信息源可自行寻找，然后让 AI 过滤出两三个你可能感兴趣的内容。学习过程中若有启发点，可让 AI 深挖，并询问如何应用于自身。将学习、过滤、深挖、应用全部交给 AI，我们在中间只需充当导航者。前面的操作无需任何代码技术，只需点击按钮和付费即可。这完全可行。

录音 1 天，然后给 AI 分析

接下来这项任务同样可行，但相对不那么常见。我最近发现一个性价比极高的应用：录音一天，然后交给 AI 分析。这项功能非常实用，且不花钱。

你可以使用通义录音，因为它方便在手机上操作。打开实时记录功能，它会同步录音并生成文字稿。录音结束后，文字稿可导出至云盘或其他存储位置。然后将其导入 Gemini，因为它的长文本处理能力最强。

提及录音，首先想到的是会议纪要，这可行。但其功能远不止于此。比如，会议结束后，我会让 AI 从听取建议的一方的角度，详细列出他们的处境、想法、问题和约束，从而更清晰地理解对方。我也借鉴过朋友的方法，让 AI 分析内部政治斗争关系，或识别对方已表达但我未察觉的隐含信息。若我在指导他人 AI 转型，我还会询问 AI：若你作为教练，会给对方何种建议？我也会以建议者的身份，询问 AI 对我的分析和建议。

AI 作为跨越时空的外挂，会提供各种建议。它会先肯定我的表达，然后指出同理心不足之处，提醒我直接否定对方可能在情感上难以接受，或未考虑初次试的难度，建议我先肯定再提出意见。它还会建议深化共情，甚至指出我可能忽略的改进点。

让 AI 成为你的 CEO 教练、客户分析师、情感需求分析师等角色。如果你不擅长理解人际关系，可以询问 AI 对话中的权力关系。这相当于为自己配备了一个超越时空的外挂，非常有效，同时也为 AI 提供了更丰富的上下文。比如，公司战略会通常会产生大量对话，若将这些对话录音，便为 AI 提供了丰富的上下文，讨论战略效果会更好。

写 1500 字的母提示词

接下来，建议大家撰写一份 1500 字的母提示词。在 GPT 中，这被称为 Custom Instructions 或自定义提示。它存储在 AI 系统内，每次对话时 AI 都会将其作为背景信息。

若不理解 Custom Instruction，可创建 Word 文档，详细介绍自己。每次与 AI 对话前，先将这段介绍粘贴给它，让它了解你的情况，效果将提升很多倍。

大家可能都接触过提示词框架，教你如何设定角色等。但这些是过去的框架。过去提示词如此编写，是因为我们面对的是一个需要详细指导的 " 笨蛋 " 群演。你需要教会它角色、动作、人设、思路及具体操作。

但现在的 AI 如同 " 梁朝伟 " 般的影帝，极其聪明。你给它的具体指令越多，反而越限制其发挥。作为导演，你应该引导它，告知你的环境、意图、偏好和目的，而非具体表演方式，这样它会演绎得更好。

所以当前提示词工程的思路完全颠覆了以往。过去是你将已知传授给 AI，现在则不同。我们可将世界划分为四个象限（引自李继刚老师）：AI 不知道 / 知道，我不知道 / 我知道。多数人倾向于向 AI 讲述 " 我已知且 AI 也已知 " 的内容，例如要求它用 " 第一性原理 " 或 " 六步法 " 分析。这实际上限制了 AI 的发挥。

我们真正应做的，是让 AI 积极探索 "AI 已知但我未知 " 的广阔领域。因此，应该减少讲述 AI 已知且我已知的内容，多提供 " 我已知但 AI 未知 " 的信息，例如事情目的、我的偏好、当前环境等。提供越多的上下文（Context），AI 的输出会越好。你需要充分相信它，如同导演相信梁朝伟一般，但仍需明确你的偏好。

因此，我强烈建议每个人准备一份 1500 字的自我介绍。让 AI 充分了解你，可将其写入系统提示词（AI 每次都会读取），或单独保存为文档，每次使用时粘贴给它，效果会显著提升。

我通常会写基本信息，包括我是谁、做什么，甚至会提及家猫和孩子的名字，以便 AI 在对话中关联。我还会提供 MBTI、星座及各种性格测评结果，描述我是怎样的人，近期期望的变化，健康状况、每周运动习惯、亲密关系及亲子关系的期待。我还会分享近期事业目标、处境、挑战、策略和计划；我在教练培训和个人 IP 方面的规划；我的工作方法论；以及最近的月度回顾、阅读计划和短期关注点。试想，AI 掌握这些信息后，与你的对话质量将截然不同。

3 天内更新 20 条自媒体内容

许多人都在谈论打造个人 IP，我们可以借此机会，综合运用各项 AI 能力。听到这个，你可能会疑惑：怎么可能？从何开始？做公众号还是播客？内容如何定位？时间从何而来？

遇到这些问题，直接询问 AI。将你的母提示词发送给它，并阐明你的自媒体 IP 目标：想吸引何种受众，你擅长何方向，可投入的时间资源，以及 AI 应如何建议你进行规划（如选择公众号），还需要明确哪些问题，以及如何利用 AI 最小化时间损耗。让 AI 从战略到执行全程协助你解决问题。

以《AI 炼金术》播客为例，来阐述 AI 如何参与内容设计。选题、嘉宾选择及联络仍由我人工操作，这是一种社交互动，不宜交给 AI。但访谈准备现在百分之百由 AI 完成，它会研究嘉宾并提供方案。聊天环节仍由人类进行。但聊完天后的粗剪（包括短视频和音频中冗余的沉默和废话）则全部由 AI 完成。

精简工作仍需人工。而简介和 Show Notes 现在已百分之百由 AI 完成，它能自动生成带时间戳的重点内容。公众号长文也完全由 AI 生成。最终发布仍需人工点击。可见，这些流程中约一半由 AI 完成，且 AI 主要承担耗时繁琐的工作。

AI 解决了大量繁琐的文字处理工作，这不仅是效率问题，更是规模化问题。我个人不反感聊天，但对许多事务不愿亲力亲为，且因其非商业性质，不愿投入过多资金。若员工产出的文章质量不佳，又代表我的形象，我便会不满意，但又不愿支付三天工资来制作一篇公众号文章，导致工作停滞，难以规模化。AI 解决了这个大问题。当然，你可能会质疑，我所提的三天出 20 条自媒体内容，按此流程似乎难以实现。

那么，我再介绍一个三天内能出 20 条内容的更 " 离谱 " 方法，这也是我新开的两个播客的制作方式：" 听懂一百篇 AI 经典论文 " 和 " 拆解 100 个 AI 明星产品 "。方法是：首先让 AI 筛选 100 篇 AI 经典论文，并提供每篇论文及其维基百科的链接。然后，利用 Deep Research 对每篇论文进行深度调研，研究其上下文。接着，将稿件导入播客制作工具，让它生成播客。如此重复 100 次，便可制作出 100 篇论文对应的 100 个播客。

现在更关键的是，我们不再受限于专业性。过去我们可能因不擅长解读论文或制作播客而受阻，但现在这些问题已不复存在。真正的挑战在于：你能否明确选题、定位，以及吸引何种用户。甚至定位也可由 AI 辅助，但你的最终目的——你究竟想要什么—— AI 无法替你决定。

这实际上迫使每个人都去学习如何成为真正的 CEO。我们多数时候扮演着 COO 的角色，负责运营。然而，真正的 CEO 是定义目的和愿景，决定公司走向。现在所有工作都可逐步外包，即便现在看来不靠谱，明年也可能变得可靠。因此，你现在就必须学习如何外包，从简单的自媒体开始实践。

安排 1 天，所有活儿都试试 AI

接下来，建议大家安排一天时间，尝试所有工作都用 AI 完成。针对每个模块，思考其输入、输出、目的和具体任务。然后告诉 AI：" 我要做 X，目的是 Y，当前情况是 Z，请你协助。" 并询问它还能提供哪些帮助，让它辅助完成每项任务。

尝试不一定立即见效。我常发现人们受限于 "AI 可能做不到 " 的观念。但尝试并无损失。例如，我每天早上会制定 Daily Plan，安排今日重点。我曾询问 AI 今日应做何事，发现效果不佳，因为它不清楚我的当前重点。但我的播客搭档徐文浩和于一则效果很好。

这并非 AI 不够聪明，而是它不了解我的近期目标和重点。我反思后认为应优化输入，例如在母提示词中写明我最近一周的工作重点，这样它就能合理安排日程。尝试后若效果不佳，不应归咎于 AI，而应反思是否提供的信息不足。

第二件事，我有一个启动会需要提前准备，这是真实案例。我将战略合作框架合同，以及我与合伙人前一天关于项目启动的聊天记录（已录音）发给 AI。我说明情况、会议目的，并询问 AI 如何高效召开这场半小时会议。AI 给出了极佳建议，会议按此推进，效果非常好。

接下来，我有一个 GEO 项目需要沟通。我向 AI 询问：硅谷有一家公司从事 GEO，请帮我研究该公司，并告知如何规划和运营一家 GEO 公司。我让 AI 进行 Deep Research。几分钟后，我读了 AI 生成的深度研究报告，再与公司交流时，就显得我对此领域颇为熟悉，就像临时抱佛脚。

接着，利用空闲时间，我会研究热成像领域的潜在机会。我让 AI 进行 Deep Research，让它告诉我相关观点。

做 1 场分享 " 我用 AI 做的 10 件事 "

最后，也是最关键一步，CEO 可以以 " 我用 AI 做的 10 件事 " 为主题，进行一场内部或外部分享。建议立即发布朋友圈预告，以外部压力促使自己完成。分享内容无需完美，成功或失败的经历都是宝贵的 " 体感 "。通过分享，你不仅巩固了自身新学知识技能，还能将个人赋能转化为组织引领。之后还可以鼓励各部门经理和员工进行类似分享，形成自下而上的 AI 实践浪潮，从而提升组织人机协作能力，避免仅空谈。

结尾

如果企业不再把 AI 当作一个昂贵的 " 摆设 "，而是真正融入日常运营的强大助力。那在 CEO 的以身作则下，企业有望实现真正的智能化转型，赢得更广阔的未来。