TL;DR：
在AI浪潮席卷商业世界之际，许多企业投入巨大却收效甚微。本文深入剖析了CEO通过亲身实践、由小及大掌握AI“体感”的10项具体行动，从应用下载到智能体搭建，再到全流程的AI赋能，揭示了AI从“摆设”变为“生产力”的关键路径，最终实现人机协同的组织转型。
当人工智能的浪潮拍打着全球商业的海岸，无数企业高呼“拥抱AI”，将最先进的AI系统引入自己的殿堂。然而，令人沮丧的是，这些耗资不菲的“AI巨兽”常常沦为昂贵的“摆设”，无法真正融入企业运营的核心血液，更遑论带来效率的飞跃与革新。这种“雷声大雨点小”的尴尬局面，正是许多企业掌舵者——CEO们——当下最深切的痛点。
但在这场划时代的变革中，作为企业的领航员，CEO们绝不能、也不应作壁上观。真正的变革，往往始于最核心人物的亲身体验与深度参与。只有当CEO们真正“入局”，亲身感受AI带来的机遇与挑战，他们才能深刻洞察AI的无限潜力与现实局限，从而精准推动企业转型，让AI真正成为提升效率、再塑竞争力的“核动力”。
《科学美国人》曾描绘过一个前沿概念：最好的知识获取方式，并非坐在书桌前苦读，而是_沉浸式体验_——就像探险家亲自踏足未知之地，而非仅仅研读地图。正是基于这种“体感为王”的理念，资深AI行业投资人兼连续创业者任鑫老师，结合其投资全球AI创新产品和深度孵化AI原生应用的实战经验，为各位CEO们开出了一份《拥抱AI：CEO自己必须做的十件小事》的“行动指南”。这份指南，如同《国家地理》的视觉故事，将抽象的AI概念具象为一步步可操作的体验；又像BBC科学纪录片般，用引人入胜的叙述，拆解AI背后的原理与实践。
AI初体验——打破“纸上谈兵”的魔咒
想象一下，你站在AI时代的潮头，却感觉AI只是一团模糊的理论。要打破这种认知隔阂，最直接的方式就是——**动手！**任鑫老师强调，行动是认知的起点，放下“学习”的执念，直接“干起来”。
首先，从你的手机开始。下载10个AI应用，就像探险家进入一片新大陆，首先要触摸这里的土壤。在手机应用商店搜索“AI”，把前四五个屏幕里的AI应用都下载下来。不必纠结哪个最好，先亲身体验，形成初步感知。建议把常用的，如ChatGPT、通义听悟、DeepSeek等，放到手机桌面底部快捷栏或微信置顶，让它们像空气一样存在于你的日常，时刻提醒你使用AI。如果觉得漫无目的，可以去AI工具导航站（如AI-BOT.CN或AIGC.CN），它们分类清晰，大部分都有免费试用。
如果你是微信重度用户，甚至可以加一个叫“元宝”的好友，它就是腾讯的DeepSeek。把它置顶，每天看到一个AI在你的对话列表里，随时可以骚扰它，让它帮你解决问题。这事儿毫无难度，却能培养最基础的AI使用习惯。
接下来，是时候升级你的装备了：购买1个海外AI账号。这就像一位顶尖的登山家，不仅要熟悉本地的山路，更要装备最先进的进口设备。任鑫老师强烈建议购买ChatGPT、Claude或Gemini。你可以把DeepSeek想象成清华大学的顶尖学子，才华横溢；但哈佛、MIT、斯坦福的毕业生（指代海外AI）则能提供更全面的视角和更强大的能力。在追求生产力时，使用最好的、最贵的工具是值得的。
而且，一旦你为它付费，你的投入感就会大大增加。这和健身房的年卡一个道理——不练就觉得亏了！“我的ChatGPT账号买了200美金，哪天没用两下，就觉得自己亏了。”这种“心痛”反而会促使你更频繁地使用它。二十美金一个月的投入，相当于请一位世界一流的“智囊团成员”，你可以每天骚扰它，让它为你出谋划策。这笔钱，与其说是订阅费，不如说是对顶尖人才的投入。实际体验下来，你会发现它们各有千秋：ChatGPT逻辑好、记忆力强，像个“暖男”；Claude代码能力强、文笔好，更富“人文情怀”；Gemini则指令遵循性强，文本处理容量巨大。它们都是国际一流的“智商”，但侧重点不同，值得亲身感受。
AI进阶：解锁“智能体”的超能力
当你对AI有了初步“体感”后，下一步就是深入挖掘它的智能，让它成为你工作中的得力助手。这就像《国家地理》的探险家，不仅要抵达新区域，更要深入腹地，发现更珍贵的宝藏。
第三件重要的事情是：使用3次DeepResearch（深度研究）。现在无论是国内还是国外的AI，大多都内置了这项功能。如果还没体验过，务必至少尝试三次。DeepResearch可以理解为一种高级“情报分析师”：它会根据你的任务，到互联网上广罗资料，然后给你一份详尽的报告。它与普通搜索的最大区别在于，它在研究过程中会_自我反思_，判断是否达到了目的，并适时调整研究方向。虽然耗时可能需要十几二十分钟，但它能提供的是经过深度思考、高质量的内容，远非一分钟就能完成的简单搜索可比。
为何要尝试这项功能？因为DeepResearch是AI Agent（智能体）最早、最成熟的应用之一。它能帮你搜集、整合文字信息，解决你的问题，就像把CEO一半的“情报收集与分析”工作外包给了AI。例如，你想了解某个新技术在特定市场的应用前景，你可以向AI提问：“我们正在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会像一个真正的研究员一样，询问是否需要补充信息以优化研究，然后生成一份包含大量链接的详尽报告。这种报告能让你在短时间内，对一个陌生领域建立起深刻认知，如同拥有了“临时抱佛脚”的超能力。
如果你发现自己没有值得深度研究的问题，这本身就是一个更大的问题。它意味着你的日常工作可能仅限于执行，缺乏对战略层面、趋势层面的深入思考。一个没有深度思考问题的CEO，对公司而言，才是更大的隐患。
在此基础上，我们可以进一步发挥AI的能动性：创建1个AI Agent智能体。Agent的定义很广，但最简单的理解，就是将你常用的、高效的_提示词_（给AI的指令）保存下来，重复使用。这就像搭建一个可复用的“工作流程模块”，将一次性工作转化为可积累的资产。
例如，你习惯记笔记，并希望笔记能提供更多启发，阐明应用边界、场景、相关知识以及适用与不适用情况。你可以编写一段提示词来实现这个目的。最简单的方法，是利用普及度高的“豆包”应用，打开左上角的“创建AI智能体”按钮，命名，然后定义其功能。创建后，每次记笔记，只需打开这个智能体对话框，输入笔记，它就能自动帮你拓展思考。
不只笔记，工作场景中也大有可为。比如，你和外国人用微信交流，想让中文表达更口语化、更地道，但ChatGPT的翻译可能过于正式。每次自己撰写提示词会很烦恼，这时就可以创建一个“口语Agent”，帮你把中文快速转化为口语化的英文。当你识别出工作中那些_有明确输入、处理和输出的重复性任务_时，便可以创建一个AI Agent来“干掉”它们。这需要付出努力，并克服“新手经理综合症”——那种总想自己上手，觉得“算了，不如我自己搞”的冲动。但请相信，投入三小时去“教”AI，每周便可节省三小时。
AI融入日常：工作流与思维模式的革新
有了对AI的初步感知和智能体应用，下一步就是让AI深度融入你的日常工作流，甚至重塑你的思维模式。这如同科学家将实验室的发现，应用于解决现实世界中的复杂问题。
第五项行动：用AI学习1个知识。爱学习是好事，但学习过程前后，其实包含“过滤”和“深挖”两个关键环节。过滤，是指在信息爆炸的时代，如何筛选出有价值的内容。AI可以帮你高效过滤。例如，如果你偏爱播客，利用AI插件，它可以一分钟内显示播客的大致时间线和要点，让你快速判断是否有价值，甚至可以创建一个智能体，设定其为“AI创业者，对个人提升和生产力感兴趣”，它会高亮并详细阐述视频中的反常识见解、系统方法论及案例，并提供时间戳，让你只关注感兴趣的部分，大大提升学习效率。
深挖，则是当你对某个点感兴趣时，能让AI帮你深入展开。即便播客中只提及两句话，你也可以继续追问，让AI详细分析该观点的整体论述、相关流派理论及应用场景。通过这种方式，我们可以将“学习、过滤、深挖、应用”的整个过程都交给AI，我们只需充当“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实现。
接下来是看似“小众”却极具颠覆性的实践：录音1天，然后给AI分析。这项功能实用且不花钱，你可以使用通义录音等手机应用，开启实时记录功能，录音并同步生成文字稿。然后将文字稿导入Gemini等长文本处理能力强的AI。它的功能远超简单的会议纪要。例如，会议结束后，你可以让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。你甚至可以借鉴朋友的方法，让AI分析内部的_政治斗争关系_，或识别对方已表达但你未察觉的_隐含信息_。
更进一步，你可以让AI成为你的“CEO教练”、“客户分析师”、“情感需求分析师”。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_，它会肯定你的表达，指出同理心不足之处，提醒你如何更温和地提出意见，甚至指出你可能忽略的改进点。当公司战略会议产生大量对话时，将这些录音交给AI分析，能为AI提供丰富的上下文，让它在讨论战略效果时，提供更深入的洞察。
要让AI更好地理解你，你需要给它提供更多的“背景故事”：写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。如果嫌麻烦，你也可以创建一个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。
过去的提示词工程，是你面对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。
李继刚老师曾将世界划分为四个象限：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，这反而限制了AI的发挥。我们真正应该做的，是让AI积极探索“AI已知但我未知”的广阔领域。因此，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——例如事情的目的、我的偏好、当前环境。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，每个人都应准备一份1500字的自我介绍。你可以写基本信息（我是谁、做什么），甚至提及家猫和孩子的名字。还可以提供MBTI、星座、性格测评结果，描述你是怎样的人，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。甚至可以分享近期事业目标、处境、挑战、策略和计划；在教练培训和个人IP方面的规划；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。
现在，是时候将AI应用到更具挑战性的领域了：3天内更新20条自媒体内容。许多人梦想打造个人IP，但常常止步于“从何开始？时间从何而来？”等问题。遇到这些问题，直接询问AI。将你的母提示词发送给它，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，AI已深度参与内容设计。选题、嘉宾选择及联络仍由人工完成（这是社交互动，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。
若要更“离谱”地在三天内产出20条内容，可以尝试这种方法：让AI筛选100篇AI经典论文，提供链接。利用Deep Research对每篇论文进行深度调研。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。过去，我们可能因不擅长解读论文或制作播客而受阻，但现在这些障碍已不复存在。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（首席运营官）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。
第九项行动：安排1天，所有活儿都试试AI。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。但尝试并无损失。许多人受限于“AI可能做不到”的观念，这阻碍了他们的探索。例如，CEO曾尝试让AI制定每日计划，最初效果不佳，因为AI不了解其近期目标。反思后在母提示词中明确工作重点，效果显著提升。当AI的输出不尽如人意时，不应归咎于AI，而应反思是否提供的信息不足。
实践案例：在一次启动会前，CEO将战略合作框架合同和与合伙人关于项目启动的聊天记录（已录音）发给AI，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。在研究新项目时，CEO会向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。AI进行Deep Research后，CEO在与公司交流时，就显得对此领域颇为熟悉。利用空闲时间，研究热成像领域的潜在机会，同样让AI进行Deep Research，获取相关观点。这些都证明了AI在提高效率和深度理解方面的强大作用。
领航与启发：将个人“体感”升级为组织能力
最后，也是最关键的一步，是将个人的“体感”转化为组织的“动能”。这就像一位科学家，不仅完成了伟大的实验，更将实验成果转化为可普及的知识，启迪世人。
做1场分享“我用AI做的10件事”。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，无论是成功还是失败的经历，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。
拥抱AI，从来都不是一蹴而就的事情，更不是纸上谈兵。就像任鑫老师强调的，CEO应立即行动，从简单小事入手，建立对AI的“肉身体感”。这10件事，从下载应用到分享经验，每一步都可以打破一定的认知壁垒，激发实践热情。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，那么在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。