AI轉型浪潮：後數位轉型時代 CEO的策略羅盤與領導新紀元
CEO的AI使命——策略急迫性的新時代
本報告旨在剖析當前科技轉型中，企業高層焦慮感發生的顯著轉變。過往的數位浪潮，主要壓力落在技術長(CTO)和中階主管身上；然而，當前由人工智慧(AI)，特別是生成式AI和大型語言模型(LLM)驅動的AI轉型，卻讓執行長(CEO)和董事會感受到前所未有的急迫性。先前 Threads 上看到一篇貼文，內容大意是說公司高層要求員工在向主管請示問題前，必須先諮詢 AI。儘管貼文內容簡短且缺乏上下文，但這個故事背後所隱含的訊息，卻恰恰反映了我們今天報告的主題：AI 的崛起已不僅是技術部門的事，而是企業整體策略轉型的核心。這也是促使我撰寫這份報告的起心動念之一。本報告將深入探討此轉變的根本原因，定義新興的「轉型3.0/4.0」時代，並分析AI（尤其是LLM和代理型AI (Agentic AI)）如何不僅作為工具，更成為重塑產業和領導力的根本催化劑。透過整合全球顧問公司洞察、學術研究、專家觀點以及來自多語言地區的CEO視角，本報告旨在為頂層決策者提供具行動力的策略指引。 1。
CEO對AI轉型的高度急迫感，不僅源於對機遇的渴求，更深植於對生存風險的體認。AI對商業模式的潛在影響既深且廣，其發展速度之快，意味著若未能即時應對或AI策略失誤，企業可能迅速喪失競爭優勢，CEO本身亦可能面臨去職的危機。麻省理工學院史隆管理評論(MIT Sloan Management Review)的報告指出，全球74%的CEO若未能在兩年內實現可衡量的AI驅動業務成果，將面臨失業風險；更有70%的CEO預測，其同儕中至少會有一位因AI策略失敗或相關危機而在年內下台 1。PwC的CEO調查亦顯示，82%的CEO認為，若不改變現有商業模式，一般競爭對手將在十年內被淘汰，這強烈暗示AI是此變革的主要驅動因素 5。此種情勢與過去的數位轉型截然不同，後者更側重於提升效率，較少涉及對整體商業模式或CEO任期的立即性生存威脅。因此，CEO的焦慮是面對高風險環境的理性反應，AI的熟稔程度已直接關係到組織存續與個人領導地位的穩固。
領導層急迫性的轉變，也標誌著AI已明確成為企業策略的核心構成，而非單純的技術升級。這需要與過去由資訊科技(IT)部門主導的專案截然不同的領導參與模式。以往的數位轉型通常由資訊長(CIO)或技術長(CTO)領導，專注於營運現代化 2。相較之下，AI轉型的目標是使組織「更智能、更自主」2，從根本上影響核心商業邏輯與價值創造。如今，CEO們親自參與確保如特製AI晶片等基礎資源的取得，並負責選擇LLM生態系統 6，這些以往多屬於CTO職權範圍的決策。董事會層級的AI治理已成為首要關注點，涵蓋策略、資本配置及風險管理等面向 4。PwC的CEO調查亦指出，AI將改變企業創造、傳遞及獲取價值的方式 7，這使其從部門層級的考量，躍升為CEO與董事會的首要策略任務。
轉型範式的轉移：從CTO主導的數位化到CEO驅動的AI革命
2.1 回顧過去的數位轉型：CTO與中階主管的任務
早期的數位轉型（常被稱為「數位化」或「數位轉型1.0/2.0」）主要聚焦於運用雲端運算、行動應用和數據分析等技術，對現有流程進行現代化改造、提升營運效率，並改善客戶體驗。這些計畫的領導責任通常落在資訊長、技術長或中階管理層，他們負責技術部署和流程優化 2。其策略核心往往是讓企業「運作得更好」，而非從根本上重塑業務 2。例如，技術長在過去的數位轉型中，負責推動創新、監督技術發展，並確保技術策略與企業目標一致，主要領導技術團隊 8。
然而，這些早期的轉型努力常遭遇困境，例如缺乏明確方向、商業價值不明確、領導層（諷刺的是，有時是最高層，若未將其視為核心策略）投入不足、過度強調技術而非人才與流程，以及組織內部的變革阻力 9。相關報告指出，缺乏明確策略方向、商業價值不明是常見的失敗原因 9。領導層投入不足和策略與執行脫節也是關鍵的失敗點；事實上，有高層領導積極參與的轉型計畫，成功機率高出5.3倍 11。
過去數位轉型中的「問題所有權」往往分散在IT部門或特定業務單位，導致方法零散，難以實現企業級的策略影響。由於過去的數位轉型被定義為營運現代化，並由CIO/CTO主導 2，常見的陷阱包括缺乏清晰的整體策略、商業價值不明確，以及孤立的領導模式 9。若CEO與董事會未將其視為核心業務策略並全力支持，數位轉型很容易被降級為單純的IT專案。因此，過去數位轉型有限的策略範疇和下放的領導權，無形中限制了其變革潛力，並導致了「執行落差」，使得願景難以轉化為全企業的變革。
此外，以往數位轉型對「效率」的側重，雖具價值，卻往往意味著基本的商業模式和核心價值主張維持不變，從而降低了CEO除監督外直接介入的急迫性。有文獻明確指出，數位轉型是「效率升級」，協助企業「更好地運營」，但並未根本改變決策方式 2。摩根大通的案例即是透過數位化提升速度和便利性，而非改變銀行核心決策邏輯的例證 2。技術長們專注於使技術與 現有 業務目標對齊 8。因此，如果核心業務未受到技術的生存挑戰或需要徹底改造，CEO的主要精力便可繼續放在更廣泛的市場策略上，將數位轉型的執行交由職能主管負責。
2.2 AI的轉捩點：為何CEO與董事會現身居主導地位
先進AI，特別是生成式AI和大型語言模型的出現，標誌著一個根本性的轉捩點。AI轉型不僅關乎效率，更關乎智慧、自主性，以及重新定義整體商業模式、競爭格局乃至領導力本質的潛力 2。這種由AI帶來的深遠顛覆和價值創造（或若被忽視則可能導致價值毀滅）的潛力，正是CEO和董事會如今直接且迫切地主導AI轉型的原因。其風險顯著提高，報告顯示CEO的職位保障日益與AI策略的成功實施掛鉤 1。
有觀點認為，「數位轉型」一詞已漸過時，取而代之的是以「AI轉型」為新的焦點 2。AI將深刻改變企業的領導方式，從依賴直覺轉向由數據驅動的C級管理層策略制定 3。CEO將運用AI處理複雜的策略問題。成功的AI轉型由CEO親自推動，需要遠見和堅定的承諾 13。AI已成為董事會層級的首要關注重點，影響策略、資本配置、風險管理及董事會能力 4。AI能彌合策略執行差距，實現即時洞察和情境測試 15。AI正在改變策略發展本身，強化從設計到執行的每個階段 16。麻省理工學院史隆管理評論指出，74%的全球CEO因未能實現AI效益而面臨失業風險；70%預測其同儕將因AI策略失敗而下台。AI策略對CEO的生存至關重要 1。PwC的CEO調查顯示，70%的CEO認為AI將在未來三年內顯著改變其公司創造、傳遞和獲取價值的方式 7。
CEO之所以直接參與，是因為AI具有獨特能力，能同時大規模地影響營收成長（新產品、新市場、新商業模式）和成本效益（高度自動化、優化決策），這與許多以往更側重於其中一方面的技術不同。過去的數位轉型常聚焦於效率提升 2。而AI則被視為能改變「公司如何創造、傳遞及獲取價值」的因素 7，這涵蓋了營收產生和營運結構。AI有助於擴展業務規模並創造新的營收來源（9，此處指數位化的真正力量，現已被AI放大）。AI協助企業「轉型價值鏈的重大部分以實現差異化」17。因此，AI在策略層面對營收和成本的雙重影響，使得CEO必須親自監督，以平衡這些轉型槓桿，確保整體價值的創造。
「AI工具的普及化」（如ChatGPT）既為CEO帶來了前所未有的機遇，也帶來了急迫感與恐懼。如果AI能力唾手可得，競爭的護城河便從單純的技術獲取轉向有效部署AI的策略遠見和組織敏捷性：這是CEO的核心職責。易於使用的生成式AI應用程式正迅速普及技術 18。然而，94%的CEO懷疑員工正在使用未經批准的AI工具（即「影子AI」）1，這顯示對技術採用的集中控制有所失落。挑戰不僅在於獲取AI，更在於策略性整合、培育AI優先文化及管理治理 6。54%的CEO擔憂競爭對手已部署更優越的AI策略 1。因此，某些AI工具的易得性反而加重了CEO的負擔，他們需要提供策略框架、治理機制和文化變革，以利用這些工具獲取真正的競爭優勢，而非進行臨時、高風險的使用。
從過去數位轉型失敗案例（如領導力不足、策略失調 9）中汲取的教訓，直接促成了當前以CEO為核心的AI轉型方針。企業體認到AI的重要性，不容再以零散策略或下放管理的方式對待。過去的數位轉型因領導力不足和缺乏清晰策略而受挫 9。KPMG發現33%的轉型失敗源於員工抗拒，Gartner則指出45%的企業受困於過時技術 11，這些問題常因高層領導支持不足而加劇。目前強調CEO推動AI轉型 13 以及AI成為董事會層級的關注焦點 4，顯示了對這些過往缺失的直接回應。因此，CEO與董事會對AI的高度急迫感，不僅源於AI本身的強大潛力，也是一種深思熟慮的嘗試，旨在避免重蹈早期那些策略整合度較低的轉型計畫所犯的錯誤。
表1：轉型領導的演進：數位時代與AI時代之比較
定義「轉型3.0/4.0」：AI賦能的企業
3.1 超越效率：AI驅動轉型的核心宗旨（智慧、自主、敏捷）
新一波的轉型，無論稱之為3.0或4.0，其根本特徵在於將智慧和自主性注入企業核心，遠超越早期數位化所追求的效率提升。這種由AI驅動的轉型，旨在打造能夠以空前敏捷度和洞察力進行學習、適應和行動的組織。它不僅涉及利用AI優化現有流程，更著重於創造全新的商業模式、智慧產品和高度個人化的客戶體驗。此時代的標誌是策略性地部署AI，以實現即時決策、精準預測和強化競爭力 20。學術研究指出，數位轉型利用AI和巨量資料推動產業轉型，其階段包括資訊數位化、業務流程數位化及全面數位化，有助於分析預測客戶需求並重塑商業模式 20。所謂的「4.0轉變」或「工業4.0」，即是運用新技術（包含AI）增進組織各組成部分間的溝通，透過數據優化流程與服務，其效益涵蓋生產力提升、重複性任務減少、品質改善及成本降低，並涉及物聯網、AI/機器學習、巨量資料分析與自動化等技術 21。AI驅動的轉型意指運用AI來改造現有流程、產品和服務，以自動化任務、降低成本並改善客戶體驗 23。代理型AI (Agentic AI) 更引入了自主行動和決策能力，能主動與環境互動，其關鍵特徵包括自主決策、持續學習、情境感知和主動協助 24。
「轉型3.0/4.0」與其說是指特定技術，不如說是實現全新的組織 能力 ——特別是預測智能、自主營運和適應性商業模式——並以AI作為核心引擎。文獻提及實現「即時決策、精準預測」20，以及「透過數據的獲取、處理、評估和詮釋，優化組織流程與服務以提升競爭力」21。代理型AI則能實現「自主行動與決策」及「主動協助」24。工業4.0強調整合AI、物聯網、巨量資料以提升彈性與敏捷度 21。因此，此新型轉型階段的決定性特徵，在於系統性地嵌入AI驅動的智能，以培養一個能夠預期、學習並動態回應的組織，而非僅僅在預設任務中提升數位效率。
轉向「轉型3.0/4.0」意味著從數據 報告（早期分析驅動的數位轉型中常見）轉向數據驅動的 行動 與 認知工作的自動化，這對人力結構和技能要求產生了更深遠的影響。早期的數位轉型涉及運用數據分析獲取洞察 2。AI轉型則關乎 運用 AI來改造流程、產品、服務及 自動化任務 23。代理型AI的核心是「自主行動與決策」，而不僅是提供資訊 24。Accenture指出，LLM可能影響40%的總工時，因為語言任務（佔員工工作時間的62%）可透過增強和自動化而轉化為更具生產力的活動 18。因此，這個新的轉型階段直接觸及認知勞動的自動化與增強，勢必需要對人力轉型、技能再培訓，以及在AI增強型企業中重新定義人類角色等方面，採取策略性的應對，這正是CEO的核心關切。
3.2 LLM與代理型AI在此新時代的關鍵角色
大型語言模型(LLM)和新興的代理型AI (Agentic AI) 正處於此轉型新時代的最前沿。LLM「破解了語言複雜性的密碼」，使機器能夠理解上下文、意圖，並具備獨立的生成能力 18。它們能處理龐大的組織知識，以驅動創新和優化。代理型AI則在LLM的基礎上，增加了狀態維護、目標追求、複雜推理和自主行動等能力 24。這種從被動反應式(LLM)到主動預測式(代理型AI)智慧的演進，正在重新定義各行各業的應用程式、工作流程和價值創造模式，使AI不僅是分析工具，更是執行策略的積極參與者。CEO需要選擇合適的LLM生態系統；LLM需要專用的AI晶片支援，而私有LLM能提供選擇、成本和控制上的優勢 6。代理型AI建立在LLM之上，增加了狀態維護、目標追求、多步驟推理及適應性行動能力，實現從被動反應到主動預測智慧的轉變 25。代理型AI的特點包括自主決策、持續學習、情境感知和主動協助，從而改變用戶體驗和效率 24。LLM具有劃時代意義，能理解語言的複雜性，並可針對多種任務進行調整，潛在地掌握組織的所有知識 18。代理型AI的應用案例包括：自主解決客戶問題、生成程式碼、預測需求並下單的庫存管理、以及簡化即時洞察的數據分析等 26。
LLM的深度情境理解能力與代理型AI的自主行動能力相結合，為組織內部創造了一種新型「智慧自動化結構」的潛力，能夠處理以往自動化無法企及的複雜多步驟流程。LLM能夠理解企業的「完整歷史、背景、細微差異和意圖」18。代理型AI則能執行「複雜的多步驟推理」和「具備適應性行動發起能力的決策制定」25。諸如自主解決客戶問題 26 或主動庫存管理 27 等應用案例證明了這一點。這已超越任務自動化，進入流程自動化乃至工作流程編排的層次。因此，CEO不應僅將LLM和代理型AI視為更佳的聊天機器人或分析工具，而應將其視為建構更自主、更具適應性的企業整體營運骨幹的基礎技術。
向代理型AI的演進，勢必需要對數據治理和倫理監督進行重大反思，因為自主系統代表公司做出決策並採取行動，引入了新型態的風險和責任，CEO必須積極應對。代理型AI涉及「自主決策」24。安永(EY)預測，到2025年，AI系統將能代表使用者採取行動 28。CEO們已開始擔憂AI可能無意中傷害員工（80%）或客戶（83%）1。倫理治理和風險管理是AI轉型的關鍵支柱 4。因此，隨著AI從決策支援轉向自主行動，倫理和風險治理框架必須更加健全，並嵌入這些系統的設計之中。這是CEO和董事會為維持信任、避免災難性失敗而需重點關注的關鍵領域。
CEO的AI轉型策略藍圖
4.1 願景領導：設定AI議程並培育AI優先文化
CEO在AI轉型中的首要角色是擔任首席願景擘劃者和文化架構師。這包括定義與總體業務成果一致的清晰AI願景 19，倡導創新和數據驅動的實驗文化 19，並推動組織從單純的AI探索轉向全面實施，以釋放生產力、速度和增長潛力 29。這意味著對AI專案進行策略性押注 19，並確保整個高階管理團隊和組織都理解AI旨在增強人類能力並驅動轉型價值 6。CEO必須身先士卒，定義AI願景，承諾投入資源，並倡導創新文化 19。CEO應利用AI處理策略問題，以願景和謙遜調和個人魅力，並學會與機器共同思考 3。在生成式AI方面，CEO應倡導業務優先，培養AI素養，並強調增強而非取代人類 6。成功的轉型由CEO發起，需要願景、跨部門協調和果敢的承諾 13。BCG的CEO指出，客戶正迅速從AI探索轉向全面實施，BCG正協助客戶轉型 29。MIT史隆管理評論強調，領導者需要促進文化轉型以整合AI 31。Accenture的CEO Julie Sweet亦表示，領導者必須引領員工參與AI旅程，並專注於技能提升 32。
培育「AI優先文化」不僅需要由上而下的指令，更要求在決策方式、風險認知以及日常工作中整合學習等方面進行根本性轉變。CEO必須積極消除阻礙實驗和數據驅動決策的文化障礙。TekRevol的策略手冊 19 強調培養擁抱實驗的數據驅動文化。SAP 3 指出，AI將使「憑直覺領導」顯得草率，從而推動基於證據的決策。Accenture的CEO Julie Sweet 32 強調「信任的情感面」並解決對AI的恐懼。過去數位轉型的失敗常歸咎於「變革阻力及不良的組織文化」10。因此，CEO的文化角色包括創造心理安全感以鼓勵實驗（將失敗視為學習機會），在各層級倡導數據素養，並在自身決策中公開使用AI驅動的洞察以樹立典範。
CEO的AI願景必須與公司的宗旨和長期價值創造策略深度融合，而不僅是追求最新技術。這確保了AI專案的可持續性，並有助於建立獨特的競爭優勢。定義AI願景時，必須使AI目標與總體業務成果保持一致 19。9警告要避免「技術炒作」，不要在缺乏清晰策略的情況下專注於技術。BCG關於「數據與AI領導者」的報告 17 指出，頂尖企業專注於轉型價值鏈的重大部分以實現差異化。Deloitte 33 強調，即使有AI，CEO的「人性」及其與宗旨的連結仍是有效領導的定義。因此，CEO闡述的具說服力的AI願景，必須以能引起公司核心使命和價值觀共鳴的方式回答「為何我們需要AI？」，從而指導資源分配，並激勵員工超越單純的技術採納。
4.2 重塑高階管理團隊：角色演進與AI長(CAIO)的崛起
AI轉型不僅是CEO的任務，它也正促使高階管理團隊的技能和角色發生重大演變。所有高階主管職位對量化、技術和法規遵循技能的需求都在增加 34。此外，AI的複雜性和策略重要性催生了新的職位，其中最引人注目的是AI長(Chief AI Officer, CAIO)，其職責在於將AI融入各項職能，並扮演轉型的關鍵樞紐角色 13。Deloitte的研究顯示，高階主管的技能正轉向更強的量化、研究、分析、財務、法規及技術背景 34。Hunt Scanlon指出，CAIO的角色至關重要，旨在將AI融入各職能，重新定義高階主管職責；AI同時也影響CEO（簡化決策、掌握全球趨勢）和CFO（AI投資、AI驅動的財務分析）13。MIT史隆管理評論認為，AI需要新型領導者，可能是創新與轉型長(CITO)，集技術專長、行為洞察、策略遠見及組織心理學理解於一身 31。
CAIO（或類似的CITO角色）的崛起，標誌著AI轉型過於多面向且跨職能，即使有積極參與的CEO，也難以僅由現有高階主管角色有效管理。它需要一位具備技術、策略和組織變革獨特組合能力的專職領導者。CAIO被描述為「願景家和橋樑建構者」13，CITO則結合「技術專長、行為洞察、策略願景以及對組織心理學和文化變革的深刻理解」31。傳統的CIO/CTO角色可能更側重於基礎設施和技術部署 8，而CAIO/CITO則肩負更廣泛的策略整合和企業級轉型使命。此角色的必要性源於AI對「組織各個部分」的影響 31。因此，CAIO不僅是另一個C級頭銜，更是協調AI轉型中技術、策略、文化和倫理複雜互動的策略必需品，是CEO在此領域的關鍵副手。
所有高階主管職位對量化和技術技能需求的增加 34，意味著AI素養正成為高階領導的基本能力，有助於形成更具凝聚力和資訊更充分的AI策略與治理方法。Deloitte 34 發現，CHRO、CRO及其他高階主管職位對數據、分析和研究技能的需求增加。這與AI將「向上滲透，普及高品質資訊的獲取」的觀點一致 3。如果所有領導者都更了解AI的能力和局限性，策略討論將更有效率，AI專案也更有可能協調一致並得到有效治理。因此，提升整個高階管理團隊（而不僅是CEO或CAIO）的技能至關重要，以打造一個真正由AI驅動的組織，使其策略決策能共同受益於AI洞察及對其影響的理解。
4.3 董事會層級的要務：AI治理、策略監督與風險管理
AI轉型將技術治理提升至組織的最高層級，使其成為董事會的關鍵關切。有效的董事會將AI視為策略推動者和差異化因素，將其納入年度策略討論，並監督AI專案的資本配置 4。董事會的一項關鍵職責是AI風險監督，包括倫理考量、數據風險以及法律和法規遵循 4。此外，董事會必須確保自身及高階管理團隊具備AI技術能力 4。Cooley PubCo與史丹佛大學的研究指出，AI將影響董事會實務，減少資訊不對稱，但也引發對董事期望和責任的疑問；AI可協助情境規劃與薪酬分析 14。WTW認為，董事會層級的AI治理正在改變，關鍵類別包括：策略與競爭力、資本配置、AI風險、AI技術能力；董事會需確保AI融入業務策略，並評估CEO及高階主管的AI準備度 4。MIT史隆管理評論的調查顯示，80%的CEO擔憂AI可能傷害員工，83%害怕傷害客戶；法規問題導致專案延遲或取消，這些均屬董事會層級的風險關切 1。
AI減少管理層與董事會之間資訊不對稱的能力 14 是一把雙面刃：它賦予董事會更直接的洞察力，但也增加了他們的責任和潛在法律責任，如果他們未能對AI產生的警示或洞察採取行動。AI可以為董事會提供更多、種類更廣、品質更高的資訊，減少對管理層篩選數據的依賴 14。這使得董事會能夠進行更穩健的情境規劃，並提出更豐富的建議。然而，14同時指出，這也提高了對董事勤勉審查和準備程度的期望，「未能進行查詢可能引發法律複雜性」。AI可能會產生大量警示，要求董事會評估重要性風險。因此，董事會不僅要擁抱AI工具以加強監督，還必須建立明確的協議來解釋和應對AI驅動的洞察，這可能需要新的委員會結構或專注於AI風險和策略的顧問角色。
董事會在AI治理中的角色，已從單純的風險緩解擴展至積極確保AI投資與長期價值創造策略性地保持一致，並確保組織正在建構可持續的AI能力，包括人才和道德框架。WTW 4 強調「策略與組織競爭力」和「資本配置」是AI董事會治理的關鍵類別。這包括促進實驗、確保平台/工具的投資，以及透過合作夥伴關係或併購來增強AI能力，同時也涉及在CEO繼任規劃中評估AI能力。這種積極主動的姿態與純粹被動的風險管理方法形成對比。因此，董事會必須從AI策略的被動審查者轉變為塑造AI議程的積極參與者，確保資本和人才得到有效部署，以透過AI建立持久的競爭優勢。
表2：CEO的AI轉型議程：關鍵行動支柱
AI與LLM：增強CEO認知與策略執行
5.1 AI如何理解並擴大高階主管的策略意圖
人工智慧，特別是如大型語言模型(LLM)和代理型AI (Agentic AI) 等先進形式，正從簡單的數據處理能力，進化到能夠詮釋、增強甚至協助執行高階主管策略意圖的層次。LLM透過處理海量的內外部數據，能深入理解組織的歷史背景、市場動態及業務目標 18。這使其能夠協助產生洞察、對策略進行壓力測試，甚至將高階目標轉化為可執行的計畫 15。AI模擬批判性思維過程的能力 36，進一步強化其作為CEO策略性思考夥伴的角色。AI重新定義了風險管理、預測、市場情報及自動化策略報告 35。LLM透過六個步驟的邏輯過程模擬批判性思維，能分析論證結構和證據品質 36。AI賦予領導者能力，提供公司數據的快速概覽，實現敏捷、高影響力的決策；自然語言處理(NLP)則將非結構化輸入轉化為可行動的洞察 37。AI透過分析數據、識別趨勢、預測結果及客觀評估風險與機會，增強了策略決策能力 38。LLM能夠「知曉」一個組織曾經知曉的一切——歷史、背景、細微差異和意圖 18。AI能夠轉譯並層層傳遞策略，打破部門隔閡，將高階目標轉化為可執行的任務 15。麥肯錫的研究指出，AI正在改變策略發展，其新興角色包括研究員、詮釋者、思考夥伴、模擬器和溝通者 16。中國學術界觀點認為，AI在組織決策中存在替代決策與合作決策兩種模式，後者涉及AI增強人類能力 39。
AI對CEO策略意圖的真正放大，不僅來自其分析能力，更源於其潛力：透過將複雜目標轉化為針對不同層級和職能的客製化、可操作資訊，從而在整個組織內建立共享且一致的策略理解。文獻指出，AI「在各部門間轉譯並層層傳遞策略」，並「將高階目標轉化為可執行的任務，確保一致性」15。麥肯錫 16 將AI的角色之一認定為「溝通者」，以創建清晰的策略路徑敘事。18則提出LLM能夠「知曉」企業的完整背景和意圖。若AI能持續一致地詮釋和傳播策略意圖，便能減少誤解，確保組織各部門朝著相同目標努力。因此，AI扮演著策略連貫性引擎的角色，確保CEO的願景在組織層層傳遞過程中不失真，從而提升執行上的一致性。
AI作為客觀「思考夥伴」16 並模仿批判性思維 36 的能力，有助於CEO減輕自身認知偏誤，從而制定更穩健、更具韌性的策略。3與3指出，AI將使「憑直覺領導」顯得草率，並促使高階主管擺脫「特異的管理風格」。麥肯錫 16 建議，生成式AI可透過對照既定框架評估計畫，並扮演「挑戰者」角色，協助策略制定者避免常見陷阱。36與36詳細說明LLM如何邏輯地分析論點，重視證據品質而非數量。人類決策，尤其在壓力下，易受偏誤影響（如確認偏誤、過度自信等）。因此，透過系統性地挑戰假設並以邏輯嚴謹性評估策略選項，AI可作為CEO及其領導團隊重要的去偏誤機制，強化策略選擇的品質。
5.2 LLM在董事會與高階管理團隊中的應用：強化決策與情境規劃
大型語言模型(LLM)有望成為高階管理團隊和董事會內部的強大工具，透過卓越的數據分析、即時洞察和穩健的情境規劃能力，強化策略決策。它們能處理和整合遠超人類能力的海量資訊，提供更清晰、更完整的公司數據和市場動態概覽 3。這使得領導者能夠提出以往因成本過高而無法探究的問題 3，並在實際部署前，於模擬環境中測試各種策略選項 14。CEO利用AI將大量數據轉化為複雜策略問題的答案，並提出以往不符合經濟效益的問題 3。LLM從非結構化數據（如社交媒體、客戶回饋、報告）中獲取洞察以進行預測，AI模型則模擬各種情境 35。AI為CEO提供快速、清晰、完整的公司數據概覽；預測分析則提示決策結果 37。AI驅動的模擬和預測模型使領導者能在虛擬環境中測試策略 38。董事會可利用AI進行即時分析、穩健的情境規劃及提出更豐富的建議 14。哈佛商業評論指出，生成式AI在產品設計和市場優化等數據驅動任務上，表現可能優於人類CEO 12。
運用LLM進行情境規劃，能顯著提升組織敏捷性，使領導層能針對更廣泛的潛在未來情境主動制定應變計畫，而非僅在事件發生後被動回應。38和38提及運用AI驅動的模擬來測試虛擬環境中的策略。14和14則強調「更穩健的情境規劃」是AI為董事會帶來的益處之一。35指出AI模型能「在人類分析師所需時間的極小一部分內模擬無數情境」。傳統的情境規劃往往耗時且範圍有限。因此，透過快速模擬不同情境及其潛在影響，LLM能夠實現更動態、更具適應性的策略態勢，使CEO能更充分準備應對不確定性，並在市場條件變化時更迅速地調整方向。
雖然LLM能強化數據驅動的決策，但其有效性極度依賴於訓練數據的品質和廣度，以及人類領導者提問的品質。這突顯了高階主管一項新的技能要求：精通與AI的互動。6、6與6指出，多數LLM並非針對特定組織層級的需求而建置；其價值取決於所使用的數據。18表示，若提供充足數據，LLM能夠「知曉」一個組織曾經知曉的一切。3與3強調，AI的出現意味著「更有理由讚賞那些提出正確問題的人」。麥肯錫 16 建議策略制定者應「學聰明」，了解AI如何運作以及如何從模型和提示中產生洞察。因此，高階管理團隊不能被動接收LLM的輸出；他們必須積極參與數據輸入的策劃、有效框架策略性問題，並批判性評估AI生成的建議，將「AI互動」轉化為核心領導能力。
5.3 代理型AI：從洞察到策略執行的實踐
從LLM進展到代理型AI (Agentic AI)，標誌著AI從決策支援工具轉變為策略執行積極參與者的範式轉移。代理型AI系統具備定義和追求目標、維持狀態以及自主發起行動的能力 24，能夠管理複雜的工作流程，甚至整個行銷活動序列 25。這使得策略洞察能以更快的速度和更高的效率轉化為具體行動，潛在地簡化從客戶服務營運到供應鏈管理和產品開發的各個環節。代理型AI引入了主動式智慧：狀態維護、目標定義/追求、多步驟推理、適應性行動，能夠管理行銷活動序列及研究專案 25。代理型AI的特點包括自主決策、工具整合以處理複雜工作流程，以及主動協助，從而提升效率和生產力 24。代理型AI的應用案例包括：自主解決客戶問題、生成程式碼、透過下達採購訂單優化庫存、以及動態規劃物流等 26。在數據分析方面，代理型AI提供即時洞察，並能觸發調整定價或轉移庫存等行動 27。安永(EY)預測，到2025年，AI系統將能代表使用者採取行動 28。
代理型AI有潛力大幅縮短「策略到執行」的週期，不僅自動化任務，更能自動化與策略目標一致的整體營運工作流程，從而提高組織對市場變化的反應速度。傳統的策略執行可能緩慢且受部門壁壘阻礙。代理型AI能夠「管理整個行銷活動序列」25 或「自主創建採購訂單」26。這意味著基於策略參數進行端到端的流程管理。27舉例說明AI代理識別庫存問題後，能促成轉移庫存或調整定價等行動。因此，透過賦予AI代理執行預定（但可適應）的策略行動，CEO可以實現策略決策的更快運營化，使組織能更迅速地抓住機遇或減輕威脅。
代理型AI的興起，將催生新型態的「人機協作」模式，人類員工的角色將從執行任務轉變為監督、指導並與自主AI代理協作。這需要工作角色和管理實務的重大演進。微軟CEO Satya Nadella 41 表示：「未來不是人或機器，而是人與機器協同。」如果AI代理能自主行動 24，人類的角色自然會轉向監督、處理例外情況，並為這些代理設定策略邊界。MIT史隆管理評論 31 討論了管理「人機協作」以及領導者需理解AI能力和人類心理的必要性。「AI人格管理」31 的概念對自主代理而言變得至關重要。因此，CEO必須為一種組織結構做好準備，在這種結構中，人類專業知識被用來管理和優化AI代理群，專注於更高層次的策略任務，而代理則處理營運執行。這對人才發展和組織設計具有深遠的影響。
表3：LLM與代理型AI：高階管理團隊的策略能力
全球視角：來自頂尖顧問公司、學術界及CEO的洞察
6.1 全球顧問公司的綜合觀點
全球頂尖顧問公司，如麥肯錫(McKinsey)、波士頓顧問公司(BCG)、德勤(Deloitte)、資誠(PwC)、安永(EY)及埃森哲(Accenture)，一致認為AI轉型是CEO層級的策略要務。他們的報告和領導層聲明持續強調（生成式）AI對商業模式的深遠影響、CEO主導的願景與治理之必要性、高階管理團隊角色的演變、對AI的大量投資（例如Accenture在生成式AI方面獲得30億美元的新訂單 32，BCG的AI服務佔營收20% 29），以及從實驗階段轉向規模化實施以獲取價值並避免被淘汰的急迫性。
麥肯錫 (McKinsey): AI改變策略發展 16，組織正重新調整以獲取生成式AI的價值，重點在於重新設計工作流程、提升治理水平 42。CEO在轉型中的領導力至關重要，包括自我轉型 43。日本觀點強調透過顧問服務獲得的營收改善和組織改革經驗 44。麥肯錫AI領導者被任命為Invisible Technologies的CEO，突顯企業從概念驗證轉向生產應用的趨勢 45。
波士頓顧問公司 (BCG): CEO的連任和公司成長由AI驅動；客戶正從AI探索轉向全面實施 29。AI相關諮詢服務已成為重要且持續增長的營收來源。BCG X（技術建構與設計部門）負責整合AI。中國觀點提出AI時代的「爵士領導力」（網狀協作、自主創新、自我修正、共享領導）46。日本觀點強調支持客戶轉型及以人為本的轉型 47。數據與AI領域的領導者專注於轉型價值鏈 17。公共部門的生成式AI需要領導力、技能、夥伴關係、技術、數據和治理 49。
德勤 (Deloitte): CEO在擴展生成式AI方面扮演三個角色：確保運算能力、選擇LLM生態系統、建立卓越中心 6。為適應生成式AI的採用，高階主管的技能正在演變（量化、法規、技術）34。CEO轉型實驗室強調在AI等先進技術與領導力的人性面之間取得平衡 33。若領導力僅是演算法式的，「人力績效方程式」將面臨AI取代CEO的討論 50。
資誠 (PwC): 全球CEO調查（2024/2025年數據點）：70%的CEO表示AI將在未來三年顯著改變價值創造方式 7；68%的美國CEO認為生成式AI將改變價值創造；82%的CEO認為若不改變商業模式，競爭對手將被淘汰 5。AI促成「高階主管駕駛艙」以獲取即時數據。重點關注運用生成式AI改善臨床試驗 7。
安永 (EY): 預測到2025年，AI系統將能代表使用者採取行動 28。AI轉型迫使CEO重新思考未來；重點關注倫理影響、資本配置及併購，以應對不確定性 51。EY.ai全球AI顧問委員會指導AI策略。
埃森哲 (Accenture): LLM是一個轉捩點，能夠「知曉」一個組織曾經知曉的一切 18。CEO Julie Sweet談論AI Refinery解決方案、AI學習特定公司知識，以及AI採用中的信任和技能提升 32。2024財年新增30億美元生成式AI訂單。任命Lan Guan為AI長 52。
各大主要顧問公司大量發表高風險報告並投入建構專門的AI業務（例如BCG X、EY.ai委員會、Accenture的30億美元投資），這不僅顯示AI轉型是客戶諮詢的熱門話題，更反映出在CEO層級需求的驅動下，顧問行業本身也正在發生根本性的重塑。多家顧問公司（BCG 29；Accenture 32；EY 51）不僅提供AI諮詢，自身也大量投資於AI能力並圍繞AI重組服務。BCG將顯著的營收（20%）和增長歸功於AI服務。Accenture擁有可觀的生成式AI訂單。它們正在組建專門的AI部門並建立合作夥伴關係（例如BCG與技術領導者合作 29）。因此，顧問公司自身的策略行動反映了市場現實：AI轉型是由其CEO客戶驅動的巨大且急迫的商業機會，迫使它們轉變自身的交付模式和專業知識。
儘管全球對AI的策略重要性已達成共識，但顧問公司（如麥肯錫和BCG在中國和日本）的區域性觀點顯示，在領導力和轉型方法上存在細微差異，例如強調領導者的內部發展（麥肯錫中國 43）或「爵士領導力」（BCG中國 46），這可能反映了全球AI趨勢在文化上的適應。麥肯錫、BCG等公司的全球報告提供了一個總體框架。而來自中國 43 和日本 44 的特定報告/專家提及則突顯了獨特的領導哲學或重點領域（例如「人才轉型」、「內在領導力」、「爵士領導力」）。這些觀點與全球趨勢並無矛盾，而是增添了一層文化特定詮釋或強調。因此，全球營運的CEO應意識到，儘管核心的AI挑戰是普遍的，但最佳的領導力和變革管理策略可能需要適應當地的文化背景和商業哲學。
6.2 學術研究對AI、領導力與策略變革的重點觀察
學術機構正嚴謹審視AI對領導力與策略的影響。哈佛商業出版的研究 12 指出，生成式AI在特定的數據驅動任務上表現優於人類CEO，但在應對不可預測事件方面缺乏直覺，這指向一種混合型領導模式。麻省理工學院史隆管理評論 1 強調AI策略對CEO生存至關重要，警示「AI商品化陷阱」和「影子AI」的風險，並指出需要新型的CITO式領導者。中國學術評論 39 探討了AI與人類在決策中的互動模式（替代型與協作型）。更廣泛的學術工作則觸及AI在永續發展和倫理方面的議題 53。
AI與人類CEO表現比較 (哈佛商業出版 12): 生成式AI在產品設計、市場優化等數據驅動任務中表現出色，在模擬競賽中，其市場份額和盈利能力等指標均超越人類參與者。然而，由於缺乏直覺和遠見，AI在處理不可預測的突發事件（「黑天鵝事件」）時表現不佳，導致其更快被虛擬董事會「解僱」。這強烈暗示未來將出現混合型領導模式，AI增強人類決策，處理數據分析和營運效率，而人類則專注於長期願景、倫理和在動態市場中的適應性。
CEO生存與新型領導角色 (MIT史隆管理評論 1): CEO若在AI方面失敗，將面臨高度風險（74%的失業風險）。陷阱包括：「AI商品化陷阱」（認為現成解決方案與客製化方案同樣有效）、「AI漂白」（重表象輕實效）、「影子AI」（使用未經批准的工具）。AI需要新型領導者（如CITO），他們需具備技術、行為、策略和組織心理學等綜合技能，以應對複雜的倫理環境、促進文化轉型、管理人機協作並推動負責任的創新。
AI與人類決策模式 (中國學術界 39): AI參與的組織決策涉及兩種模式：替代型（AI取代人類）和協作型（人機合作）。模式的選擇取決於具體情境、問題複雜性和管理者態度。此框架對CEO設計AI整合策略至關重要。
AI、永續發展與倫理 (53): AI可支持永續發展目標（如能源效率、廢物減少、營運效能），但也引發倫理問題（如數據隱私、演算法偏見）。策略領導必須將AI與永續發展目標結合，並解決倫理疑慮。
學術研究發現，AI在特定策略任務上表現優於CEO，卻因無法應對黑天鵝事件而更快被「解僱」，這為CEO帶來一個關鍵的矛盾：他們必須倡導一種可能突顯自身在特定領域局限性的技術，同時又要明辨在哪些方面人類的判斷無可替代。哈佛商業出版的研究 12 顯示，AI在數據驅動策略方面具優越性，但在極端不確定性下則失敗。這意味著在穩定條件下，AI可能是更好的「分析師」或「優化者」。然而，真正的領導力往往在不可預見和無法量化的情況下受到考驗。CEO需要謙遜地接受AI的長處，並有智慧地在AI薄弱之處（如倫理判斷、危機領導、激勵人類團隊）發揮人類領導力。因此，CEO的角色演變為一個複雜的「指揮家」，指揮著一個混合人機決策的交響樂團，知道在策略交響曲的不同樂章中應突出哪個樂器，而非試圖親自演奏所有樂器。
學術界對「AI商品化陷阱」和「AI漂白」的強調（MIT史隆管理評論）顯示，CEO在迅速應對AI的壓力下，可能會選擇膚淺或不合適的AI解決方案，導致投資浪費和策略失敗，這是一個重大風險。這突顯了CEO深入理解和批判性評估AI提案的必要性。1和1指出，87%的CEO陷入「AI商品化陷阱」，35%的AI專案被懷疑是「AI漂白」。這種壓力源於高風險（AI失敗導致74%的失業風險）。對具備深厚專業知識的新型CITO式領導者的需求 31，正是對這種複雜性的回應。因此，CEO必須抵制那些缺乏策略基礎的、追求快速可見AI「成果」的誘惑。他們需要營造一個優先考慮對AI投資進行嚴格審查的環境，即使這意味著某些複雜應用的採納路徑會更慢、更審慎。
6.3 頂尖科技領袖的聲音：他們對AI策略角色的展望
身處AI發展最前線的主要科技公司CEO們，一致將AI視為一股轉型力量，它將增強人類能力、重塑產業，並帶來重大的社會及勞動力調適需求。
薩帝亞·納德拉 (Satya Nadella, 微軟CEO): 「我們不認為AI會取代人類——而是增強人類。未來不是人或機器，而是人與機器的協同。」41。他強調將AI整合至雲端服務(Azure)和生產力工具(Microsoft 365)，並專注於倫理AI 54。他關於商業邏輯轉移至AI代理層的觀點 55，意味著應用程式建構和使用方式的根本性轉變，這將影響SaaS技術長，進而影響CEO的技術採納策略。
桑德爾·皮查伊 (Sundar Pichai, Google CEO): 「是的，工作將會演變。但歷史告訴我們，新技術會創造新產業。我們的重點是透過AI驅動的學習工具等方式，協助人們轉型。」41。他負責監督AI在Google各項產品（搜尋、助理）中的整合，並推出了Bard。他致力於負責任地使用AI，重視透明度、使用者隱私，並普及AI工具 54。
黃仁勳 (Jensen Huang, NVIDIA CEO): 「我們正處於『AI工業革命』。但我們在人類基礎設施上的投資，必須與在運算基礎設施上的投資一樣多。」41。NVIDIA的GPU對AI模型訓練至關重要。其策略重點是讓AI更容易取得且更有效率 54。
阿爾溫德·克里希納 (Arvind Krishna, IBM CEO): 「有些職位將會消失。但策略性和創造性的職能將會興起。這不是工作末日——而是工作型態的蛻變。」41。
朱莉·斯威特 (Julie Sweet, Accenture CEO - 雖為顧問公司CEO，但其對AI採用的觀點在此亦具參考價值): 她將AI學習比作人類大腦；Accenture的Refinery解決方案賦予AI學習特定公司知識的能力。她強調AI採用中的信任（功能性與情感性）和技能提升。「AI是讓我們所有人都更安全的最佳工具之一。」32。
科技公司CEO們普遍強調「增強」和「人機協作」而非完全取代。這不僅是一種旨在減輕恐懼、鼓勵採用的策略性論述，也反映了一種真誠的信念：AI的最高價值來自於賦能而非取代人類的創造力。納德拉、皮查伊、黃仁勳都使用了指向AI協助人類或與人類協同工作的語言 41。這與學術界關於混合模式（哈佛商業出版 12）和協作型AI 39 的觀點一致。這種論述對於管理AI帶來的人力轉型至關重要 32。因此，採納AI的CEO應內化並傳播這種增強的願景，以培養圍繞AI的積極文化，專注於AI如何提升人類角色，使其更具策略性和創造性，正如克里希納所建議的 41。
科技CEO們（如黃仁勳 41）呼籲在投資運算基礎設施的同時，也應投資於「人類基礎設施」，這是一個關鍵的策略點。它意味著AI轉型的成功，既取決於部署強大的演算法和硬體，同樣也取決於發展人類技能、適應能力和倫理框架。黃仁勳明確指出需要對人類和運算基礎設施進行平行投資 41。皮查伊專注於透過AI驅動的學習協助人們轉型 41。Julie Sweet強調技能提升/再培訓，以及「有意識且策略性地對待人才」32。這是對AI將引發的「工作型態蛻變」（克里希納 41）的直接回應。因此，CEO的AI策略必須有一個同等重要的人力資本發展支柱，包括持續學習計畫、倫理培訓，以及培養適應性文化，以確保勞動力能夠有效利用並與先進AI共存。
策略建議：擘劃AI驅動的領導方針
駕馭AI驅動的轉型，CEO需採取積極主動、全面整體且具適應性的策略姿態。以下建議綜合了全球顧問公司、學術研究及產業領袖的集體智慧，專為高階管理決策者量身打造。
7.1 建構基礎支柱：數據、人才、技術與治理
數據策略： 優先建構穩健、易於存取且高品質的數據基礎設施。將數據視為驅動AI和LLM的核心策略資產 6。發展超越法規遵循、更能促進創新的業務驅動型數據治理模式 17。
人才發展與延攬： 積極投資於現有員工的技能提升與再培訓，以適應AI增強的未來 13。吸引並留住頂尖AI人才，包括數據科學家、機器學習工程師和AI倫理學家 17。考慮設立如CAIO/CITO等新型領導職位的需求 13。
技術現代化與選擇： 在AI平台、工具和LLM生態系統方面做出策略性決策，包括確保專用的運算能力 6。避免陷入「AI商品化陷阱」1，確保解決方案適用且符合策略目標。對阻礙AI採用的傳統系統進行現代化改造 56。
敏捷治理框架： 建立清晰、具適應性的AI治理框架，處理公平性、透明度、可解釋性、風險管理和法規遵循等問題 1。這必須是董事會層級的關注重點。
7.2 培育負責任的AI：倫理考量與信任建構
倫理融入設計： 將倫理考量整合到AI的整個生命週期，從設計、開發到部署和監控 31。減輕演算法偏見，確保AI系統符合組織價值觀和社會規範。
倡導透明與可解釋性： 努力實現AI系統決策過程的透明化，特別是那些影響員工或客戶的決策。雖然複雜模型的完全可解釋性可能具有挑戰性，但應盡可能提供清晰度以建立信任 3。
主動風險管理： 識別並減輕AI可能帶來的潛在危害，包括對員工、客戶 1、數據隱私和網路安全的影響 4。透過提供經批准的工具和明確的使用指南來應對「影子AI」。
建立利害關係人信任： 就AI旅程、其益處以及為確保負責任使用而採取的措施，與員工、客戶和投資者進行公開溝通 32。處理「信任的情感面」。
7.3 衡量成功：AI轉型投資回報與影響的關鍵指標
超越傳統投資回報率： 雖然財務投資回報率很重要，但AI轉型的成功也應透過策略影響來衡量：決策速度和品質的提升、客戶/員工體驗的改善、創新能力、市場份額的增加以及營運敏捷性。
制定AI特定關鍵績效指標： 為AI專案定義與業務成果一致的清晰、可衡量的KPI（例如，決策週期時間的縮短、自主流程完成率的提高、預測準確性的改善、AI賦能產品帶來的新營收）。
監控採用與參與度： 追蹤整個組織對AI工具和平台的採用率，並評估員工對AI驅動新流程的參與程度。
迭代與學習： 將AI轉型視為一個持續的旅程。定期檢視指標，收集回饋，並根據績效和不斷發展的技術能力調整策略。培養持續學習和改進的文化。
這些基礎支柱（數據、人才、技術、治理）之間環環相扣，任何一環的薄弱都可能嚴重削弱其他環節的效能。例如，若缺乏高品質數據和管理人才，先進的AI技術將無用武之地；而缺乏治理的AI則可能引發無法承受的風險。TekRevol的策略手冊 19 將這些列為AI優先轉型的關鍵策略支柱。6、6與6強調數據對LLM價值至關重要。13、32、31、19、31、13與32則突顯人才與文化的重要性。4、1、31、19、1、31與4則強調治理的必要。數據品質的失敗將導致AI表現不佳，無論人才或技術如何。缺乏人才將阻礙對良好數據和技術的有效利用。缺乏治理則可能因未管理的風險而使整個努力功虧一簣。因此，CEO必須確保以平衡且整合的方式同時強化所有基礎支柱，將其視為一個相互依存的系統，而非各自獨立的專案。
真正的「負責任AI」不僅是合規要求，更是競爭優勢的來源。透過合乎倫理且透明的AI實踐，與客戶和員工建立真誠信任的企業，將能培養更高的忠誠度、吸引更優秀的人才，並在市場中脫穎而出。倫理治理是迫切關注的問題，消費者將是AI倫理的最終裁判者（安永 28）。信任具有功能性和情感性兩個維度（Julie Sweet 32）。CEO們擔憂AI傷害員工/客戶 1。建立信任是克服變革阻力的關鍵 10。因此，CEO應策略性地投資並公開倡導負責任的AI，不僅是為了降低下行風險，更是作為一項積極策略，以建立品牌聲譽、增強利害關係人關係，並創建一個更可持續的AI賦能企業。
衡量AI轉型的成功，需要轉向重視如決策智慧提升、組織敏捷性和創新能力等無形資產的價值，這些資產未必總有即時、直接的財務指標，但對長期競爭力至關重要。傳統的投資回報率通常側重於成本節省或直接營收，但在複雜的轉型中，這些很難完全歸因於AI。AI能增強策略決策 38、敏捷性 21 及創新 13。哈佛商業評論的文章 12 指出，AI在市場優化（策略價值）方面表現出色，但在動態情境下未必總能轉化為即時、易於量化的利潤。因此，CEO需要與財務長和董事會合作，為AI轉型制定更精密的衡量框架，既能捕捉量化的財務回報，也能反映質化的策略能力，並認識到後者往往是未來財務表現的驅動因素。
第八部分：結論：引領AI賦能的未來
人工智慧轉型浪潮已然來襲，其影響的深度與廣度遠超以往任何技術變革。本報告深入剖析了此浪潮下領導層，特別是CEO，所面臨的空前急迫感。不同於過去由技術部門主導的數位化進程，AI轉型直接觸及企業的核心策略、商業模式乃至生存根本，這使得CEO與董事會必須親自掌舵，引領變革。
AI，尤其是大型語言模型與代理型AI的崛起，不僅是效率工具的升級，更是智慧與自主能力的賦能。它們有潛力重塑企業的決策機制、營運模式及價值創造方式。CEO的角色也隨之演變，從傳統的管理者轉變為AI時代的願景擘劃者、文化塑造者及人機協作的推動者。這不僅需要技術素養的提升，更考驗著領導者的策略遠見、變革決心及倫理擔當。
面對AI帶來的機遇與挑戰，CEO應採取積極且全面的策略。首要之務是建立清晰的AI願景，並將其與企業的整體目標緊密結合。其次，必須大力投資於數據基礎設施、人才培育及技術現代化，同時建立敏捷而穩健的AI治理框架，確保AI的發展符合倫理規範並能有效管理風險。此外，培育AI優先的企業文化，鼓勵創新與實驗，並在整個組織內建立對AI的信任至關重要。
衡量AI轉型的成效，不能僅限於傳統的財務指標，更應關注其對組織敏捷性、創新能力及決策品質等策略性資產的提升。這是一場持久戰，需要CEO展現堅定的領導力，持續投入資源，並帶領企業在不斷變化的AI版圖中迭代前行。
總而言之，AI轉型並非遙不可及的未來，而是正在發生的現實。CEO唯有深刻理解其本質，勇於承擔領導責任，以前瞻性的視野和果敢的行動，方能帶領企業駕馭這股浪潮，開創AI賦能的新紀元，並在激烈的市場競爭中立於不敗之地。這不僅是對CEO領導智慧的考驗，更是決定企業未來命運的關鍵。
引用的著作
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AI时代的领导力: AI时代，让爵士领导力带你升维| BCG, 檢索日期：5月 14, 2025， https://www.bcg.com/publications/2025/china-jazz-leadership-in-the-age-of-ai
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BCG流ピープル・トランスフォーメーション（PX）を説く | BCG Japan, 檢索日期：5月 14, 2025， https://bcg-jp.com/article/3356/
Generative AI for the Public Sector: The Journey to Scale, 檢索日期：5月 14, 2025， https://www.bcg.com/publications/2024/gen-ai-journey-to-scale-in-government
2025 Global Human Capital Trends - Deloitte, 檢索日期：5月 14, 2025， https://www2.deloitte.com/content/dam/insights/articles/glob187692_global-human-capital-trends/DI_2025-Global-Human-Capital-Trends.pdf
AI transformation: CEO survey July 2023 | EY - Global, 檢索日期：5月 14, 2025， https://www.ey.com/en_gl/ceo/if-ai-holds-answers-are-ceos-asking-right-questions
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(PDF) AI Artificial Intelligence, Sustainability and Strategic Leadership - ResearchGate, 檢索日期：5月 14, 2025， https://www.researchgate.net/publication/389732141_AI_Artificial_Intelligence_Sustainability_and_Strategic_Leadership
10 Tech CEOs Shaping the Future of AI and Automation - Festivaltopia, 檢索日期：5月 14, 2025， https://festivaltopia.com/10-tech-ceos-shaping-the-future-of-ai-and-automation/
The Agent Era is Here: CTO Takeaways from Microsoft Nadella's AI Agent Vision, 檢索日期：5月 14, 2025， https://valor.vc/the-agent-era-is-here-cto-takeaways-from-microsoft-nadellas-ai-agent-vision/
Legacy System Modernization Guide: Benefits & Strategies - Orases, 檢索日期：5月 14, 2025， https://orases.com/blog/legacy-system-modernization-benefits-strategies-and-considerations-for-your-organization/
Legacy System Modernization Strategies - Susco Solutions, 檢索日期：5月 14, 2025， https://suscosolutions.com/legacy-system-modernization-strategies/
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