用 AI 打造你的 CEO 運作系統：一個銷售老將的實戰分享

本文整理自 AI Explored Podcast 2026 年 3 月播出的單集。

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AI 不只是聊天機器人

大多數人用 AI 的方式是「一問一答」。有問題，打開 ChatGPT，問完，關掉。下次有新問題，再打開一次。每次對話都是從零開始，AI 不記得你是誰、你在做什麼、你的目標是什麼。這種用法當然有價值，但它只用到了 AI 能力的一小部分。

Ryan Staley 做的事很不一樣。他是 Whale Boss 的創辦人，在企業銷售領域打滾了 23 年，曾經帶領一個只有四個人的銷售團隊，五年內從零做到 3,000 萬美元年營收。三年多前他把整個事業重心轉向 AI 策略顧問，從此一路深入。他在 AI Explored Podcast 上分享的核心概念是：別把 AI 當成一個你偶爾去問問題的工具，把它當成你的「運作系統」。

所謂運作系統，不是指電腦裡的 Windows 或 macOS，而是一個持續運行、了解你所有脈絡的 AI 架構。它知道你的目標、你的客戶、你的日常資料，而且會主動給你建議。Staley 為自己的事業打造了三套這樣的系統：CEO 運作系統、銷售運作系統、產品運作系統。每一套各有不同的功能，但共同點是它們都不是靜態的聊天紀錄，而是活的、會成長的系統。

CEO 運作系統：你最誠實的顧問

三套系統中，Staley 花最多時間經營的是 CEO 運作系統。這套系統的功能不是幫他寫信或做報告，而是幫他做「自我管理」。

他在系統裡嵌入了大約七套領導力框架，來源包括 Tony Robbins 的個人發展方法論、Marshall Goldsmith 的領導力模型等。系統會記錄他的月度、季度和年度目標，而且因為 AI 產業變化太快，他通常每個月就會更新一次目標設定。

每天他會跟系統做「簽到」。這不是寫日記那種紀錄流水帳的簽到，而是一種結構化的反思對話。系統會根據他設定的框架，引導他檢視當天的決策品質、時間分配是否對齊目標、有沒有偏離優先順序。每週和每月還有更深層的回顧，把時間拉長來看趨勢。

但最讓 Staley 驚訝的功能，是系統的「叫你回來」能力。他有時候會做「腦中傾倒」（brain dump），就是把腦袋裡各種紛亂的想法，不管結構化不結構化，全部倒進系統裡。比如他可能會寫：「我覺得這個方向有大機會」「我不確定那個客戶要不要繼續跟」「好像應該開一條新的服務線」。系統看完這些之後，會直接告訴他：「你的第一優先是什麼什麼，別再東跳西跳了。」

Staley 形容，這就像肩膀上站了一個天使和一個魔鬼，而且這兩個傢伙掌握的資訊量比你生命中任何人都多。因為它看過你所有的客戶對話、你的內心獨白、你沒說出口的顧慮，然後綜合分析，找出模式，幫你優化。好的時候它會說：「你在這個領域有超能力，應該加倍投入，而且你的客戶明確在要求更多這類東西。」壞的時候它會毫不客氣地點出：「你又分心了。」

銷售運作系統：即時行動建議

銷售端的系統更具體、更可量化。Staley 的銷售業務以高單價的企業案件為主，每一筆交易金額都不小。以往他評估每筆交易的進展，靠的是多年經驗累積的直覺：看案件停在哪個階段、客戶問了什麼問題、有沒有新的利害關係人加入。但即使有 23 年經驗，同時管理多筆案件時，人腦能處理的資訊量還是有限。

接上即時資料後，他讓系統直接讀取 HubSpot CRM 裡的所有案件資料，包括每通電話的逐字稿、客戶提出的問題、案件目前的階段。然後他只要一句指令：「幫我做一份所有進行中案件的下一步行動報告，按優先順序排列。」系統就會分析每筆交易的趨勢、客戶正在問的問題、可能卡關的環節，然後給出具體的行動建議。

更讓他省時間的是 CRM 更新。他自己承認，有一天他在手動更新七筆案件的階段，突然停下來問自己：「我幹嘛在做這件事？」於是他直接跟系統說：「這幾筆案件的階段不對，幫我改。」系統就直接在 CRM 裡把階段更新了，不需要他一筆一筆點進去改。這聽起來是小事，但對於每天要管理大量案件的銷售主管來說，這種瑣碎操作累積起來就是好幾個小時。

他也分享了一個比較簡單的應用方式，不需要用到 Claude Code。直接在 ChatGPT 裡接上 HubSpot 連接器，然後用深度研究（Deep Research）功能問：「分析我過去 90 天的聯絡人，找出理想客戶的輪廓，告訴我哪些是最需要馬上跟進的。」ChatGPT 就會去掃 CRM 資料，分析公司類型、規模、互動頻率，然後產出一份優先跟進清單。

怎麼建：技術門檻比你想的低

Staley 這三套系統主要是用 Claude Code 建的。他坦言，一開始確實有門檻。他第一次學的時候，看了一個兩小時的 YouTube 教學影片，結果只走到 15 分鐘的進度。因為他會看一段、試一段，碰到問題再截圖去問 Claude，來來回回花了不少時間。但他強調，一旦過了那個初始的設定門檻，後面就相對輕鬆了。

Claude Code 的介面看起來像程式碼終端機，黑底白字，很像 DOS 的年代。這會嚇跑很多非技術背景的人。但 Staley 找到一個解法：把 Claude Code 接上 Obsidian。Obsidian 是一個筆記管理工具，它用 Markdown 格式儲存所有內容，剛好跟 Claude Code 的輸出格式一致。接上之後，原本那個「很粗糙」的終端機輸出，就會變成排版好看的筆記頁面，閱讀體驗好非常多。Notion 也可以達到類似效果。

他也提到一個重要概念：你不需要每次都手把手告訴系統怎麼做。Claude Code 支援一種叫「Skills」的機制，你可以把一組工作流程打包成一個 skill 檔案，系統以後碰到類似任務就會自動按照那個流程執行。這就像你訓練一個新員工，教完一次之後，他以後就知道怎麼做了，不需要每次都重頭教。

這不只是效率工具

Staley 的三套運作系統帶來的改變，不只是「省時間」這麼簡單。更根本的差異在於：AI 從一個你偶爾使用的工具，變成了一個持續運行、不斷學習你的系統。它知道你上個月說了什麼、你的客戶在抱怨什麼、你的目標有沒有偏移。這種累積性的脈絡，是一問一答式的聊天永遠做不到的。

Staley 的觀察值得深思。他說，現在的工作（jobs）在不遠的將來會變成任務（tasks）。意思是，現在需要一個人花整天做的事，未來只是 AI 代理人清單上的一個小項目。如果你還在用 AI 做「問一個問題、得到一個答案」的事，你可能正在錯過它真正的潛力：讓它變成一個比你更了解你的長期夥伴。