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Copilot 是什麼？與 ChatGPT、Notion AI 的差異與使用時機一次看懂

為什麼這麼多人開始搜尋「Copilot 是什麼」？

自從生成式 AI 工具大量出現後，許多人其實很快就意識到一件事：真正困擾工作的，從來不是「會不會用 AI」，而是「AI 到底要放在哪裡用」。

不少人嘗試過各種 AI 工具，可能也覺得它們很聰明、回覆很快，但實際回到工作場景時，卻常出現這些狀況：

  • 寫報告時，還要另外開一個 AI 工具複製貼上

  • 開會整理紀錄，AI 給的內容不符合公司格式

  • 團隊裡有人用、有人不用，品質與效率落差很大

也正因為這樣，搜尋行為開始出現轉變。比起「哪個 AI 最厲害」，越來越多人開始問的是：

Copilot 是什麼？為什麼它看起來比較像是為「工作」而設計的 AI？

這個問題，本身就反映了 Copilot 與其他 AI 工具在設計思維上的不同。


Copilot 是什麼？先從「角色定位」說清楚

如果只用一句話來回答 Copilot 是什麼，它並不是一個「用來聊天的 AI」，而是一個在你原本的工作流程中，協助你更快完成事情的 AI 助手。

「Copilot」這個名稱本身其實就很關鍵。它不是 Pilot（駕駛），而是 副駕駛。

也就是說，Copilot 的設計前提從來不是取代你做決定，而是：

  • 在你已經開始做某件事時

  • 即時提供建議、草稿或整理結果

  • 幫助你把原本要花很多時間的步驟縮短

這也是為什麼 Copilot 常被形容為「存在於工具裡的 AI」，而不是「需要額外打開的 AI」。


Copilot 解決的不是「想不到」，而是「太花時間」

很多人第一次接觸 AI，是因為「不知道怎麼開始寫」、「不知道怎麼想」。但在實際工作中，真正消耗時間的往往不是這一段。

更多時候，是下面這些情境：

  • 已經知道要寫什麼，但要整理成正式文件很花時間

  • 已經有資料，但要濃縮成重點、摘要、簡報很累

  • 已經寫好內容，但還要調整語氣、格式、長度

Copilot 正是針對這類「重複、必要、但耗時」的工作而設計。


以下表格可以快速幫助理解，Copilot 處理的工作類型與一般聊天型 AI 的差異：

從這裡可以看出，Copilot 並不是用來「取代思考」，而是用來減少不必要的時間消耗。


Copilot 是什麼

Copilot 為什麼特別強調「在原本工具裡使用」？

理解 Copilot 是什麼，一定要理解它最關鍵的一個設計原則：不要改變使用者原本的工作方式。

對個人來說，這是方便；對企業來說，這是能不能導入的關鍵。

以大型企業為例，導入任何新工具時，最常遇到的問題其實不是功能，而是：

  • 員工要不要學

  • 流程要不要改

  • 資料能不能整合

這也是為什麼許多企業即使知道 AI 很強，卻遲遲不敢全面使用。

Copilot 的策略，正好避開了這個痛點。


知名企業如何實際使用 Copilot 類型的 AI 助手？

以下案例整理的是公開可查、具代表性的企業應用方向，重點放在「使用情境」，而非技術細節。


微軟（Microsoft）

作為 Copilot 概念的主要推動者之一，微軟在內部大量使用 Copilot 類型 AI 來協助員工處理：

  • 內部簡報草稿

  • 會議紀錄與摘要

  • 跨部門文件整理

公開分享中曾提到，這類 AI 助手最大的價值並不是讓員工「寫得更厲害」，而是讓每個人都能更快產出可用內容。


德勤（Deloitte）

德勤在顧問與專案型工作中，特別重視文件品質與一致性。

Copilot 類型的 AI 被用來協助顧問團隊：

  • 快速生成專案文件初稿

  • 統一文件格式與用語

  • 減少重複性行政整理時間

這對顧問公司來說，直接影響的是專案效率與客戶體驗。


GitHub（開發團隊情境）

在開發團隊中，Copilot 類型 AI 則被定位為「即時輔助」，而不是自動完成。

工程師仍然負責設計與判斷，但 AI 協助：

  • 補齊重複程式碼

  • 提供範例與建議寫法

  • 減少查文件與試錯時間

這樣的使用方式，也再次印證 Copilot 的核心精神：人仍然是主導者。


Copilot 是什麼

為什麼 Copilot 特別容易被企業與團隊接受？

從上述案例可以看出，Copilot 類型 AI 在企業環境中被接受，通常有三個關鍵原因：

第一，它不要求所有人變成 AI 專家

員工不需要理解模型、不需要學提示工程，只需要照原本方式工作。


第二，它強調一致性而非個人能力差異

對企業來說，穩定產出比偶爾的高水準更重要。


第三，它更容易被納入既有的管理與權限架構

這一點對企業導入來說尤其關鍵。

也正因如此，當越來越多人搜尋「Copilot 是什麼」時，背後其實反映的是一個更大的問題：

AI 要怎麼真正變成工作的一部分，而不是額外負擔？

小結

到這裡為止，我們其實已經完整回答了「Copilot 是什麼」，也理解了它為什麼特別適合用在日常工作與企業場景中。


但接下來，另一個問題自然會出現：

那如果我現在面對的是不同類型的工作，什麼時候該用 Copilot？什麼時候又比較適合用 ChatGPT 或 Notion AI？

在比較之前，先釐清一件事：AI 助手其實分成不同「工作型態」

在討論 Copilot、ChatGPT、Notion AI 的差異之前，有一個觀念非常重要。

多數關於 AI 工具的混亂，並不是因為工具太像，而是因為「使用情境完全不同，卻被拿來放在同一個標準下比較」。


如果只問「哪個 AI 比較聰明」，這個問題本身就很難有答案。但如果換一個問法，事情會清楚得多：

在某一種工作狀態下，哪一種 AI 比較適合出現？

從實務經驗來看，目前常見的 AI 助手，大致可以分成3種工作型態：


理解這個分類後，再回頭看 Copilot 是什麼，你會發現它非常明確地屬於第三種：工作流程輔助型 AI。

而接下來的比較，也會完全圍繞這個邏輯來進行。


Copilot 是什麼

什麼時候使用 Copilot 會比較合適？

當你已經知道自己「要做什麼」，只是卡在「怎麼做比較快」時，Copilot 會是非常合適的選擇。

這類情境通常具備幾個共通特徵：

  • 工作目標明確

  • 輸出形式相對固定

  • 完成品質有基本標準

  • 重複出現、但每次仍需花時間處理


當你處理的是「已定義好的工作任務」

例如：

  • 撰寫專案報告

  • 準備對外簡報

  • 整理會議紀錄

  • 撰寫制式 Email 或說明文件


在這些情境下，你真正需要的不是「靈感爆發」，而是：

  • 快速完成初稿

  • 協助整理結構

  • 幫忙調整語氣與表達

Copilot 的角色，正是把「原本要花 2～3 小時的事情，縮短成 30～40 分鐘」。


企業實際案例：Microsoft

在微軟內部，Copilot 類型的 AI 被廣泛用於日常行政與專案文件中。

公開分享的經驗指出，這類 AI 工具最直接的效益並不是「內容變得多華麗」，而是：

  • 員工更快進入實質工作

  • 文件產出速度提升

  • 初稿品質更一致，減少來回修改時間

這正好對應了多數企業最在意的重點：效率與一致性，而非個人創意表現。


當 AI 需要「長期融入日常工作」時，Copilot 會更自然

另一個判斷 Copilot 是否適合的關鍵，在於「使用頻率」。

如果你希望 AI：

  • 不是偶爾用一次

  • 而是每天、每週反覆使用

  • 成為工作的一部分，而非額外工具

那麼「存在於既有工具裡」這件事，就變得非常重要。

Copilot 類型的 AI，刻意避免讓使用者「切換心智模式」。你不需要想「現在要不要用 AI」，因為它就在你原本的操作流程中。

這一點，對團隊與企業規模來說，影響尤其明顯。


Copilot 是什麼

什麼時候使用 ChatGPT 會比較合適？

接著，我們來談談另一個經常被拿來比較的工具：ChatGPT。

如果你曾經搜尋過「Copilot 是什麼」，很有可能也同時搜尋過「ChatGPT 能做什麼」。但從實際工作情境來看，這兩者適合出現的時機，其實並不相同。


當問題還很模糊，需要大量思考與探索時

ChatGPT 最擅長的，不是幫你完成一個既定任務，而是陪你把事情想清楚。

例如在這些情境中：

  • 還在構思新的商業模式或服務方向

  • 想快速理解一個陌生產業或新技術

  • 需要從多個角度拆解複雜問題

  • 知道有問題存在，但還不確定該從哪一步開始

在這個階段，你並不是要產出一份正式文件，而是需要：

  • 不斷對話

  • 試探不同假設

  • 修正思考方向

  • 反覆來回推敲可能性

ChatGPT 的價值，正是在於它是一個高度彈性、以對話為核心的思考型 AI。


企業實際使用情境：McKinsey & Company

在顧問產業中，像麥肯錫這類策略顧問公司，工作初期往往面臨的是高度不確定的問題空間。

在專案尚未進入執行階段前，顧問團隊常需要快速釐清：

  • 問題的核心輪廓

  • 不同策略方向的可能影響

  • 尚未被充分思考的假設

在這類前期探索中，ChatGPT 類型的工具被用來輔助：

  • 腦力激盪不同切入角度

  • 快速補足產業與技術背景知識

  • 幫助團隊在短時間內形成初步假設

這樣的使用方式，讓團隊在「還沒進入執行之前」，能更快對齊思考方向。

也因此，ChatGPT 更像是一個前期思考與討論的夥伴，而不是直接嵌入工作流程的助手。

當你需要「跨領域、不受既定格式限制」時，ChatGPT 會更自在

另一個特別適合使用 ChatGPT 的情境，是當你的工作內容高度開放、尚未被固定格式或流程限制。

例如：

  • 同時結合行銷、產品、技術與策略的討論

  • 需要用不同語言與角度，向不同角色說明同一件事

  • 最終輸出形式尚未確定，仍在摸索階段

在這些狀況下，ChatGPT 的「不設限」反而成為優勢。

它不會要求你先定義清楚流程，也不會強迫你遵循既有文件結構，而是能隨著對話內容持續調整，陪你一起探索可能性。


企業實際使用情境：Airbnb

以 Airbnb 為例，在新市場拓展或新產品構思階段，團隊往往需要同時整合：

  • 使用者體驗

  • 技術可行性

  • 商業模式

  • 地區文化差異

在這類跨領域、高度開放的討論中，ChatGPT 類型的工具被用來：

  • 協助快速轉換不同觀點

  • 模擬不同角色的思考方式

  • 幫助團隊跳脫單一部門視角

這種使用方式，正好符合 ChatGPT「陪你想，而不是幫你做完」的定位。


Copilot 是什麼

什麼時候使用 Notion AI 會比較合適？

接下來，我們來看第三個常被一起討論的工具：Notion AI。

Notion AI 的角色其實非常清楚，但前提是：你本來就高度依賴 Notion 作為日常工作與知識管理平台。

當工作核心是「內容整理與知識累積」

如果你的工作型態包含：

  • 大量筆記與文件

  • 會議紀錄與討論摘要

  • 內部流程與知識文件

  • 長期累積、反覆被查閱的內容

那麼 Notion AI 的價值就會非常明顯。

它的目的並不是幫你「產出全新內容」，而是協助你把已經存在的資訊：

  • 摘要

  • 重組

  • 統整

  • 快速回顧與理解

企業實際使用情境：Shopify

在 Shopify 這類高度分散、跨時區運作的組織中，內部知識的整理與傳遞是一個關鍵挑戰。

Notion 作為主要知識庫後，Notion AI 被用來協助：

  • 快速整理會議紀錄

  • 將零散討論轉換成可閱讀的文件

  • 幫助新進員工快速理解專案背景與決策脈絡

在這樣的情境下，Notion AI 的價值，建立在一個非常重要的前提上：

內容本身已經存在，AI 的任務是幫你「看懂」與「用好」。
Copilot 是什麼

小結：三者的差異，來自「出現在工作的哪一段」

重新整理這一段可以發現：

  • ChatGPT 適合出現在「問題尚未成形」的階段

  • Notion AI 適合出現在「內容已經累積」的階段

  • 而 Copilot，則更適合出現在「開始執行、需要加速」的階段

這樣的區分，能讓讀者更清楚理解：工具之間並不是誰取代誰，而是各自站在不同的位置上發揮作用。



這也是為什麼，與其問「哪個 AI 比較好」，不如問：

我現在卡在工作的哪一段？

從企業角度來看，關鍵從來不是「選哪一個 AI」

當企業開始真正評估 AI 導入時，討論焦點通常會出現轉變。

一開始，大家都在問工具；但走到後面，真正影響成效的，其實是下面這些問題：

  • 既有雲端架構是否穩定

  • 系統之間能不能整合

  • 權限與資料是否清楚

  • 工作流程是否標準化

也正因如此，許多企業即使選了「看起來很厲害的 AI」，實際效果卻不如預期。


小結：回到最初的問題，「Copilot 是什麼？」

如果用一句更完整的話來總結：

Copilot 是什麼？它不是最有創意的 AI，也不是最自由的 AI，而是最適合放進日常工作流程裡的 AI 助手。

當你清楚理解這一點，就會發現它與 ChatGPT、Notion AI 並不衝突，而是各自站在不同位置。

結語：企業在評估 AI 導入時，可以先從整合與架構開始

對企業而言，AI 工具只是最後一環。真正影響成效的，往往是前面的雲端架構、系統整合與流程規劃。

像 WeWinCloud 雲端科技，在企業雲端服務上的角色，正是協助企業在既有架構下，評估並整合合適的雲端與 AI 應用，讓技術真正能融入工作，而不是流於工具堆疊。




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