把 AI 當同事（colleague-pilled），是一種產品與導入的判準：當你為某個決策猶豫時，就問「如果這是一名人類同事，你會希望他怎麼做」。它之所以重要，是因為 AI 同事真正的競爭力不在「加了多少功能」，而在有沒有一個判準，能讓上百個微決策朝同一方向對齊。以下我用 Grok Bot 的五個決策，說明這件事對 B2B 與製造業的意義。

目錄

1. 光速上線不是重點，「拒絕」才是
2. 「把組織圖出貨給用戶」是最貴的錯誤
3. colleague-pilled：一個問題，解決五個爭論
4. 對台灣 B2B 與製造業的啟示
5. FAQ

光速上線不是重點，「拒絕」才是

最近讓我停下來想很久的，不是某個新模型跑分又刷新了紀錄，而是一個團隊的節奏。

Grok Bot 從第一行程式碼到內部原型，大約一個月；再三周內測，接著公測上線。從零到公開，約七周，而且錄音那天產品都還在測試階段。這種速度，確實讓人吸一口氣。

但我認為，速度是結果，不是原因。真正稀有的，是這個團隊願意「不做」什麼。

代表受訪的 Roman Ugarte 是 Cursor 第 15 號員工，看著公司從 15 人長到超過一千人。以條件論，Cursor 要延伸到一般知識工作，手上什麼都有：用戶早就拿它做非程式任務，雲端代理的基建也是現成的。順著做，最省力。

他們卻沒有。這才是我覺得值得寫一篇文章的地方。因為在 AI 這波裡，最貴的往往不是「你做了什麼」，而是「你忍住不做什麼」。

「把組織圖出貨給用戶」是最貴的錯誤

團隊決定不把新產品做進 Cursor，理由有三層。程式工具對非技術用戶有威嚇感，光介面就把人擋在門外；Cursor 的品牌聯想擺脫不掉，對非工程同事來說它就是「工程師的東西」。

但 Roman 講得最重的是第三層：把多種工作形態塞進同一個介面，用戶感受到的是「三種願景共用一個螢幕」。矽谷有個很傳神的說法——把你的組織圖，直接出貨給用戶。

這句話值得每一個做 B2B 軟體的人抄在筆記本上。

我打個比方。一家公司內部分成業務、行銷、客服，各有各的系統邏輯，這是「你的組織圖」。但客戶不在乎你內部怎麼分工，他要的只有一件事：幫我把事情做完。當你把內部的切法原封不動搬到產品上，用戶就得替你補上那張你沒畫完的地圖——這對 CRM 這種橫跨銷售、行銷、服務的系統，尤其致命。

Grok Bot 付出的代價是放棄現成分發：用戶想用，得多下載一個 App。但換來的，是控制 App 裡的每一個像素，可以把「AI 時代的工作該長什麼樣」重新畫一遍。我認為這筆帳，在長線上是划算的。

colleague-pilled：一個問題，解決五個爭論

真正讓我覺得這集訪談有份量的，是團隊內部一個土味十足的詞：colleague-pilled，姑且翻成「同事腦」。

它的用法很簡單：當一個產品爭論，兩邊都有道理、吵不出結果時，退一步問一句 — 如果這是一名人類同事，你會希望他怎麼做？

神奇的是，這一個問題，同時回答了好幾個看似無關的決策。

用「同事腦」一次看懂五個決策：

1. 不做進既有工具 —— 同事該有自己的工作環境，不共用你的介面
2. 每個 bot 自己一台雲端電腦 —— 新同事不會跟你共用筆電
3. 全雲端常駐 —— 不必你開著電腦盯著，他把事做完再回來
4. 不逐項攤開工具呼叫 —— 你不會要同事逐秒回報按了哪個鍵
5. 反向砍功能 —— 只留同事真正需要看的

你不會讓新同事第一天沒有自己的筆電、坐你旁邊共用一台，所以 Grok Bot 讓每個 bot 都有自己的雲端電腦。這不只是浪漫的類比，也很務實：業務團隊用的很多工具根本沒有好用的 API，人類做這些事靠的是點螢幕、打字，那 AI 同事也該有這種最基本的能力。

你不會要求同事逐秒回報他按了哪個鍵，所以介面不逐項攤開工具呼叫，只在該回報時回報進度。早期用戶要的其實是「bot 的待辦清單和排序」，沒有人想看那一長串思考鏈。

你會希望同事把事情做完再回來找你，而不是要你一直開著電腦盯著，所以一切放雲端，讓 bot 成為一個持續存在、與你的裝置分離的實體。

連「砍功能」都出自同一個判準。內測三周，改動最大的不是加了什麼，而是「拿掉了很多東西」。他們用一個內部問題篩選：這項功能的發布推文會怎麼寫？寫不出讓用戶有感的一句話，可能就不該做。Roman 甚至把句型從「Grok Bot 新增了……」改成「Grok Bot 現在能……」——前者的下一句通常是新按鈕、新選單；後者逼你想的是能力，而能力往往不需要多一個像素。結果平台上九成九的自動化，用戶只要跟 bot 說一句「每天早上八點提醒我」就建好了。

我特別喜歡一個他們「刻意不出手」的細節。內部上線頭兩周，多數人養了五到十個 bot，各管一條線；到第二周末，有人開始「升職」表現最好的那個 bot 當幕僚長，之後主要只跟它講話，由它去指派其他 bot。團隊注意到了，卻在 onboarding 時刻意不教，因為「不想引導特定用法」。後來不少外部用戶自己走到同一步。

一個好判準的價值，不在於它多聰明，而在於它幫你在上百個岔路口，每一次都少走一步冤枉路。

對台灣 B2B 與製造業的啟示

把場景拉回台灣。

我們服務很多製造業與 B2B 企業，他們導入 AI 時最常卡住的，恰恰就是這件事：期待 AI 是一個「多出來的功能」— 一個聊天框、一顆按鈕、一個外掛。裝上了，然後呢？沒有人真的把工作交給它。

「同事腦」給的提醒很直接：導入 AI agent，不該問「這個工具能不能接進來」，而該問「如果我請了一位新同事，他需要什麼才做得起來？」他需要一個工作環境、需要能碰到你日常在用的系統、需要一套到職流程、也需要你花時間帶他上手——訪談裡核心成員親手 onboard 兩三百人、一場一場通話，把每次卡關都變成隔天必修的問題，就是這個道理。台灣許多老系統沒有漂亮的 API，人類靠的是滑鼠與鍵盤；把 AI 當同事，反而更貼近現場的真實（這也是我們談 [AI 導入 CRM 的實務做法](待補連結：AI×CRM 文章) 時反覆強調的一點）。

這也是 [OakMega](待補連結：OakMega 官網) 一直以來的思路：CRM 不是欄位的集合，而是顧客旅程的載體。我們把這個信念做進產品裡——像 Portals 與 Forms 這類模組，本質上就是在替 AI 同事鋪好它需要的工作環境與第一方資料。當 AI 進到這條旅程裡，它該像一位懂脈絡的同事，而不是又一個要人餵資料的表單。

但我想保留一份審慎。Roman 自己說得很白：讓這一版成功的東西，之後會被他們的團隊一件件拆掉，因為模型三個月後能做的，會再一次把今天的設計變成多餘。這句話值得所有正在導入 AI 的企業放在心上——AI 導入沒有一勞永逸，你今天做的每一個正確決策，都可能是為了下一次更好的拆除做準備。

所以我不會說「照著 Grok Bot 抄」。我會說：找到你自己的那一個問題。對他們是「如果這是人類同事」，對你的組織可能是別的。真正的競爭力，從來不是你加了多少功能，而是你有沒有一個判準，能讓上百個微決策，都朝同一個方向對齊。

一年後再回頭看這件事，一定很有意思。到時候，答案會自己浮出來。

FAQ

Q1：colleague-pilled（同事腦）到底是什麼意思？
它是一種產品決策的判準：當團隊為某個設計爭論不下、兩邊都有理時，退一步問「如果這是一名人類同事，你會希望他怎麼做？」用這個問題去統一原本零散的判斷，讓大量微決策朝同一方向對齊。

Q2：為什麼「把組織圖出貨給用戶」是壞事？
因為那等於把你內部的分工方式，原封不動丟給用戶去理解與拼湊。用戶要的是「把事情做完」，不是先搞懂你公司怎麼分部門。對橫跨銷售、行銷、服務的 CRM 系統來說，這種介面切法特別容易讓人卡住。

Q3：中小企業導入 AI，可以從這篇學到什麼？
別把 AI 當成「多出來的一個功能」。改用「請新同事」的角度思考：它需要什麼工作環境、能不能碰到你日常的系統、有沒有人帶它上手。這個視角比追逐單一功能更務實，也更容易真的把工作交出去。

Q4：既然設計之後都會被拆掉，那現在導入 AI 還有意義嗎？
有。重點不是打造一個永久不變的系統，而是建立能持續迭代的判準與流程。今天的正確決策，是為了下一次更好的調整鋪路——會被拆掉，正代表你走在對的節奏上。

References

• Lenny's Podcast, "The team behind Grok Bot on building AI colleagues"（2025-09-08 播出）：https://www.youtube.com/watch?v=maSdsTLaMuU
• 《數位時代》訪談整理報導：〈一個 AI 原型產品在一個月催生出來，是什麼概念？〉（本文參考素材）