AI 員工不是換了名字的聊天機器人，而是能理解目標、把任務做完、可考核、可管理的數位同事。導入的方法也和裝軟體不同：像帶新人一樣，先招募、再訓練、通過考核才上工，表現不佳時還能「換腦」升級。SUPER 8 Studio 創辦人暨 CEO Brian 日前受邀《數位時代》Podcast《數位關鍵字》EP254 專訪，從他親手打造的「七人 AI 軍團」，一路聊到 ORRA by SUPER 8 Studio，AI 員工招募治理平台（AI Workforce Platform）背後的管理哲學。本文整理這集專訪的完整脈絡。
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創辦人模式：一切從沖繩海邊的一杯咖啡開始
創辦人模式（Founder Mode）這一兩年在矽谷重新流行，SUPER 8 Studio CEO Brian 的版本是從一杯咖啡開始的。今年一月的沖繩員工旅遊，Brian 與公司 CTO 坐在海邊聊起最近的技術圈，第一次認真聽懂了大家在講的 Vibe Coding。回台灣之後的整個農曆年假，他哪裡都沒去，在家裡把這件事從頭玩了一遍。
Brian 的第一個專案是幫業務解圍：客戶的知識散落在官網與內部文件裡，他從沒寫過爬蟲，卻靠著與 AI 來回討論，不到兩天就做出一支能把資料爬回來、整理成知識庫可用格式的工具。部署給業務之後，正好碰上一個有競爭對手的案子，客戶對這個回應速度非常滿意，訂單就這樣贏下來了。
接著，Brian 搭起自己的「七人 AI 軍團」，用 Monday 到 Sunday 命名：Sunday 是他的分身，其餘六位分別負責情報蒐集、市場分析等參謀工作。三月 Brian 飛往美國參加 NVIDIA GTC，這七位 AI 員工幫他排行程、從龐大的議程中篩出值得聽的場次，人在國外時還遠端處理公司的事。
Brian 在節目中反覆強調，門檻從來不在技術，而在好奇心：你對自己的公司、對不擅長的領域，有沒有想弄清楚的慾望。與其看教學影片學工具，不如先想清楚你想解決的問題是什麼，再讓 AI 陪你探索各種解法。
AI 員工和聊天機器人的分水嶺：會反思、會開口要資源
AI 員工與過去的聊天機器人、RPA 最大的差別，在於卡關時的反應。照劇本走的系統一旦遇到沒寫過的狀況，就是中斷、跳出錯誤代碼，等專人來排除；你不知道它斷在哪裡，也不知道為什麼。
近六個月模型能力的進展，讓 AI 從「會聊天」變成「能把事情做完」。而最關鍵的變化是：當它能力或資源不足時，它會想完之後回頭告訴你，「我需要什麼權限、資料或工具，才有辦法往下做」。它解開了反思的能力，管理方式也隨之改變：不是寫更多規則，而是像帶部屬一樣，給目標、給回饋。
Brian 自己就是這樣帶 AI 的。他把公司的 OKR 與產品文件當成知識庫餵給 AI，請它讀完說出重點；教它企業文化；每晚讓它問自己兩三個問題，讓 AI 認識這位老闆的管理原則與風格。一週之後，他形容它「完全變成另外一個人」，回答的語氣與思維都不同了。做不好，他就直接糾正：「你這樣做不對，修正你的語氣。」整個過程不像在用程式，更像老闆在帶一位新員工。
選、育、用、留：ORRA 把導入設計成新人入職旅程
ORRA 從第一天就是做給不懂技術的人用的 AI 員工平台。業務主管、客服主管不需要懂 context management 這些術語，只要會描述自己的工作，就能完成招募。整套流程對應的正是人資最熟悉的選、育、用、留：
| 階段 | ORRA 的做法 | 對應的人資概念 |
|---|---|---|
| 招募 | 三問三答：平常的工作做什麼、有什麼不能碰、態度要輕鬆還是嚴謹（Personality 設定）；也可直接套用行業 JD 模板 | 職缺描述與面試 |
| 訓練 | 餵入知識庫與工作手冊；資料不齊時由招募官爬公司官網，自動整理出第一份知識庫；到技能中心（Skill Center）一鍵下載「讀網頁」「數據分析」等能力 | 新人教育訓練 |
| 考核 | 訓練中心模擬提問、達到設定分數通過畢業考才上工；上工後可設定條件，由虛擬考核官定期產出績效報告 | 試用期與績效考核 |
| 淘汰 | 表現不佳先看工作紀錄與數據：問題出在模型（腦）、工具還是技能；多數時候是「換腦」升級，而不是解雇 | 汰換與晉升 |
Brian 用《駭客任務》比喻技能中心：就像 Trinity 打一通電話就下載了開直升機的技能，AI 員工缺什麼能力，主管就幫它裝上什麼能力。而在安全這一端，平台以 Harness 工程設下層層柵欄，搭配關鍵字過濾與沙盒機制，AI 員工在框架內運作，碰不到系統層的資源，也不會在考核時「偷看答案」。
至於許多台灣中小企業擔心的「我們資料沒那麼齊」，Brian 的建議很務實：先讓 ORRA 爬官網整理出第一份知識庫；或者先跟通用 AI 好好聊一輪，把「原來我的工作可以被這樣描述」整理成文件，再餵進訓練中心。要導入 AI，企業要先學會把自己的工作流程講清楚，而這件事本身，就是一次組織升級。
上工之後：瓶頸不在 AI，在人的決策速度
把 AI 員工放進組織之後，最先被考驗的往往不是模型能力，而是人的回應速度。Brian 分享了一段讓他印象深刻的對話：他問自己的 AI 參謀官「你覺得我需要改進的地方是什麼」，得到的回答是：「你的問題不是我們能力不行，是你的時間不夠，或是你沒有及時給我們回應，所以我們不知道怎麼往下做。」
這也是為什麼指派工作給 AI 員工時，Brian 建議守住 Human-in-the-Loop 的三個原則：交給 AI 的，優先是高重複性、人不想做的工作，以及人腦不擅長的大量數據解讀；而人保留最後一關的把關與決策，尤其是直覺、感性與品味。這次產品發表會的 MV 由 Brian 第一次作詞作曲，AI 把製作面幾乎全部完成，但什麼是一支好看的 MV，仍然只有人說了算。
組織內的角色也在跨界：PM 用 AI 模擬不同產業客戶的思維，把技術特性翻譯成業務語言；設計師開始把成果推上 GitHub。行銷團隊只有 3 個人，辦出的發表會卻讓外界以為背後有 20 人。這正是 SUPER 8 Studio 一直強調的方向：不裁員、不換團隊，讓既有員工 from doer to Director。
亞洲企業的落地心法：混合計價與雲地混合
AI 員工要在亞洲市場落地，Brian 點出兩個和西方不同的現實。第一是計價：美國頂尖 AI 公司流行按成果付費（Outcome-based），但亞洲企業需要預算可控、可向上呈報，因此 ORRA 採取訂閱定價加 Token 使用量的混合模式，功能與角色對應固定費用，用量大再加購額度。
第二是部署：出於合規、資安與地緣政治的考量，許多亞洲企業對純雲端服務有所保留。ORRA 在設計之初就是雲地都能跑：支援地端 GPU 伺服器與本地模型，需要強大運算時再結合雲端，讓高敏感流程留在企業自己手上。
至於「工具訂了、成效沒看到」的常見困境，Brian 的答案回到衡量與參與：先選對專案（可重複、人不擅長、人可把關），想清楚什麼可以被衡量，再投入；然後 C-Level 要親自動手。老闆自己玩過，才知道技術的邊界在哪裡，設給團隊的目標才會精準。更有意思的是，當老闆願意把自己的決策邏輯做成 AI 員工的技能分享出來，基層員工等於用「老闆分身」學習戰略視角，企業經營也因此更透明。
結語：先讓團隊贏一次
專訪的最後回到許多人的焦慮：AI 會不會取代我的工作？Brian 的做法是老闆先做給大家看、公司出錢讓同仁放心試，然後讓每個人親身體驗一次「AI 幫我把事情做成」的成就感。有過一次成功經驗，人就會主動投入，並且在協作中找到自己真正的價值。
ORRA 將於 2026 年 9 月 5 日正式開放，屆時提供 14 天免費試用；想先為團隊評估導入路徑，歡迎預約顧問，或到 ORRA 官網了解 AI 員工的任職旅程。
想先評估 AI 員工適不適合你的團隊，歡迎預約顧問免費諮詢，一起聊聊你的場景與需求。
常見問題 FAQ
Q：AI 員工和聊天機器人有什麼不同？
A：聊天機器人照劇本回答，遇到沒寫過的狀況就中斷；AI 員工理解目標、能把任務做完，卡住時會主動回報需要的權限與資料，並且接受考核與管理。
Q：不懂技術的主管可以自己招募 AI 員工嗎？
A：可以。ORRA 用三問三答完成招募：描述工作內容、設定不能碰的界線、選擇個性特質，即可生成專屬 AI 員工，也提供行業 JD 模板直接套用。
Q：公司資料不完整，AI 員工要怎麼訓練？
A：ORRA 的招募官可以爬取公司官網，自動整理出第一份知識庫；也可以先與通用 AI 對話，把工作流程整理成文件後，再餵入訓練中心。
Q：AI 員工表現不好，要怎麼「淘汰」？
A：多數情況是「換腦」而非解雇：依工作紀錄與數據判斷問題出在模型、工具還是技能，更換底層模型或補強知識庫，讓同一位 AI 員工動態升級。
Q：AI 員工怎麼計價？
A：亞洲企業重視預算可控，ORRA 採訂閱定價加 Token 使用量的混合模式：功能與角色對應固定費用，使用量大再加購 Token 額度。
Q：什麼時候可以開始招募第一位 AI 員工？
A：ORRA 於 2026 年 9 月 5 日正式開放，提供 14 天免費試用；重視資安的企業，也可評估地端與混合雲的部署選項。
SUPER 8 Studio 專注於 AI 導入、建置與 AI Workforce 服務，累積超過 80 億筆對話數據與 1,000 項以上實戰經驗。想了解 AI 員工如何在你的企業裡上工，歡迎 預約顧問免費諮詢。
