Grok Bot Galaxy 第三天（第 5/40 段）

🧑‍🏫 這段影片裡，一位負責營收營運的講者分享自己怎麼用 Grokbot 做出業務團隊的內部工具，還有這件事帶來的效果和心得，最後回答現場提問。值得看的原因是：講者不是工程師，影片談的是非工程師怎麼用 AI 自己動手解決工作上的問題，以及可以放多少權給 AI。

• 47:35 Demo 中的業務 app：往右滑可以把 lead 放進 sequence，也能看到這個 lead 最初是怎麼進來的
  ↳ lead 是「潛在客戶」，就是可能會買、但還沒成交的人或公司；sequence 是事先排好的一連串跟進信件或聯絡步驟。用這個 app，業務滑一下就能把客戶排進跟進流程，也能看到客戶從哪裡來。
• 47:35 這個 app 從構想到上線只花兩週，實際建置時間約 10 小時，其餘時間都在帶同事熟悉工具、收集回饋與功能需求
  ↳ 實際動手做只花大約 10 小時，其他時間都在教同事怎麼用、聽大家想要什麼功能。意思是用 AI 做工具已經不難，難的是讓大家真的用起來，而且做出大家真正需要的東西。
• 48:14 導入兩週後，lead 的審閱率大幅上升；行銷團隊終於能從業務拿到高品質回饋，用來改善 targeting
  ↳ 以前業務很少一筆一筆看潛在客戶，現在會看的比例大增。業務回報哪些名單品質好、哪些不好，行銷就能調整 targeting，也就是廣告和活動要鎖定哪些人。
• 48:14 講者現場調查：沒有 AI 能做出這種產品的只有一人舉手；有 AI 後覺得自己能做出來的則有很多人舉手
  ↳ 這一題想說的是門檻變了：以前要會寫程式才做得出這種工具，現在大多數人覺得有 AI 幫忙，自己也做得到。
• 48:47 講者說自己以前靠熟悉特定工具的選單和按鈕，現在最常用的是自己的大腦，批判性思考團隊需要什麼、怎樣更有效率
  ↳ 講者以前靠的是「很熟某套軟體」，現在按鈕 AI 會幫忙按，重點變成把事情想清楚：團隊卡在哪裡、需要什麼、怎麼做比較省力。
• 49:22 心得一：想像你有 headcount 可以請一整個團隊，你會請誰？Grokbot 讓每個人都能請無限多位具備正確 context 和權限的專家
  ↳ headcount 是公司核給的人力名額。想像一下，如果可以請無限多人，你會找哪些專家？Grokbot 讓你開很多個 bot 當專家，每個都帶著該知道的背景資訊（context）和該有的權限。
• 49:56 心得二：信任你的 bot、給它自主權（agency），同時也要給它 guardrails
  ↳ agency 是讓 bot 自己判斷、自己動手的空間；guardrails 是護欄，規定哪些事它不能擅自做。兩個要一起給：可以放手讓它做，但界線要先畫好。
• 50:33 清楚知道 bot 有哪些權限，才能放心交付更大的任務；bot 在發訊息、寫回 CRM、推 PR 之前都會先回來問你
  ↳ CRM 是公司存客戶資料的系統；PR 是工程師送出程式修改、等別人審核的申請。這類會動到正式資料或影響別人的動作，bot 都會先問你。底線清楚，你才敢交給它大任務。
• 50:33 Grokbot 幫你在「把 AI 用到極限而出問題」和「不清楚它有什麼權限所以遲遲不敢用」之間取得平衡
  ↳ 一邊是權限放太多，AI 闖禍；另一邊是搞不清楚它能做什麼，乾脆不敢用。Grokbot 的權限設計讓你走在中間，敢用、也不怕失控。
• 51:09 心得三（行動呼籲）：做 RevOps 這類角色的人不只是訂規則流程的人，而是 product manager，產品就是營收成長
  ↳ RevOps 是「營收營運」，負責讓業務和行銷流程跑得順的幕後角色。講者說這種人不該只負責訂規則，而要像產品經理（決定產品要做什麼的人）一樣，把營收成長當成自己在做的產品。
• 51:41 講者提到這週正在舉辦 Dreamforce；有了 Grokbot 這類工具，這份工作就是找出成長瓶頸並排除掉
  ↳ Dreamforce 是 Salesforce 每年辦的大型業界大會。講者說有了這類工具，你的工作就是找出成長卡在哪個環節，然後自己動手把它解決。
• 51:41 日常工作：跟團隊溝通、建立關係與信任，歸納出該做什麼來幫團隊成長，然後動手做出來
  ↳ 每天實際在做的事：多跟同事聊、建立信任，從對話裡整理出最該幫忙的事，再用工具把它做出來。溝通和判斷還是這份工作的核心。
• 52:42 Q&A：問 WhatsApp 有沒有 connector。講者不確定有沒有原生 WhatsApp connector 即將推出
  ↳ connector 是讓 AI 直接接上某個服務的內建連接功能。有人問有沒有 WhatsApp 的 connector，講者說不確定官方會不會很快推出。
• 53:15 講者個人使用 Beeper（可登入各種通訊 app 的整合聊天 app），可以裝在 bot 的電腦上；並說明這不是在特別推薦某個工具
  ↳ Beeper 是一個 app，可以同時登入好幾種通訊軟體，把訊息集中在一起。講者自己在用，也說可以裝在 bot 的電腦上，但強調只是分享自己的做法，不是在推薦。
• 53:15 Grokbot 的特點：不需要原生連接，可以在 bot 的電腦上安裝任何 app，bot 就能像你一樣操作；講者推測 WhatsApp app 也適用
  ↳ Grokbot 有一台自己的電腦，你可以在上面裝任何軟體，bot 會像人一樣去點、去操作。所以就算沒有官方連接功能，裝了 app 大多也能用，講者猜 WhatsApp 應該也可以。
• 53:53 觀眾提問：希望有 Meta、Google 原生 connector，因為一直被登出；問 roadmap 何時推出
  ↳ 觀眾想要 Meta、Google 的官方連接功能，因為現在一直被登出、要一直重新登入，所以問官方預計什麼時候推出。
• 54:28 講者無法透露即將推出的功能，但前一天剛宣布 1Password 整合，可以把密碼庫分享給 bot
  ↳ 講者不能透露還沒推出的功能，但提到前一天才剛宣布跟 1Password 整合。1Password 是密碼管理軟體，整合之後，你可以把存密碼的密碼庫分享給 bot 用。
• 54:28 可設定 routine 讓 bot 追蹤 token 或登入狀態是否還有效，需要重新驗證時用 1Password 密碼庫自動 re-auth
  ↳ routine 是讓 bot 定期自動做的例行任務；token 是登入後拿到的通行憑證，過一段時間會失效。可以讓 bot 定期檢查登入有沒有掉，掉了就用密碼庫自己重新登入（re-auth）。
• 55:03 觀眾的理想狀態：讓 bot 監控 Meta 或搜尋廣告成效，調整花費增減，甚至自動建立新廣告，形成循環
  ↳ 觀眾理想中的狀態是：bot 盯著 Meta 或搜尋廣告的成效，表現好就加預算、表現差就減，甚至自己做新廣告，整套流程自己不斷循環下去。
• 55:36 講者認為這份工作的本質本來就是理解系統、流程與 workflow，發揮這個習慣可以幫 AI 工具把流程變成自動化
  ↳ workflow 是一件事從頭到尾的做事步驟。講者說做營運的人本來就擅長搞懂流程怎麼跑，這個習慣正好可以拿來教 AI，把流程變成自動化。
• 56:10 自動化複雜工作時，先拆成基本區塊，例如：登入平台看數據 → 下載報表 → 結合其他資料一起分析，依此類推
  ↳ 複雜的工作不要整包丟給 AI，要先拆成小步驟：登入平台看數據、下載報表、跟其他資料合起來分析，以此類推。每一步都講清楚，AI 才做得好。
• 56:41 越擅長拆解工作、寫詳細指示，越能打造好 bot；可以讓各段工作由不同的專門 bot 負責，再讓它們協同運作
  ↳ 工作拆得越細、指示寫得越清楚，bot 就越好用。也可以讓不同的 bot 各管一段，例如一個負責抓數據、一個負責分析，再讓它們接力合作。
• 57:15 Q&A：bot 和人的關係。講者把 bot 當成一面鏡子，在思考夥伴式的對話中，bot 會提出你沒想到的面向
  ↳ 講者把 bot 當成一面鏡子：你跟它來回討論想法時，它會把你的想法反映回來，還常點出你沒想到的地方，像一個陪你一起想事情的夥伴。
• 57:52 你投入思考後會產生更多想法，再分享給 bot，bot 就有更多 context；我們 prompt AI，AI 也在 prompt 我們想得更深
  ↳ prompt 是你給 AI 的指示或問題。你想得越多、告訴 bot 越多，它掌握的背景就越完整；反過來，它的回應也會逼你想得更深，這是雙向的。
• 58:31 哪部分會先消失很難說；懂得操作複雜工具的按鈕和選單仍有價值，但就像寫程式一樣，入門門檻已經大幅降低
  ↳ 很難說哪些技能會先被淘汰。會操作複雜軟體還是有用，但就像現在不會寫程式也能靠 AI 做出東西一樣，這類技能已經不是少數人才有的了。
• 58:31 工程師這幾年經歷了一番反思：不再只是看守複雜程式碼的人，人人都能產出程式碼時，工程師的價值在哪？講者認為更多職業也會面臨這個問題
  ↳ 人人都能叫 AI 寫程式之後，工程師得重新想自己的價值是什麼，不能只是「會寫程式」。講者認為業務、行銷等更多職業也會碰到同樣的問題。

講者分享的業務 app 從構想到上線花了兩週，其中實際建置時間大約多久？