設想一個常見的導入路徑：發帳號、開 prompt 教學課、整理模板與檢核表、把「AI 使用率」放進週報。幾個月後，產出速度確實上升了，但程式碼審查開始堆積，文件越來越厚而共識越來越薄，新人直接從「描述需求、審查產物」起步，卻說不清系統為什麼這樣設計。這是設想的情境，不是特定事故的記錄；它濃縮的是本文作者觀察到的反覆落差：組織把 AI 協作當成工具擴散問題處理，而真正的瓶頸往往不是工具知識。