Ingegnere schierato sul campo: cos'è e come questo modello permette di passare dalla fase pilota alla produzione di intelligenza artificiale.

Molte aziende hanno già testato l'intelligenza artificiale generativa. Hanno realizzato una prova di concetto, creato un chatbot interno e presentato una dimostrazione al management. Poche, però, sono riuscite a implementare queste iniziative quotidianamente, integrandole nei propri sistemi, con dati affidabili e risultati misurabili.

Questo intervallo tra la fase di sviluppo pilota e la produzione ha acquisito un nome nel mercato tecnologico: è lo spazio in cui opera il Forward Deployed Engineer , o FDE (Forward Deployed Engineer). Aziende come Palantir, OpenAI e Anthropic utilizzano questo modello per integrare i loro prodotti di intelligenza artificiale in grandi organizzazioni. In questo articolo, spieghiamo cosa fa questa figura professionale, perché è diventata centrale nei progetti di IA e come la vostra azienda può adottare questo modello di lavoro senza dover creare un team da zero.

Che cos'è un ingegnere schierato in avanti?

Un Forward Deployed Engineer è un ingegnere del software che lavora direttamente con il cliente per comprendere il problema, sviluppare la soluzione, integrarla con i sistemi esistenti e metterla in produzione. Il termine deriva dal vocabolario militare: " forward deployed" si riferisce a qualcuno posizionato in prima linea.

In pratica, FDE riunisce competenze che normalmente sono disperse in diverse aree:

• Ingegneria software: Scrive codice, crea API, integrazioni e test.
• Ingegneria delle soluzioni: Comprende l'architettura del cliente e sceglie le tecnologie più adatte.
• Consultorio: Mappa i processi aziendali, i vincoli e gli obiettivi.
• di prodotto: Identifica schemi ricorrenti tra i clienti che possono diventare una caratteristica standard.
• Successo del cliente: Il lavoro si considera completato solo quando il cliente utilizza la soluzione e ne constata i risultati.

Ciò che distingue FDE è la sua responsabilità per i risultati. Non si limita a fornire un report o una bella dimostrazione, ma un'applicazione funzionante.

Da dove proviene il modello FDE?

La funzionalità divenne nota in Palantir, azienda che forniva servizi a governi, forze armate e grandi imprese con problematiche molto specifiche. I dati erano dispersi, ogni organizzazione aveva i propri processi e i requisiti di sicurezza erano elevati. Inviare un software con un manuale non era sufficiente.

La risposta è stata quella di inviare degli ingegneri sul posto, dove si verificava il problema. Hanno osservato il funzionamento, parlato con gli utenti, analizzato i dati e sviluppato la soluzione insieme al cliente.

Con l'avvento dei modelli linguistici, la modellazione ha fatto un forte ritorno. OpenAI e Anthropic hanno creato team dedicati a questa funzione perché hanno compreso una cosa semplice: rendere disponibile un modello potente tramite API è solo l'inizio. Il vero lavoro inizia quando l'azienda deve connettere questo modello ai propri dati, sistemi, regole interne e requisiti di sicurezza.

Perché così tanti progetti di intelligenza artificiale si fermano alla fase pilota?

Una tipica richiesta del cliente raramente si presenta sotto forma di specifica tecnica. Di solito si esprime così: "Dobbiamo ridurre l'analisi di questi documenti da tre giorni a poche ore". Partendo da questa frase, qualcuno deve capire quali documenti sono coinvolti, dove si trovano i dati, quali normative si applicano, quale modello utilizzare, come misurare la qualità delle risposte e come implementare il tutto in produzione in modo sicuro.

Quando quella persona non esiste, il progetto di solito si blocca in uno di questi punti:

• Si è risolto il problema sbagliato. Si parla di un chatbot, quando il vero problema è che nessuno riesce a trovare le informazioni giuste. Oppure si parla di un agente autonomo per un processo che manca ancora di regole chiare.
• La prova di concetto non comunica con i sistemi. Funziona con un foglio di calcolo di prova, ma non si connette al sistema ERP, CRM o al data lake.
• C'è una mancanza di governance. Ogni area crea la propria automazione, senza politiche di utilizzo dei dati o controlli di accesso. Questo è ciò che chiamiamo... Intelligenza artificiale senza governance.
• Nessuno misura il rendimento. Senza un indicatore definito prima del progetto, diventa impossibile dimostrare al direttore finanziario che l'investimento è stato redditizio.

L'FDE esiste per superare questi quattro ostacoli. Pone le domande giuste, distingue il bisogno reale dalla soluzione suggerita troppo presto, costruisce, integra e monitora il proprio utilizzo.

Quali sono le mansioni quotidiane di un FDE (Field Design Engineer)?

La routine varia a seconda del cliente, ma una singola settimana potrebbe includere incontri con i dirigenti, analisi dell'architettura dei dati, un'API Python, un'interfaccia React, configurazione delle risorse cloud, test di una pipeline RAG e risoluzione dei problemi di un agente di intelligenza artificiale.

C'è poi un compito meno visibile ma molto importante: decidere cosa debba essere realizzato su misura e cosa debba diventare standard. Quattro domande guidano questa decisione:

1. Cosa bisogna realizzare nello specifico per questo cliente?
2. Cosa dovrebbe essere inserito nella piattaforma principale e reso disponibile a tutti?
3. Cosa si può risolvere solo tramite la configurazione?
4. Cosa potrebbe generare un debito tecnico impossibile da gestire?

Questa capacità di giudizio è preziosa quanto la capacità di programmare. È ciò che impedisce all'azienda di accumulare decine di soluzioni isolate che nessuno è in grado di gestire.

FDE, consulente e sviluppatore: qual è la differenza?

	Consulente tradizionale	Sviluppatore assegnato	Ingegnere di punta
Consegna principale	Diagnosi e raccomandazione	Funzionalità specificate da terze parti	Soluzione funzionante in ambiente di produzione.
Punto di partenza	Campo chiuso	Requisiti pronti	Il problema aziendale è ancora vago.
Scrivi codice?	Raramente	Sim	Sì, dall'inizio alla fine.
Come si misura?	Qualità del rapporto	Scadenza e attività completate	Utilizzo nel mondo reale e impatto sul business

Come implementare il modello FDE senza dover assumere un team da zero.

La sfida per la maggior parte delle aziende brasiliane è che questo profilo è raro e costoso. Trovare qualcuno competente in ingegneria del software, cloud computing, gestione dei dati, intelligenza artificiale generativa e che sappia anche comunicare efficacemente con il management richiede mesi. Mantenere un intero team con questo profilo costa ancora di più.

Per risolvere questo problema, Flexa Cloud ha creato il Centro di Eccellenza (CoE) in Iperautomazione e IA governata . In pratica, si tratta del modello Forward Deployed applicato come servizio: un team di specialisti AWS che agisce come un'estensione della vostra azienda, vicino al problema e responsabile del risultato, nell'ambito di un contratto annuale con costi prevedibili.

Il Centro di Eccellenza segue una metodologia in sei fasi, la Flexa Pipeline , che organizza tutte le richieste di IA e automazione in un'unica coda:

1. Aspirazione: Raccogliere le difficoltà e le idee provenienti da tutti gli ambiti.
2. Valutazione: Screening tecnico e strategico iniziale.
3. Analisi: Studio di fattibilità e progettazione della soluzione.
4. Priorità: Classifica basata sul rendimento atteso e sull'impegno tecnico richiesto.
5. Esecuzione: Sviluppo agile e implementazione nativa su AWS.
6. Misurare il ROI: Verifica dell'impatto reale mediante la metodologia Business Value Realization (BVR).

Oltre al team di ingegneri, il Centro di Eccellenza (CoE) comprende la governance e le politiche di utilizzo dell'IA per l'intera organizzazione, la gestione centralizzata della domanda, la messa a punto dei modelli per casi specifici e workshop per preparare il team interno. Se desideri approfondire il concetto, leggi anche perché le aziende stanno adottando un Centro di Eccellenza per l'IA.

Risultati ottenuti da coloro che hanno implementato l'intelligenza artificiale in produzione.

Il modello di lavoro incentrato sul problema stesso, con assunzione di responsabilità per il risultato, ha già generato risultati concreti per i clienti di Flexa:

• OLX: La pubblicazione degli annunci è stata rimandata fino a 3 volte più veloce con funzione di compilazione automatica basata sull'intelligenza artificiale, utilizzata da circa 250 persone al giorno.
• Gimba: I tempi di registrazione per ciascun prodotto si sono ridotti. 84%Da 13 a 2 minuti, utilizzando l'intelligenza artificiale generativa su Amazon Bedrock.
• Britannia: L'assistente virtuale Tânia risponde tra Il 30% e il 40% delle chiamate Supporto IT interno, integrato con il sistema di ticketing.

I dettagli di due di questi progetti sono riportati nell'articolo " Intelligenza artificiale generativa in pratica: lezioni di efficienza da OLX e Gimba".

La vostra azienda necessita di un modello di dispiegamento avanzato?

Vale la pena considerare questo modello se ti riconosci in almeno due di queste situazioni:

• Hanno già effettuato dei test di fattibilità sull'intelligenza artificiale, ma nessuno di questi è attualmente in produzione.
• Ogni reparto sta creando le proprie automazioni, senza alcun coordinamento da parte del reparto IT.
• L'arretrato di richieste di automazione continua ad aumentare.
• Il consiglio di amministrazione sta chiedendo quale sia stato il ritorno sull'investimento nell'intelligenza artificiale, e nessuno ha una cifra.
• Il tuo team interno comprende il business, ma non ha esperienza con l'architettura di intelligenza artificiale su AWS.

Domande frequenti sul programma Forward Deployed Engineer

Che cosa fa un ingegnere schierato in avanti?

Lavora a stretto contatto con il cliente per comprendere un problema aziendale, sviluppare la soluzione, integrarla con i sistemi esistenti e metterla in produzione, assumendosi la responsabilità del risultato finale.

Qual è la differenza tra FDE e un consulente?

Il consulente in genere fornisce una diagnosi e delle raccomandazioni. FDE scrive il codice, integra i sistemi e considera il lavoro completato solo quando la soluzione è in uso e produce risultati.

Perché il modello FDE è importante nei progetti di intelligenza artificiale?

Perché il modello di intelligenza artificiale da solo non risolve il problema. Il valore emerge quando viene connesso ai dati, ai sistemi, alle regole e ai requisiti di sicurezza dell'azienda, ed è esattamente ciò che fa FDE.

Come posso implementare il modello Forward Deployed senza assumere un team interno?

Con un Centro di Eccellenza AI-as-a-service, come il CoE di Flexa Cloud , un team senior di specialisti AWS opera all'interno della vostra azienda, impiegando una metodologia per la definizione delle priorità e la misurazione del ROI, nell'ambito di un contratto annuale.