Многие компании уже протестировали генеративный ИИ. Они провели проверку концепции, создали внутреннего чат-бота и представили демонстрацию руководству. Лишь немногим удалось внедрить эти инициативы в повседневную работу, интегрировав их в свои системы, получив надежные данные и измеримые результаты.
Этот разрыв между пилотной разработкой и производством получил название на технологическом рынке: именно здесь работает инженер по внедрению решений (Forward Deployed Engineer , FDE). Такие компании, как Palantir, OpenAI и Anthropic, используют эту модель для внедрения своих продуктов на основе ИИ в крупные организации. В этой статье мы объясним, чем занимается этот специалист, почему он стал ключевым звеном в проектах по ИИ и как ваша компания может внедрить эту модель работы, не создавая команду с нуля.
Что такое инженер, направленный на передовую?
Инженер, работающий на передовой, — это разработчик программного обеспечения, который непосредственно взаимодействует с клиентом, чтобы понять проблему, разработать решение, интегрировать его с существующими системами и внедрить все в производство. Термин происходит из военной терминологии: «передовой» означает человека, находящегося на передовой.
На практике FDE объединяет навыки, которые обычно разбросаны по различным областям:
- Программная инженерия: Пишет код, создает API, интеграции и тесты.
- Разработка решений: Понимает архитектуру клиента и выбирает подходящие технологии.
- Консультация: Она отображает бизнес-процессы, ограничения и цели.
- продукт: Выявляет повторяющиеся закономерности среди клиентов, которые могут стать стандартной функцией.
- Успех клиента: Работа считается завершенной только тогда, когда клиент использует решение и видит результаты.
Отличительной чертой FDE является ответственность за результаты. Она не предоставляет отчет или красивую демонстрацию. Она предоставляет работающее приложение.
Откуда взялась модель FDE?
Эта функция получила широкую известность в компании Palantir, которая обслуживала правительства, вооруженные силы и крупные корпорации, решая очень специфические задачи. Данные были разрознены, каждая организация имела свои собственные процессы, а требования к безопасности были высокими. Отправка программного обеспечения с инструкцией была недостаточной.
В ответ на проблему были направлены инженеры на место её возникновения. Они наблюдали за работой системы, общались с пользователями, анализировали данные и совместно с клиентом разрабатывали решение.
С появлением языковых моделей эта функция пережила мощное возрождение. OpenAI и Anthropic создали команды, занимающиеся именно этим, поскольку поняли простую вещь: предоставление мощной модели через API — это только начало. Самая сложная работа начинается, когда компании необходимо подключить эту модель к своим данным, системам, внутренним правилам и требованиям безопасности.
Почему так много проектов в области искусственного интеллекта останавливаются на пилотной стадии?
Типичный запрос клиента редко поступает в виде технической спецификации. Обычно он звучит так: «Нам нужно сократить время анализа этих документов с трех дней до нескольких часов». Исходя из этого предложения, кто-то должен определить, какие документы необходимы, где находятся данные, какие нормативные правила применяются, какую модель использовать, как измерить качество ответов и как безопасно внедрить все это в производство.
Если такого человека нет, проект обычно застопоривается на одном из следующих этапов:
- Решена не та проблема. В этой области необходим чат-бот, хотя реальная проблема заключается в том, что никто не может найти нужную информацию. Или же необходим автономный агент для процесса, в котором до сих пор отсутствуют четкие правила.
- Концепция, подтвержденная экспериментальным путем, не взаимодействует с системами. Он работает с тестовой электронной таблицей, но не подключается к ERP, CRM или озеру данных.
- Наблюдается недостаток управления. В каждом подразделении создается собственная система автоматизации, без политик использования данных или контроля доступа. Это то, что мы называем... Искусственный интеллект без управления.
- Никто не измеряет отдачу. Без четко определенного показателя до начала проекта становится невозможно доказать финансовому директору, что инвестиции были оправданы.
FDE существует для преодоления этих четырех препятствий. Он задает правильные вопросы, отделяет реальную потребность от решения, предложенного слишком рано, создает, интегрирует и контролирует его использование.
Чем ежедневно занимается механик-экспедитор?
Рабочий процесс варьируется в зависимости от клиента, но за одну неделю он может включать в себя встречи с руководителями, анализ архитектуры данных, разработку API на Python, интерфейса React, настройку облачных ресурсов, тестирование конвейера RAG и устранение неполадок в работе ИИ-агента.
Существует также менее заметная, но очень важная задача: решить, что следует изготавливать на заказ, а что должно стать стандартом. Принимая это решение, необходимо руководствоваться четырьмя вопросами:
- Что именно нужно разработать для этого клиента?
- Что должно попасть на основную платформу и быть доступно всем?
- Что можно решить только с помощью конфигурации?
- Что может создать технический долг, который невозможно будет поддерживать?
Это суждение так же ценно, как и знание программирования. Именно оно предотвращает накопление компанией десятков разрозненных решений, которые никто не сможет поддерживать.
FDE, консультант и разработчик: в чем разница?
| Традиционный консультант | Назначенный разработчик | Передовой инженер | |
|---|---|---|---|
| Основная доставка | Диагностика и рекомендации | Функциональные возможности, определенные третьими сторонами. | Решение работает в производственной среде. |
| Отправная точка | Закрытая область применения | Требования готовы | Проблема, связанная с бизнесом, по-прежнему остается неясной. |
| Вы пишете код? | редко | Сим | Да, от начала до конца. |
| Как это измеряется? | Качество отчета | Сроки и выполненные задачи | Практическое применение и влияние на бизнес |
Как внедрить модель FDE без создания команды с нуля.
Для большинства бразильских компаний проблема заключается в том, что такой профиль встречается редко и обходится дорого. Найти специалиста, обладающего навыками разработки программного обеспечения, облачных вычислений, управления данными, генеративного ИИ, а также умеющего хорошо общаться с руководством, занимает месяцы. Поддержание целой команды с таким профилем обходится еще дороже.
Для решения этой проблемы Flexa Cloud создала Центр передового опыта (CoE) в области гиперавтоматизации и управляемого ИИ . На практике это модель Forward Deployed, применяемая как услуга: команда специалистов AWS, выступающая в качестве расширения вашей компании, находящаяся рядом с проблемой и отвечающая за результат, на основе годового контракта с предсказуемыми затратами.
Центр передового опыта использует шестиэтапную методологию Flexa Pipeline , которая организует все запросы на внедрение ИИ и автоматизации в единую очередь:
- Потребление: Учет проблем и идей из всех областей.
- оценка: Первоначальный технический и стратегический анализ.
- Анализ: Технико-экономическое обоснование и разработка решения.
- Приоритеты: Рейтинг основан на ожидаемой доходности и технических затратах.
- Исполнение: Гибкая разработка и развертывание нативных приложений на платформе WS.
- Измерение рентабельности инвестиций: Проверка реального воздействия с использованием методологии реализации деловой ценности (Business Value Realization, BVR).
Помимо инженерной команды, Центр передового опыта включает в себя управление и политику использования ИИ для всей организации, централизованное управление спросом, тонкую настройку моделей для конкретных случаев, а также семинары для подготовки внутренней команды. Если вы хотите понять концепцию более подробно, также прочитайте о том, почему компании внедряют Центры передового опыта в области ИИ.
Результаты от тех, кто внедрил ИИ в производство.
Рабочая модель, ориентированная на решение самой проблемы и предполагающая ответственность за результат, уже принесла конкретные результаты клиентам Flexa:
- ОЛКС: Размещение объявлений было отложено до в 3 раз быстрее с функцией автозаполнения на основе искусственного интеллекта, которой ежедневно пользуются около 250 000 человек.
- Гимба: Время регистрации каждого товара сократилось. 84%От 13 до 2 минут, с использованием генеративного ИИ на платформе Amazon Bedrock.
- Британия: Виртуальный помощник Таня отвечает между 30% и 40% звонков Внутренняя ИТ-поддержка, интегрированная с системой обработки заявок.
Подробности о двух из этих проектов можно найти в статье « Генеративный ИИ на практике: уроки повышения эффективности от OLX и Gimba».
Вашей компании необходима модель развертывания с переналадкой (Forward Deployed)?
Эту модель стоит рассмотреть, если вы узнаете себя хотя бы в двух из этих ситуаций:
- Они уже провели экспериментальные проверки концепции ИИ, но ни одна из них не запущена в производство.
- Каждый отдел создает собственные автоматизированные процессы без координации со стороны ИТ-отдела.
- Список невыполненных запросов на автоматизацию продолжает расти.
- Совет директоров задается вопросом о том, какова окупаемость инвестиций в ИИ, и ни у кого нет точных цифр.
- Ваша внутренняя команда понимает бизнес, но ей не хватает опыта работы с архитектурой ИИ на AWS.
Часто задаваемые вопросы о специалисте по развертыванию на передовой.
Чем занимается инженер, находящийся в зоне боевых действий?
Он тесно сотрудничает с клиентом, чтобы понять бизнес-проблему, разработать решение, интегрировать его с существующими системами и внедрить в производство, неся ответственность за конечный результат.
В чём разница между FDE и консультантом?
Как правило, консультант проводит диагностику и дает рекомендации. FDE разрабатывает код, интегрирует системы и считает работу завершенной только тогда, когда решение используется и приносит результаты.
Почему модель FDE важна в проектах, связанных с искусственным интеллектом?
Потому что одной лишь модели ИИ недостаточно для решения проблемы. Ценность проявляется тогда, когда она связана с данными компании, системами, правилами и требованиями безопасности, и именно это и делает FDE.
Как я могу внедрить модель развертывания с переналадкой (Forward Deployed) без найма собственной команды?
В центре передового опыта по предоставлению услуг искусственного интеллекта, таком как центр передового опыта Flexa Cloud , команда высококвалифицированных специалистов AWS работает в вашей компании, используя методологию приоритизации и измерения рентабельности инвестиций, в рамках годового контракта.
Вывести ИИ из пилотной фазы и внедрить его в производство.
Запланируйте бесплатную диагностику с командой Flexa Cloud CoE. В ходе беседы мы составим карту ваших инициатив в области ИИ, определим наиболее перспективные направления и покажем, как внедрить их в производство с обеспечением управления.
