AI 真正进入企业，不是把 Demo 做出来
真正困难的是：进入客户真实业务，解决真实问题，让员工敢用、愿意用，最后还能变成可复制的产品这是 FDE Forward Deployed Engineer 正在做的事
这次分享一场非常值得看的 40 分钟深度采访：Palantir 资深 FDE 与 OpenAI FDE 负责人 Colin Jarvis 对谈，聊了 OpenAI 如何把 AI 真正部署到企业，以及 Colin 带领 的FDE 团队三个企业成功案例的分享，非常干货
视频已整理中英文字幕，方便观看原始采访
Morgan Stanley：技术 6 周，信任却花了 4 个月
OpenAI 曾与 Morgan Stanley 合作，把 GPT-4 用于财富管理研究。
技术本身并不是最大问题，真正的问题是：
“一个金融顾问，真的敢把 AI 给出的答案拿给客户看吗？”
FDE 直接和客户工程师、金融专家、顾问一起工作，建立测试集，让真实用户不断验证和反馈，再持续调整系统。
结果是，大约 98% 的财富顾问采用了这个系统，研究报告使用量提升约 3 倍。
一个很有意思的细节：
原型可能 6～8 周就能做出来，但让企业真正信任它，却又花了大约 4 个月。
欧洲半导体企业：FDE 解决企业 0-1 问题，设计工作流
半导体工程师大量时间花在 Bug 排查、验证、调试和维护上。
FDE 一开始让 AI 帮忙调查 Bug，后来逐渐让 AI：
发现问题 → 尝试修复 → 运行测试 → 验证结果 → 创建 PR。
目标不是“让工程师使用 AI”，而是：
工程师上班时，很多普通 Bug 已经被 AI 处理掉，只把最复杂的问题留给人。
这已经不是简单的 AI 工具，而是重新设计整个工程工作流。
03 FDE：把客户的问题变成产品
FDE 不是咨询公司，也不是外包团队。
一个优秀的 FDE 团队，会先进入客户现场，解决一个非常具体、非常痛的 0→1 问题。
然后不断寻找其中可以复用的部分。
客户真实问题 → 解决方案 → 抽象通用能力 → 产品
所以 Colin 提到 FDE 最容易犯的错误：
Generalizing too early——过早泛化
不要先做一个看起来很通用的产品，再去寻找客户问题。
而是先真正解决客户的问题。
Doing what doesn’t scale.
甚至可以用一句很形象的话概括 FDE：
Eat pain and excrete product.
吃下客户最痛的问题，最后把它变成产品。
