第一批做FDE的人，离高薪差远了

FDE火了。

“FDE” , 它的全称是 “前线部署工程师”。如今, 其所指的更多情况下是身处客户现场以深入状态、负责将大模型接入进业务流程里的人员。这些人员, 他们不仅需要编写代码, 并构建相应的系统 , 与此同时, 还务必与老板以及员工之间进行互动交流 , 从而把企业那句表达 “想用人工智能技术” 的含义模棱两可的需求实质转变为真正能够运作起来的产品、以及有条不紊开展事务的工作流程。

其实早在2010年前后, 美国科技公司就已设立并推广FDE, 然而此后长期仅存在于少数企业软件公司。大模型兴起后, 企业发觉, 接入模型并不等同于拥有一套可用的AI系统。老系统连不上, 数据散落于微信和Excel之中, 老板说不明需求, 这些均需有人到现场解决。于是, 连接AI产品与企业业务的FDE被推至台前。

美国招聘平台数据的呈现表明, 作为一种情况体现的招聘需求确也正在有所上涨之情势, 那就是有数据给予指示的有关, 在FDE相关之处的招聘岗位, 从2025年是4月的数量为643个, 到2026年4月之时数量增加至5330个, 这样的数据体现出经同比之后其增长幅度达到729%。在我们称之为国内的地域范围之内, 与之相类似的需求同样也正在显现出发生的状况, 主要是源于出自两类玩家个体: 其中一类是专门服务于政企以及大客户的模型公司, 这里面FDE所责任承担的是模型的售后以及落地交付方面的事宜环节；另外一类是个人或者小团队的形式存在, 其目的是为那些运用AI存在困难情况的中小企业提供定制化的相应服务之举。

需求呈现上升态势了, 然而商业模式却尚未确定最终形态。存在一些人按照项目来进行报价, 存在一些人收取咨询一类的费用或者相关订阅费, 亦存在一些人能从降低成本的金额当中抽取一定比例作为提成, 还有一些人把方案制作为模板然后进行重复售卖。老板相对而言更便于理解的是“数字员工的年度薪资”, 可是改造一整套特定的工作流程到底价值多少, 始终是不存在一个标准的答案的。

争议就此跟着出现了, 有人宣称它是AI时代当中极为值钱的全新职业，培训机构更是凭借“零基础、三个月转行、年薪百万”这样子的口号来吸引用户, 也有人觉得, 它只不过是解决方案架构师、实施顾问连同交付工程师更换了一个新颖名字罢了, 甚至被当作就是外包岗位, 毫无含金量可言。

我们同五位FDE从业者进行了交流, 他们里面, 有无刚毕业便承接已达亿元营收企业项目的新人, 存日薪两百元且每周工作时长五十个小时的实习生之事, 还存有自由职业者、产品经理以及FDE社群发起人。

当他们切实进入企业之后, 他们察觉到写代码仅仅是工作的其中一部分, 在更多之际, 他们需要驻留在现场, 参与会议, 培训员工, 去理清那紊乱的数据以及封闭的老系统。而且收入并非像传闻所言那般光鲜亮丽, 有的人接到了数万元的订单, 然而却要负责获客、开发、返工以及运维这一系列工作；还有的人总是频繁出差, 在熬夜的情况下完成交付任务, 拿到手的依旧只是产品经理那份工资。

五个人给出的判断较为相似, 认定FDE存在有需求的状况, 然而还算不上是一个成熟的行业领域；企业打算运用A来提升效用, 却无法清晰地道明需求所在, 为此就得承担大量的沟通方面的工作；存在着收入不均衡的局面, 外界所传言的百万年薪, 几乎没有什么人能够真正拿到手。

01.公司第一位专职FDE，项目80%的活都要参与

冯又又｜00后 深圳 内容营销科技公司FDE

在今年6月最后的时候, 我步入了一家从事B端内容营销的公司。应聘前去面授测试时给定岗位是AI产品经理没想到, 自从开始工作一周后, 我即被派遣去到外地为其他重要工作暂代现场职位进而开端做FDE。

我们属于一支有关AI原生的小团队, 分工并非处于卡死的状态, 开发岗位以及前端岗位是单独进行拆分的, 我身为公司首位专职FDE, 还是跟客户对接数量最多的那个人。

普通的AI产品经理通常是负责绘制原型、撰写文档, 然后与开发和验收进行对接, 仅仅是参与项目的中间阶段。而FDE则是要从项目起始一直跟进到结束, 挖掘需求、前往现场、梳理业务、制作Demo、促使落地, 最后还得将经验沉淀为能够重复使用的框架。算起来, 在一个项目里大概80%的工作, 我都得参与进去。

如今我的日常工作情况是, 有着六分的沟通占比以及四分的技术占比, 大部分时间处于外出差旅状态, 其中驻场客户最长一次接近一个月时间。平常驻场时的典型节奏为, 上午时段要跟企业负责人进行会议, 目的是挖掘出实际存在的业务卡点；进入下午, 则需要对客户那些零散的诉求加以整理, 借助各类AI工具迅速搭建起流程Demo；到了晚上, 要熬夜去优化方案, 在次日与客户进行闭环验证工作, 如此一轮又一轮反复地进行调整操作, 一直到那种AI方案可以顺利实现落地方可罢休。

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我会使用Codex、Kimi等各种各样的工具, 这些工具能够起到帮我整理资料的作用, 为帮我搭建项目框架助力, 也能助我写文档。以往开发过程中需要配合几天才能完成的原型, 当下半天之中就能够加以完成。AI仅仅能够做执行方面的事情, 产品架构方面它完全替代不了, 业务取舍方面它没办法替代, 和客户沟通谈判它无法替代, 最终落地决策方面同样替代不了。

今年, 很明显我察觉到了FDE的岗位, 如猛地增多。然而, 薪资依照网传, 在程度上却并不显得夸张。我当前所得薪酬, 仍归属源自产品经理。当下此时, 对我而言, 更为看重的, 倾向于能够直接去接触客户, 主导开展项目, 面对后果去负责这般的某种机会, 而此类经历, 于其他地方, 很难去获取到的。

当下, 此岗位正处于探索时段, 各个公司的理解以及要求均不相同, 举例来说, 有部分企业要求FDE全面包揽前后端开发, 然而在我们公司，我 sole承担致力于需求梳理, 倾心于原型搭建, 着力于落地跟进, 与此同时有专职的后端开发予以配合。针对ToB内容营销, 客户决策链简便易行, 负责人能够直接做出决定从而推进落地；要是面向数量众多的C端用户, 用户诉求呈现分散状态, 平衡成本与体验的难度会大幅提升。

最让我自己感到焦虑的是, 所做之事数量庞大且涉及范围广泛, 然而深度却有所欠缺。沟通能力始终处于持续提升的状态, 可是技术方面的判断力或许未能同步跟上。每日都在忙于处理客户的各类问题, 因而没有充裕时间去思索怎样才能沉淀出具备可复用特点的产品能力。

AI行业的名词, 其迭代速度是极其快的, 工程师以及Agent工程师, 是一波波地更新, 然而我坚信, 就算这个岗位在以后不再称作FDE了, 但其里面沉淀下来的那些能力, 也就是沟通、判断以及落地的能力, 是能够被带走的。给那些想要进入这个行业的人一个建议, 千万别被“高薪”这个标签冲昏了头脑, 需要先以低成本去验证一下自己到底适不适合, 譬如能够从头到尾去做一个产品, 并且跟真实的用户进行交流。若你对于高不确定性、具有很强的沟通性质以及动手去干活这些事情并不排斥, 那么是可以去尝试一下的。

在AI时代, FDE这个岗位究竟是不是会持续存在, 这很难讲, 然而, 能够处身于一线从而将问题化解掉的那些人, 应该是始终会拥有一席之地的。

02.成为FDE之后，我每天先研究别人怎么工作

@82LSF｜ 30岁 广州 自由职业

我本科所学专业为计算机, 毕了业之后, 于广东的一家上市公司从事金融风控软件相关工作，这家公司所针对服务的诸如港交所这边儿此类客户。

从去年起, 我开启了自由职业道路, 承接一些软件开发与之配套进行的AI项目相关工作。上个月, 经由朋友给予的介绍, 我前往了一家传统的餐饮连锁公司从事FDE方面事务。

讲真的, 从严格意义来讲, 我较之于其他更像是那种OPC（也就是所谓的一人公司）。我的思考方式特别注重实际情况, 会先用心服务好眼前这家公司从而积攒下相关案例, 接着才会去着手拓展开发更多的客户资源。当下, 我已然沉淀下来了10多个属于行业通用的skill, 这无疑是我收获之中最大的一项收获。

我在岗首日, 步入公司的企业微信群, 未即刻着手编写代码, 先是跟随运营、面对市场、从事配送以及身为店长, 并明晰他们每日所从事工作的具体方式, 进而将餐饮行业员日常工作流程探究明白。此乃非常关键的。在许许多多情形下, 顾客仅能表述其愿望是“借助 AI 提升效率”, 但其并不确切知晓 AI 适宜应用于哪一流程节点。FDE 需自行融入业务流程, 留意员工每日所填之表格、所撰之报告以及整理的数据, 于此之后找寻出那些具备高频重复特性、且无需复杂抉择的工作。

在摸清楚之后, 我察觉到, 这家公司里, 大部分的工作, 依靠的仍然是人力在进行填表, 还有做汇报, 以及写合同, 最多就是能够用一用豆包, 并且, 所有的办公流程, 对于桌面办公存在着极度的依赖。

我着手开启要用为每一条业务线, 以及每个部门去开发专属的 skill 的行动, 去将日常之中的那些琐事予以简化, 致力于让没有任何价值的重复性劳动交予 AI 来处置。就像是在每一天对各门店营收数据的日报表手动抓取，还有打卡异常表的抓取, 以及进销存比价表的抓取。

先前这些活儿, 皆是要人亲自手动去填充的, 每日需要安坐在电脑跟前, 耗费半数个小时乃至整整一个钟头, 现今多半由人工智能自动予以完成, 每一个人每一天至少能够省下半数个小时, 月度结集下来, 差不多能够空出一个人工作小时数的时长。

当下, skill实现跑通的情况下, 职工连坐于电脑面前开展办公也是不被需要的, 仅仅需在移动端微信之中发送一条自然语言指令, 便能够达成绝大多数具备重复性的日常工作事项。

作者声明：该图片由AI生成

图源 / AI生成

很多人问FDE到底需要什么能力。

我的感受是, 首先得对底层技术构成系统性认知, 像是明确API、MCP协议的界限范围, 特别是在企业环境当中, 不同岗位所能够触及到的业务界限一定要清晰, 存在些数据可供查看, 存在些仅能够查询而不可进行写入操作, 存在些甚至连查看都不被允许。

接着, 需要针对你所从事服务的行业拥有一定的了解, 这一情况有点类似于咨询公司所开展的工作, 之后, 你要先行领会客户是如何进行运行的, 这样最后才能明确AI适用在哪些地方。

最后, 一个极为关键的要点, 乃是沟通。相较于技术而言, FDE所具备的与他人交流信息、达成共识的能力, 或许显得至关重要。倘若始终都无法领会客户内心的需求, 或者不能够迅速地处理并解决出现的问题, 那么与之打交道的另一方, 便会渐渐丧失耐心。

可就算拥有这些能力, 这也决然不表明项目肯定就能够顺利推进与完成。依我所观察到的情形来看, 存在着为数众多由FDE派至企业内部执行, 然而历经两三个月仍无法取得预期成果, 最终以失败告终的项目。

在未来这件事情上, 我没有那种焦虑的情绪。再进一步加以观察与思考, 我觉得在这一领域当中, 至少还得经历三至五年的时间去慢慢沉淀积累, 甚至所需的时间会更长, 一直到那个时候, 才能够切实地构建起成熟且完备的产品体系、行之有效的方法论以及周全的服务生态环境。

03.实习每天200块，最忙时一周工作近50个小时

哲伟｜ 00后 北京 FDE实习生

参加工作一个月, 我对于FDE最直观的体会是, 网络所讲的跟实际情况完全不是同一回事了, 并且这算作一种“理想之上”以及与实际“严重不一致处明显可见”形成强烈比对显示极鲜明状的职业态势。

针对这个岗位, 不少人的印象, 是“年薪百万”, 是“六分沟通四分技术”, 是“靠AI提效就能躺赚”。然而, 深入到一线, 处于外界所吹嘘得极为神奇的AI自动化之中, 面对的常常是众多繁杂琐碎的“脏活”。

身为一名FDE实习生, 我每天的薪资是200块, 在最为忙碌之际, 一周工作将近50个小时，且每周有三天需要驻场或者出差, 就性价比而言当属很低了。

早上的时候, 我一般会去到客户所处的现场, 先是开启可以维持几个小时时长的会议, 以此来明确需求究竟是什么, 还要去安排后续将会怎样进行交付, 剩余下来的时间通通都被用于编写代码。要是碰到工期比较紧张的情况, 我有可能需要持续写上七八个小时, 甚至在临近睡觉之前, 还得给自身的Agent留下一项时长超长的任务, 从而让它在夜里能够继续运行, 待到第二天时我再去验收最终的成果。

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当然了, 熬夜匆忙弄出来的东西质量是不高的。然而现在大家普遍认为, 既然已然有了AI, 那么开发就理应呈现出一天一更的进度。但实际上呢, 代码生成之后还得经过审核、测试, 而这些才是最为耗费时间的环节。再加上人工智能变化快速, 众多概念以及新事物都得去学习。我时常感觉自己好像并非处于打工状态, 反倒更像是一个“科研工作之民工”。

入职工作之前哪, 我原本觉得, FDE这份工作, 就是要把客户所面临的痛点, 认认真真梳理完备, 接着再丢给AI去处理, 人这边只需稍微做一些调整就可以。然而当真正着手开展工作之后咩, 才发觉, 客户常常拥有一堆老旧的系统, 你必须得先仔仔细细摸清楚它的运行模式以及开放程度；要是客户的数据处于杂乱无章的状态, 那还得先期进行清洗处理。可问题在于客户并不会理解, 他们会觉得自己仅仅呢是想要一个AI功能罢了, 为啥子非要做如此之多的铺垫。

有一回, 客户打算于公司内部搭建一个飞书AI助手。此项任务的难点并非在于安装, 而是在于要将飞书AI助手、我们服务器上的程序以及飞书的在线表格相互连接起来。然而这三个物件要彼此通信, 则必须添加一个中间服务才行。

在达成批量修改文件以及变动样式的目的之时哪, 我们额外接入了外部工具“秒搭”。然而, 工具数量不断增多, 排查问题变得越发繁杂。一旦出现问题, 我起码需要在三个不同地方各自地进行排查: 是不是中间服务上计算错误? 究竟是不是表格数据真的存在问题? 又是或者是不是AI助手的设置未曾做好?

起初想要借助工具从而使事情变得省事些, 然而到了最后, 却由于接上太多的工具, 致使自身工作量有所增加。一番折腾以至于到最终, 原本实施的这套方案只有选择放弃, 进而重回老办法, 即在自身服务器上去搭建AI助手, 之后再运用剩下的其他工具来深入调试, 如此一来反倒显得简单许多了。

我感觉, FDE并非如外界所讲那般, 是解决方案架构师或者交付工程师换了个时尚的称呼, 实际上, 它是在AI的助力之下, 将众多传统岗位合并成为了一个岗位。以往那种几个人分担的工作类型, 如今全部集中到了一个人身上, 不但需要了解代码知识, 并且还要比客户更深入地明白业务细节以及察觉业务风险。

有人讲, FDE属于一个过渡性质的岗位, 两三年往后AI方案确定好了就不需要这么多人员了。我却不这么去看待呀了, 只要企业的业务流程持续处于变化当中的, 只要有新的场景需要人员去理解以及落地执行的, FDE就不会消失不见的。只不过未来从事FDE的门槛会变得越来越低, 因为AI工具会变得越来越强大的。然而门槛越低的话, 真正稀缺的反倒乃是那些能够梳理复杂业务、敢于拍板技术方案的人员了。

从长远的角度去看, 我存在一种可能性, 那就是转型成为独立开发者, 进而去创办一个仅由一人构成的公司。给他人工作的时候, 琐碎繁杂的事情太多了, 根本不存在属于自己的节奏可供遵循。同样都是针对问题进行解决, 我更加甘愿运用属于自己的方式去开展相关事宜。

04.FDE是“六边形战士”，我自己也没做到满格

XIAO｜ 23岁 杭州 创业

我踏入FDE这一领域, 称得上是稀里糊涂地闯入的, 历经6月直至当下这个时段, 尚不足两个月的时长。

我本科于北邮就读, 硕士在南洋理工深造。我最初在网上见到一位博主分享FDE, 我认为自身较为契合做FDE, 沟通能力并非薄弱, 对AI亦拥有自身见解, 而后才发觉他是我的直系学长, 如今还变成了我的合伙人。

因为学长致使我开始试着用AI去实施企业工作流的改造情形, 他为我摄取了壹条关联于此方面状况的录像给发了出去, 没过多久, 头一宗合作订单便寻上门来咯, 存在着一位身为“厂二代”人士那时于他家与之存在合作关系的销售公司里开展实习活动, 进而将我引荐给了该公司的老板, 这位老板打算去制作一套具有量身定制特性的CRM系统流程, 我们先是在互联网线上以交谈形式去确立合作的意愿, 同时针对这个行业的认知见解也予以交流, 直等到出现又一个 , 我便急忙赶去浙江省温州市地区, 把以往已经做过的相关事物类别逐一陈列给对应老板进行查看, 那位老板对于我们这些年轻人群具备专业相关技术这点予以看重, 双方基于这种情况实施谈论时氛围很是令人感到愉悦开心, 在进入周日的同一天, 我们俩便确定落实了口头约定条款。

当前, 我所接触到的客户, 其每年的营收基本上都在超过1亿元的水平之上。当中存在有一家，它的年营收大概是2亿元的供应链企业, 打算去做成一套关于拍照识图功能的系统, 能够将识别之后获取的信息自动导入到ERP该系统之中。

听起来并非复杂难办, 然而实际着手去做那可就全然变成是另外一番状况了。真正对FDE形成考验的, 不是模型可不可以去识别一张图片, 而是可不可以把企业之中那种杂乱无章、含混不清的需求, 拆解成为可供AI去执行的工作流程。客户所具的数据极有可能零散分布在员工的微信内部, 而且ERP压根不存在API, 就连老板自己本身也讲不清楚究竟自己需要啥啥啥东西。先要驻场去对各类业务展开了解, 培训员工使之提升、搭建起知识库, 而后再去判定究竟哪些环节适宜交付给AI来处理。

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曾有一回, 我察觉到一名工作人员每日都得反复去规整Excel表格。我耗用半小时才弄明白数据源自何处、经历了怎样的环节、最终会采取何种形式予以呈现, 当天下午就指使AI承接了这一部分任务。FDE的才能, 常常会展示于此处: 并非一味地编写代码, 而是疾速洞悉业务, 进而将难题转化为能够施行的计划。

AI运行速度极快, 然而前期去摸索业务却没法遗漏不算。哪怕是面对同一领域范围, 一套方法策略能够达成百分之三十标准化已然称得上出色, 剩余的均可按照顾客需求予以再度定制。我所售卖的并非是一成固定的产品, 而是能够持续不断传输呈现 的某项服务。

我所拥有的收入, 距离传闻里那般的光鲜程度, 相差甚远。获取客户、进驻场地、完成交付, 俱都得靠自身去操办, 每日自清晨直至夜晚, 始终处于忙碌状态, 可比进入大规模工厂还要来得疲惫。网络之上称说此项行业于美国每年工资可达百万美元, 然而在我所结识的人群之中, 能够取得这个数目薪资的, 一个也不存在。国外兴许乐意就过程支付费用, 国内仅针对结果给予结帐。倘若产品未曾真正运作起来, 先前做下的诸多工作, 全然毫无用处。

只是呢, 但这可不代表FDE就赚不着钱哪。这个行业目前正处于极为早期的时期, 标准尚未确立起来, 市场状况杂乱无章。那些真正具备强大能力, 能够完成项目的人, 的确能够获取与自身能力相匹配的收入, 甚至比互联网行业里处于同等技术水准的岗位还要高。然而高收入源自技术、业务、沟通以及交付等多种能力的叠加, 并非是由于有了FDE这个名号。

从我的角度来看, FDE乃是那种被称作“六边形战士”的存在, 其具备懂得技术的能力, 其拥有了解业务的本事, 其擅长进行沟通, 其行动速率飞快, 其迭代速度迅速, 然而, 百分之九十九的人都无法达成这般要求, 就连我自己也不能够实现完全达标。

或许 FDE 只是 AI 迈入各行各业的过渡性载体, 即便它会消逝, 我笃定其会是软件岗位里最后消逝踪迹的那一批。然而倘若仅听闻高薪就贸贸然前来, 那还是敬请摒弃此念头；要是真心实意打算从事这一行, 那就得先从借助 AI 来提升自身效能着手开启呀。

05.跑完北上深杭，我发现FDE最缺的是信任

｜全国26岁 Ha7ch FDE社群发起人

我开始做FDE，是在今年4月。

那时, 有个朋友问我, 是否有兴趣到一家货代公司相助从事装货工作。抵达现场后我才发觉, 那位老板连豆包的使用操作都不太熟练。公司的跟单员每日需同时操控微信、Excel还有PDF这几种工具, 去读取单据、录入信息, 如此大量的工作全部依赖人工来完成。

我持有这样的看法, 即这些流程是完全能够交由AI来处理的, 所以承接了第一个项目, 并且打算去助力他们把整套的体系予以更换。

一个月间, 我于老板与员工之间往返奔忙, 才逐步将流程构建起来。两月过后, 系统告成。上传Excel、PDF等文件, AI能够自行解析、建单以及填单, 员工仅需做最终的核对。

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然而, 东西已然制作完成, 可项目却宣告失败了。老板向我发问, 系统是否具备稳定性, 一旦出现问题由谁来承担责任, 能否给予24小时的维护支持。作为自主单干的OPC, 我并不拥有确保一套系统长久稳定运行的能力。

尽管项目未能成功运行, 然而在那个时候, FDE的概念开始流行起来。我将自己遭遇问题的经历发布到网络上, 用以分享FDE具体是如何运作的, 以及在驻场期间会碰到什么样的问题, 进而收获了一批流量。随后, 我于深圳、上海、杭州以及北京相继组织了四场闭门会议, 期间接触到了好多正在投身于企业AI落地工作的人。

完成四座城市的奔跑后, 我发觉FDE当下算作一个“存在生意、却无行业”的职业, 于这四个城市当中, 既存在几百元、几千元的电商小额订单, 又有几十万、上百万元的企业改造, 然而大项目要组建团队, 项目金额还得涵盖获客、开发、驻场、返工以及运维所需钱财消耗, 实际拿到手的钱并非像看上去那般丰富。

开始仅仅是拿到了项目, 客户表明想做AI, 但需求讲不清楚, 企业的数据杂乱无章, 敏感信息难以连通起来, 员工担忧会被取代, 拥有一技之长的老师傅以及业务部门实施抵制, 看起来单个的任务能够顺利运行, 等串联成完整的流程之后, 准确率, 模型成本以及回款周期又有可能失去控制。

但是, 独立FDE最为艰难之处在于, 要使得企业对你予以信任。参与闭门会的人员之中, 占据六七成比例的第一单, 来源于亲戚、朋友或者往昔积累留存的人脉。大厂FDE的背后存在公司跟产品的背书, 能够直接进驻到客户场地, 然而独立FDE却不存在这些条件, 所以极难去获取信任。对于传统企业老板而言, 将业务数据交付给一个属于陌生人范畴的人, 这件事情本身就是具备相当高风险的。独立FDE仅仅能够依靠案例以及一次次的交付来实现自我证明。那些并不具备行业资源, 同时也不情愿进行公开表达, 仅仅只是一味闷头去编写代码的人, 是很难获取到第一张入场券的。

为把这个问题给解决掉, 我着手去尝试组织黑客松, 让参与其中的选手利用48小时的时间去解决企业所面临的问题。我寻找到了有AI改造强烈需求的企业, 还筛选出了那些立志于去做FDE的人。差旅费用由企业进行报销, 促使参与参赛角逐之选手直接抵达指定现场, 在48小时之内去用心提炼缕清相关需求方面的头绪且做出Demo。要是企业里的老板表示予以认可。那代表双方会持续展开合作；要是老板并不认可。那么该项目就只能走到于此而宣告终结了。

当有一回, 我们前往一家律师事务所, 去帮他们构建系统时。在那里, 实习生平日里得处理五六百份扫描文件, 接着将其整理成一千多行的 Excel, 大概要耗费半周的时间。然而选手借助 AI 完成了识别与摘要, 其中部分内容甚至比人工填写得更为精准。在 48 小时结束以后, 企业做出决定, 签下第一阶段合作, 把工具安稳进行部署上线。

那么，依我之见, FDE更像是所谓的“AGI的适配补遗之物”, 当AI自身尚无法自行进驻一家企业、领会所处环境进而开启工作之时, 由人将其接入实际具体的业务流程当中。唯有切实创制出让企业能够凭借直观感受察觉到成效的最终产品, 方可切切实实地挽留住客户。

我感觉FDE的入门的那个门槛并非像想象当中那样高, 如果懂技术, 并且也乐意进入企业去理解需求, 那么是能够尝试的。然而真正把项目做成的那个门槛却是很高的, 你得让老板安心地把业务以及数据交出来, 而且在系统出现问题的时候要留下来承担责任。

*题图由AI生成。应受访者要求，文中哲伟为化名。