企业AI落地面临三大难点，优秀前线部署工程师需具备三项核心能力

最近深度陪跑一个企业AI项目，切身感受到了要成为一个优秀的FDE（前线部署工程师）究竟有多难。

现阶段的企业AI落地有三个难点：

1、需求不清晰

客户对AI往往抱有很大的期望，但自己究竟需要一个什么样的AI产品？这个产品背后的业务逻辑是什么？其实客户并不清楚。

比如，客户希望通过AI来提升线索转化率，但是具体如何提升？背后的业务逻辑是什么？客户往往没有想清楚。

2、方案不清晰

就算搞清楚了业务逻辑，但是如何通过AI落地？也没人知道。

这里有一个关键点：企业对准确性的要求很高，如果不能通过工程化的方式来消除幻觉，AI就很难落地。

比如，不同行业、不同企业都有专业的名词和规则，而且企业还有一大堆传统软件，如何让AI准确的理解这些名词和规则？以及如何让AI正确的调用相应的软件功能？

这些都是全新的领域。

3、标准化路径不清晰

就算AI方案成功落地，AI项目还面临最大的一个坎：产品标准化。

其实，哪怕是在国外，纯定制的AI项目也很容易亏损，而扭亏为盈的关键，就是产品标准化。

但是，很多企业AI项目都是在无人区探索，到底能不能标准化？如何标准化？都是很大的难题。

因为存在以上3个难点，一个优秀的FDE就必须具备三个方面的能力：

1、业务专家

既然客户自己都不清楚需求，那么就必须有人根据用户的期望去梳理业务逻辑。

比如：

提升线索转化率的关键节点是哪一个？

销售人员要完成好这个节点的工作，需要AI给到什么样的建议？

要保证建议的质量，需要给AI提供哪些数据？告诉AI哪些行业Know How？

在传统软件时代，虽然实施顾问也会去梳理业务，但是往往停留在“流程”层面，并不会真正的深入“策略层”和“SOP层”。

但是，企业AI要交付结果，就必须更深入的梳理业务逻辑，这就要求FDE具备业务专家的知识和能力。否则，很容易导致调研周期拉长，甚至导致AI系统成为“花瓶”，用户直接弃用。

2、AI专家

企业AI项目落地，一方面需要FDE具备AI技术能力，比如提示词、RAG、Vibe Coding。

另一方面也需要FDE具备工程化能力。比如，语义层如何搭建？业务规则如何体现？行动如何触发？

由于AI发展得实在太快，具备这些能力的人才其实也很稀缺。

3、产品经理

FDE模式成败的关键，就在于项目能否标准化。

这就要求FDE像产品经理一样，从一开始就审视项目是否有标准化的可能，对于无法标准化的项目要谨慎投入，对于能够标准化的项目，则必须一开始就思考标准化的路径。

可以看到，以上三个能力，随便拎一个出来都非常难得，而FDE偏偏要同时具备，由此可见优秀的FDE究竟有多难，难怪有人说FDE就是未来的CEO。

那如何才能培养出合格的FDE呢？我觉得有两种方式。

第一种方式就是从产品经理/项目经理中筛选和培养。

比如，目前最常见的FDE来源就是产品经理，因为相对来说，产品经理是最贴近FDE的岗位。

产品星球邀请过很多企业AI产品负责人来星球分享，在我看来，他们其实都是承担了FDE的职能：冲在第一线，和客户共创全新的AI产品。

产品星球目前有20节+企业AI课程，都是一线AI从业者实战分享，欢迎大家点击阅读原文查看完整课表。

还有一种方式就是联合团队。

比如，交付型FDE可能没有产品标准化的能力，那么就可以专门安排一个资深产品经理对项目进行把关，从而提升产品标准化的成功率。

我陪跑的这个AI项目就是一个联合团队，其中有一位国际大厂出身的高P销售，他扮演了业务专家的角色。

大家一起各自发挥所长，只要完成了第一个项目的落地，并且搭建好标准化产品架构，后续其他项目的落地难度就会小很多。

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