那些被管理层请进公司，却不被一线员工接受的FDE们

本文来自微信公众号： 数字生命卡兹克 ，作者：数字生命卡兹克，题图来自：视觉中国 前段时间，我在我们社群里看到一句话。 站在台上讲企业AI改造时，是受人尊敬的老师、专家和权威。 但真正进入客户现场以后，FDE就会变成乙方和供应商，甚至是被使唤、没权限、还要担责的奴隶。 这句话，可以说真的过于真实了。 FDE，其实是我一直很感兴趣也想和大家聊聊的职业。 全称为Forward Deployed Engineer，被译为 前沿部署工程师 。 就是进入客户的现场，根据企业的需求，推动一些具体方案的落地。 最初这个词起源于Palantir，是一家美国的数据与AI软件公司，在还没有AI的时候，他们把工程师派到到客户现场，理解客户的相关业务并部署自家的软件系统。 可这个职位，在过去，好像并没有那么的光鲜亮丽，定义模糊、交付极重、需要长期处理各种内部关系。 而如今，又被整个AI行业推到了风口上。 五月份，OpenAI和Anthropic都分别宣布成立了一家做FDE的公司。 在国内，大厂在招，AI公司在招，创业团队和OPC们，也都开始给自己贴上FDE的标签。 小红书一搜也是很多人在分享自己的FDE经历，或者教别人怎么转型FDE。 所以我也一直好奇，国内的FDE生态到底怎么样？大家的工作到底是什么？真的是如大家所说，是新时代的风口吗？ 于是前段时间，我在社群里找到了几位正在做FDE的群友，又请身边的朋友帮忙推荐，陆续跟来自大厂、AI公司、创业团队和OPC的几位FDE聊了聊，做了一些小小的调研。 大家都特别支持，跟我们分享了自己真实做过的项目，也聊了很多在客户现场遇到的问题。 有些经历听起来很离谱，有些又真的特别憋屈。 聊完以后，我一直好奇的那些问题，也终于有了些答案。 这个岗位，虽然现在非常热，但对于市场和企业来说，确实还是处在一种很尴尬的状态。 你会发现，不仅FDE对自己身份的定位很多时候是模糊的，而且企业的管理层愿意花钱把FDE请进公司，可对于真正需要和他们一起工作的一线员工来说，FDE同样也是一个陌生的角色，很多人甚至不知道他们是谁、为什么而来，更谈不上真正理解和接纳他们。 我先给大家来举个在访谈过程中，大家说出来的真实的例子。 FDE到了客户一线以后，最先遇到的尴尬，就是大家根本不知道该怎么称呼他们。 麦麦在一家AI公司做FDE，大学学的是心理学，现在主要负责理解客户业务、搭建Agent、对接系统，再把项目推进到生产环境。 有一次呢，麦麦和团队一群人去客户公司。 当时这个客户为了推进项目，请了不少兼职和外包，现场还有投资人在。对方看了一圈，觉得这次来的人背景有点杂，就对麦麦说：“要不然，你就别说是FDE，就说自己是我们的产品经理吧......” 麦麦：“行吧......” 于是他就成了产品经理。 有时候，他是解决方案专家，也有时候，他是技术负责人。 反正客户需要他是什么，他就是什么。 麦麦所在的团队以前甚至不叫FDE，叫PE。 公司其实很早就考虑过改成FDE，但那时候这个概念太新，市场听不懂，候选人也很难判断这个岗位究竟做什么，招聘反而更难。 直到FDE逐渐流行，这类工作有了一套大家都能听懂的说法后，才把名字改了，不过吧，活还是那些活。 而另一位被访者，谢尧，之前在华为、字节和金融机构做产品运营，现在自己创业，主要以小团队的方式承接企业AI服务。 有一次呢，他独自留在客户公司的会议室里加班。 客户的员工准备关门，推门进来，看见他还坐在里面，就问了一句：“你是哪个部门的？” 他想了想，然后回答了一句：“额，我是你们的外包......” 这两个回答听起来都有点好笑，但实际上，可能是每个FDE都面临过的场景。 他们明明是被管理层请进来的，可到了具体的业务部门，却很难找到一个能够解释自己的身份。 他们确实什么都要干，所以叫这两个名字也没毛病，并且在此之前的确一直没有一个很好的词能够概括这个岗位。 直到FDE火起来以后，这群人终于有了一个方便对外解释的名字，也多了一层AI时代新职业的光环。 可名字有了，听起来很牛逼，但对于大众来说依旧比较模糊，驻场工作的真实情况也没有那么光鲜。 FDE的身份之所以难以解释，也和他们非标准化的交付方式有关。 我暂且把他们粗略分成两类。 第一种，是产品驱动型FDE。 这类FDE指的是有自己的产品、模型或者平台的AI公司或者大厂，他们带着已有的能力进入企业，根据客户的业务流程，完成交付。 公司本身拥有一套产品或者模型，只要客户愿意采购，也愿意开放真实的业务场景，团队就会投入FDE人力，围绕客户需求进行定制、交付和运维。 这个过程也能够反哺模型和产品，在客户授权和数据合规的前提下，真实业务数据还可以帮助团队发现模型和产品在具体行业里的能力边界。 麦麦就把这类FDE的成长，分成了两个阶段。 刚入行的时候，FDE和外包确实很像，因为客户说什么就做什么，也没有足够的经验判断，对方提出的究竟是真需求，还是一句听起来很有道理的伪需求。 等做过的客户足够多，手里有了案例、数据和方法论，FDE才会慢慢拥有一些咨询属性和一些话语权。 这时候，他们可以反过来告诉客户，比如说：“你现在的方法可能有问题，我们做一组对照实验，最后看数据是谁对。” 这个变化其实很重要。 因为一个成熟的FDE，不能永远被客户推着走，他要把现场发现的问题带回公司，沉淀进产品和方法里，再把这些经验带给下一个客户。 这样，做过的每一个项目才不会只是一次性的消耗。 当然，屁股决定脑袋。 带着自家产品进场，解决客户问题的同时，可能会需要完成公司自身战略目标与销售指标的KPI。 第二类，是项目驱动型FDE。 这可能也是现在增长最快、定义最混乱的一类。 他们靠个人信用、朋友介绍和行业关系拿到项目。 一个常见的组合是项目经理、行业专家和技术伙伴，分别负责客户沟通、业务梳理和开发交付，团队虽然不大，但承担的环节却很多。 也有一些个人FDE，会独自完成全部流程。 客户购买的，是他们的经验和时间。 这类模式起步很快，但上限也非常明显，项目交付以后，修改维护还会持续发生，项目越多，售后占用的时间也越多。 看起来确实赚到了钱，但也非常消耗时间和精力，尤其是当改的需求多了，很容易就变成只会跟着对方不断改需求，客户说做什么就做什么的外包。 孙务远此前做过游戏和互联网产品，现在以个人身份做企业AI改造和咨询。 刚开始，他也帮企业开发系统、完成交付，做了一年左右以后，他已经很少承接纯交付项目，更愿意先帮助老板和员工理解AI，改变原来的工作方法。 他甚至直接说 ，FDE可能是一个伪命题。 因为个人每进入一个新行业，都要花几个月重新理解业务。 比如这次学的是纺织，下次就已经换了方向，上一段行业知识可能只用过一次，却会一直留在脑子里。 他把这个过程形容成：“无用的行业知识污染了大脑。” 听起来挺好笑。 但如果每个客户都要从头学一遍，每个项目又要长期维护，这门生意确实会越做越重。 而真正麻烦的事，到了客户现场以后，真正开始执行的时候。 麦麦第一次驻场时，刚入职一个月。 他在客户那里待了一到两周，每天中午开始工作，一直调试到晚上九点、十点，有时候十一点。 而且客户通常很难一次说清楚自己到底想要什么。 有些公司的流程已经稳定运行了很多年，他们最害怕AI的随机性。 还有一些