前向部署的工程是企业人工智能学习的方式

由Zeta提供 每一个前向部署工程（FDE）的推销在前十分钟听起来都是一样的：一个工程师嵌入现场，一个工作流程在几周内编码，一个演示最终在客户的真实数据上工作。不同的是接下来几个月会发生什么，大多数供应商不会告诉您，直到您直接询问。 FDE已成为企业人工智能最重要的运营模式之一。供应商正在围绕工程师构建整个进入市场的举措，工程师将产品嵌入到操作环境中，并使演示成为现实。投资者经常将FDE员工人数解读为增长信号，而买家则将其解读为速度的承诺。两者都不会告诉您这项工作是否正在成为产品优势，还是只是作为送货劳动力积累。 测试很简单：在FDE参与后，下一个客户是从更多的产品和更少的未知数开始，还是只是一个新的服务团队？ FDE不是一回事。在最弱的情况下，它会覆盖一个尚未独立存在的产品，手工翻译软件最终应该理解的内容。最强大的是，它是一个纪律严明的产品学习功能：它发现人工智能原生架构的边缘案例，并将它们转化为可重复使用的能力。组织结构图看起来是一样的，但经济和轨迹却不同。 FDE是有价值的，因为它创造了为智能系统提供动力的自动化。智能系统不仅仅是执行工作流程的软件。它可以捕获企业环境，整合从每次部署中学到的知识，并提高未来决策的质量。前沿部署的工程师是这种背景首先进入系统的方式。 模型选择在某些领域仍然很重要。但在许多企业工作流中，更大的约束不是模型，而是企业对自身的了解，包括业务规则、异常、工作流逻辑和定义，这些都需要十年的操作历史才能解决。对数据的访问不是

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