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我们今天聊AI,大部分还停留在提效。写代码快一点,做PPT快一点,客服少几个人,报表自动生成。这些都没错,但可能不是重点。
现在谁还不用 AI?写材料、做总结、查资料、看合同、做 PPT,很多老板其实早就在用了。
上周日下午,和一位把投资系统做到行业头部的朋友聊天。聊到 AI,我们谈到一个很有意思的问题:
上周六合肥同盟做了一场 FDE 主题活动,主题是“FDE 的不同现场:企业实践、客户差异与交付协作”。
我觉得做企业 AI、数字化,尤其是正在推进 Agent 落地的人,可以花点时间看看。
一家制造企业,9 个工作日,跑通 6 个岗位场景—跟单、质检、报价核算、日常会务、SOP 整理。
因为大家平时就在企业里做技术、做数字化、做AI,真正想听的,不是又一个趋势判断,而是别人到底怎么做的,哪里踩过坑,哪些东西真的能落地。
不是因为制造业最容易做。恰恰相反,是因为它足够难,而且过去的软件一直没有真正吃透它。这可能正是 FDE 最大的机会。
项目延期、效果不好,当然算。但做久了会发现,真正危险的不是这些一眼能看出来的失败,而是另一种状态—项目一个接一个上线,团队每天很忙,业务部门觉得这个团队挺能打,...
懂业务、懂产品、懂技术、懂 AI,能写代码、能做方案、能驻场、能交付,最好还能直接和业务负责人对话。
这些当然都重要,但如果站在甲方FDE团队的角度,我越来越觉得,真正值得复盘的,不是这个项目做完没有,而是我们当初为什么做,最后拿到了什么,中间为什么有差距,这一...
没有发布会,没有推送通知。但对于个人开发者来说,这可能是今年微信生态最重要的一条变化:
很多企业开始意识到,AI项目真正难的不是模型能不能跑起来,也不是系统能不能上线,而是技术能不能真正进入业务现场,把问题解决掉。
一边是传统前端、后端、测试岗僧多粥少,三五年经验的程序员晋升迟滞、跳槽变难;另一边,一个叫 FDE(Forward Deployed Engineer,前线部署...
每天几十条消息。各种表格等着自己确认。所有问题都要找自己。一个流程少了自己就转不起来。
AI带来的真正挑战,未必是技术够不够强。而是:生产力已经开始变化了,我们原来的组织方式、管理方式、分配方式,还适不适合?
这些年,很多企业采购了大量系统。ERP、CRM、OA、HR、采购、合同、费控、数据大屏,一个接一个上线。可走进业务现场,你会发现一个有意思的现象:
会议开了三轮,流程图画得很完整,部门主管也把问题、功能和优先级说得头头是道。产品团队回去加班赶方案、做原型、排计划,几个月后系统上线,大家却发现真正干活的人不爱...
既懂技术,又懂业务;既能写代码,又能进入客户现场;再加上AI,一个人就能完成过去一个小团队的工作。很多人觉得,中国To B交付这个困扰行业十几年的老大难问题,终...
2025年,MIT NANDA项目发布了一份名为《The GenAI Divide》的研究报告。报告提到,企业在生成式AI上的投入已经达到数百亿美元,但真正取得...
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