内容简介:
敬请本次分享将结合彩讯股份在企服AI领域的实践,梳理FDE岗位的发展与实践路径。内容主要包括FDE在企业AI项目中的职责与目标、与传统交付经理的区别、岗位所需的能力结构,以及企业培养FDE人才的实践思路。同时,分享FDE如何在模型存在不确定性的情况下,将其推理和理解能力转化为稳定、可控的企业应用,推动AI从方案验证走向业务落地。
演讲提纲:
1. FDE的产生背景与行业需求
结合国内企业AI的发展与落地现状,介绍FDE产生的背景,分析企业AI从能力验证走向生产应用过程中出现的新问题,以及这一角色需要解决的核心挑战。
2. 企服AI中的确定性与不确定性
结合企业AI落地中的实际问题,分析模型在理解、推理和执行过程中存在的不确定性,以及企业业务对准确性、稳定性、可控性和结果交付的要求,讨论FDE在两者之间发挥的作用。
3. 企业级FDE的角色定位与能力要求
介绍FDE的工作职责、目标及其与传统交付角色的区别,重点分享FDE如何识别企业业务中的确定性要求,判断和管理AI应用中的不确定因素。围绕问题选择、边界约定、受控验证和结果验收,讨论FDE如何连接客户业务、产品能力与工程交付。
4. 企业级FDE的人才培养路径
结合彩讯股份的实践,围绕业务理解、AI应用构建、生产治理和客户协作等方面,分享FDE人才的识别与能力培养。通过真实项目、跨团队协作和项目复盘,讨论如何培养FDE理解业务边界、验证模型效果、处理现场问题并推动结果交付的能力。
5. FDE的行业价值与未来发展
分享FDE在推动企业AI从试点验证走向生产运营、沉淀行业经验和促进产品能力迭代等方面的价值,并结合企业AI规模化应用趋势,探讨FDE未来的岗位演进、组织定位和发展方向。
听众收益:
1. FDE 个人成长路径:了解企业级FDE的角色定位与能力结构,为希望从事FDE工作的人员提供能力提升和职业发展参考。
2. 企业级FDE培养思路:分享在FDE人才识别、项目培养、团队协作和能力评价方面的实践,为企业建设FDE团队提供参考。
3. FDE业务落地价值:了解FDE如何在模型不确定性与企业业务确定性要求之间开展工作,推动AI能力转化为可落地、可运营的应用。
现任彩讯科技股份有限公司董事、高级副总裁,武汉大学计算机软件专业硕士,香港中文大学工商管理学院EDP,20余年通信、信息行业技术及管理经验,是人工智能、数据库技术、自然语言处理技术专家。
长期致力于企业数字化与 AI 应用落地,牵头推出彩讯《企业级 AI 应用白皮书》,推动彩讯全栈 AI 体系的市场拓展、生态合作与行业应用,并带领 FDE 前线部署工程师团队,打通客户业务需求、平台产品与工程交付,推动 AI 在企业真实场景中的规模化应用。