前调工程是企业AI学习的方式

本期编译精选。

Zeta Every forward-dependented engineering (FDE) pitch的介绍在前十分钟听起来完全相同：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起作用。不同的是，接下来的几个月里会发生什么，大多数卖家在直接询问之前不会告诉你。FDE已经成为企业AI最具有影响的运作模式之一。销售商正在把整个上市运动围绕工程师进行，这些工程师将客户嵌入，电线产品输入操作环境，使演示成为真实的。投资者经常将FDE人头统计读作增长信号，买家则将它读作对速度的承诺。也不告诉你工作是否正在成为一种产品优势，或者仅仅是作为分娩而积累。测试很简单：在FDE约定之后，下一个客户是从更多的产品和更少的未知数开始的——还是仅仅一个新的服务团队？FDE不是一回事。在最弱处，它用一个尚不能独立站立的产品来写，用手翻译软件最终应该理解的内容。最强的是，它是一个纪律严谨的产品学习功能：它发现了AI-内在架构的边缘案例，并将其转化为可再用的能力。野生动物图看起来是一样的，但经济学和轨迹并非如此。FDE很有价值，因为它创造了自动化，赋予智能系统以权力。智能系统不仅仅是执行工作流程的软件。它抓住企业的背景，纳入从每次部署中汲取的教训，并改进未来决策的质量。前向部署的工程师是这种背景是如何首先进入系统的。工程师是上下文层的模型选择在某些领域仍然很重要。但是，在许多企业工作流程中，更大的制约不是模型，而是企业对自己了解的事物，包括业务规则，例外，工作流程逻辑，以及定义等，花了十年的运营历史才得以实现。

（编译自 VentureBeat；原文