AI 模型公司的競爭，正在從「誰的模型比較強」，進一步走向「誰能把 AI 真正導入企業流程」
OpenAI 與 Anthropic 兩大巨頭都做了同樣的佈局
1. OpenAI 宣布成立 OpenAI Deployment Company，並收購 Tomoro，讓新公司一開始就具備約 150 位 Forward Deployed Engineers 與 deployment specialists
OpenAI 的目標是協助企業把 AI 系統導入日常核心工作，而不只是提供 API 或模型能力
2. Anthropic 也與 Blackstone、Hellman & Friedman、Goldman Sachs 成立新的 enterprise AI services company，主軸是讓 Claude 進入中型企業的重要營運流程
Anthropic 也提到，這類導入需要 hands-on engineering，以及對每家公司實際營運方式的深度理解
從這兩家 AI 巨頭可以看到，如何讓 AI 落地是最重要的事情，因此產生了 AI FDE 的角色，而企業導入 AI 有幾個常見的問題
1. 數據分散
在ERP、CRM、Excel、內部系統、文件、郵件裡；每個流程又有權限、稽核、法遵、資安與例外狀況
2. 權限混亂
各種不同的工具，有不同的權限，什麼能夠讓 AI 讀，使用者有沒有對應的權限，資料安全無法確實被滿足
AI FDE (AI Forward Deployed Engineer) 不是單純的工程師，也不是傳統顧問，而是介於 AI Engineer、Solution Architect、Product Manager 與顧問之間的新型角色
AI FDE 要能進入企業現場需要
1. 理解業務痛點，篩選高價值使用情境 use case
2. 盤點資料與系統，設計 workflow，建立 LLM / RAG / Agent 原型
3. 並加入 eval、guardrails、監控與 ROI 指標
整理了 AI FDE, PM, 傳統 FDE 的職能比較，加上企業導入 AI Agent 的流程
企業的 AI 化是刻不容緩的議題，未來不是要不要導入 AI ，而是怎麼快速、精準的導入 AI
