Rekayasa sing disebarake langsung ing OpenAI
Kita makarya bebarengan karo organisasi kanggo ngrampungake masalah sing nduwé dampak gedhé nganggo AI—diwiwiti saka prinsip dhasar lan nerapake sistem ing lingkungan nyata.
Forward deployed engineering (FDE) yaiku cara OpenAI nggawa AI menyang lingkungan produksi kanggo kasus panggunaan donya nyata sing kompleks.
Tinimbang miwiti nganggo produk umum, tim FDE makarya langsung karo pelanggan kanggo ngrampungake masalah tartamtu, mvalidasi dampake, banjur ngenali pola-pola sing bisa diskalakake.
Pendekatan iki mbantu organisasi ngalih saka eksperimen AI menyang penerapan sing andal.
Tim FDE makarya ing lingkungan kanthi ambiguitas dhuwur, ing ngendi pendekatan piranti lunak tradisional dadi ora efektif.
Nggawe saka prinsip dhasar
Utamakake kacepetan lan pangaruh nyata
Makarya langsung karo ahli bidang
Wenehake nilai wiwit awal, banjur iterasi tumuju skala gedhe
Tujuane prasaja: nggawe sistem AI sing bisa digunakake ing praktik, ora mung ing teori.
BBVA kerja bareng karo OpenAI kanggo mbantu mbangun bank sing adhedhasar AI saka dhasare ing skala global. Sing wiwitane minangka penerapan awal ChatGPT Enterprise kanthi cepet ngrembaka ing saindenging organisasi, mbantu karyawan ngapikake alur kerja, ningkatake pengambilan keputusan, lan menehi pengalaman pelanggan sing luwih apik. Saiki, kolaborasi iki saya ngrembaka nganti tekan 120.000 karyawan ing 25 negara, kanthi AI diintegrasikake menyang inti cara bank kasebut beroperasi.
Kita kerja bareng karo John Deere kanggo nerapake saran sing didhukung AI kanggo para petani nalika mangsa tandur. Sawisé nliti atusan conto saka kahanan nyata bebarengan karo para ahli domain, mbangun sistem evaluasi khusus kanggo ngukur akurasi, lan nindakake iterasi kanthi cepet kanggo ningkataké performa model, John Deere bisa mbantu para petani nyuda panggunaan bahan kimia nganti 70% lan ningkataké keterlibatan pelanggané nganti 6x.
Kanthi ngrampungake masalah nyata sing dialami pelanggan, tim rekayasa kita sing diterjunkan langsung ing lapangan ngenali pola-pola sing bisa diulang lan berkembang dadi kapabilitas produk. Siklus iki—mbangun, mbuktekaké, nggeneralisasi—nyambungaké deployment karo pangembangan produk ing pirang-pirang babagan, kalebu Agent SDK, sistem panganggitan sing dibantu AI, piranti benchmarking lan reliabilitas model, lan liya-liyané.