Forward deployed engineering (kundenær teknisk utvikling) i OpenAI
Vi samarbeider med organisasjoner for å løse problemer med stor betydning ved hjelp av KI, ved å ta utgangspunkt i deres grunnleggende behov og implementere systemer i virkelige miljøer.
Forward deployed engineering (FDE) – kundenær teknisk utvikling – er hvordan OpenAI implementerer KI i komplekse, virkelige bruksområder.
I stedet for å starte med et generelt produkt jobber FDE-team direkte med kunder for å løse et spesifikt problem, validere effekten og deretter identifisere mønstre som kan skaleres.
Denne tilnærmingen gjør det mulig for virksomheter å gå fra KI-eksperimentering til pålitelig implementering.
FDE-team jobber i miljøer med mange variabler, der tradisjonelle programvareløsninger ofte ikke strekker til.
Bygg ut fra grunnleggende behov
Prioriter hastighet og resultater i den virkelige verden
Jobb direkte med fageksperter
Leverer tidlig verdi, og iterer deretter mot skalering
Målet er enkelt: å lage KI-systemer som fungerer i praksis, ikke bare i teorien.
BBVA inngikk et samarbeid med OpenAI for å bidra til å bygge en KI-basert bank i global skala. Det som begynte som en tidlig utrulling av ChatGPT Enterprise, ble raskt utvidet til hele organisasjonen og hjalp ansatte med å forbedre arbeidsflyter, styrke beslutningstakingen og levere bedre kundeopplevelser. I dag omfatter samarbeidet 120 000 ansatte i 25 land, med KI integrert i selve kjernen av måten banken drives på.
Vi samarbeidet med John Deere for å gi bønder KI-baserte anbefalinger under plantingen. Etter å ha gjennomgått hundrevis av praktiske eksempler sammen med fageksperter, bygget skreddersydde evalueringssystemer for å måle nøyaktighet samt iterert i høyt tempo for å forbedre modellens ytelse, kunne John Deere hjelpe bønder med å redusere bruken av kjemikalier med 70 % og seksdoble kundeengasjementet.
Ved å løse kundenes faktiske problemer identifiserer våre kundevendte ingeniørteam gjentakende mønstre som utvikles til funksjoner i produktet. Denne syklusen (bygge, teste, generalisere) kobler implementering til produktutvikling over flere verktøy for å bygge KI-agenter, KI-støttede innholdsverktøy, testing av modellprestasjon, systemer for pålitelig drift og mye mer.