Engenharia de implantação em campo na OpenAI
Firmamos parcerias com organizações para resolver problemas de alto impacto usando IA, partindo de primeiros princípios e implantando sistemas em ambientes reais.
Engenharia de implantação em campo (FDE) é a forma como a OpenAI leva IA para a produção em casos de uso complexos do mundo real.
Em vez de começar com um produto genérico, as equipes de FDE trabalham diretamente com clientes para resolver um problema específico, validar o impacto e, então, identificar padrões que possam escalar.
Essa abordagem ajuda as organizações a passar da experimentação com IA para uma implantação confiável.
As equipes de FDE atuam em ambientes de alta ambiguidade, onde abordagens tradicionais de software deixam de funcionar.
Construir a partir de primeiros princípios
Priorizar velocidade e impacto no mundo real
Trabalhar diretamente com especialistas no domínio
Entregar valor cedo e, depois, iterar rumo à escala
O objetivo é simples: criar sistemas de IA que funcionem na prática, não apenas na teoria.
O BBVA fez parceria com a OpenAI para ajudar a criar um banco nativo de IA em escala global. O que começou como uma implantação inicial do ChatGPT Enterprise rapidamente se expandiu por toda a organização, ajudando funcionários a melhorar fluxos de trabalho, aprimorar a tomada de decisões e oferecer melhores experiências aos clientes. Hoje, a colaboração está escalando para 120.000 funcionários em 25 países, com IA incorporada ao núcleo da operação do banco.
Firmamos parceria com a John Deere para implantar recomendações com IA para agricultores durante a época de plantio. Depois de analisar centenas de exemplos reais com especialistas no domínio, criar sistemas de avaliação personalizados para medir a acurácia e iterar rapidamente para melhorar o desempenho do modelo, a John Deere conseguiu ajudar agricultores a reduzir o uso de produtos químicos em 70% e aumentar o engajamento de clientes em 6x.
Ao resolver problemas reais de clientes, nossas equipes de engenharia de implantação em campo identificam padrões repetíveis que evoluem para capacidades de produto. Esse ciclo — criar, comprovar, generalizar — conecta a implantação ao desenvolvimento de produtos no Agent SDK, em sistemas de autoria assistida por IA, em ferramentas de benchmarking e confiabilidade de modelos e muito mais.