Engenharia de implementação no terreno na OpenAI
Estabelecemos parcerias com organizações para resolver problemas de elevado impacto com IA — começando pelos primeiros princípios e implementando sistemas em ambientes reais.
A engenharia de implementação no terreno (FDE) é a forma como a OpenAI leva a IA para produção em casos de uso complexos do mundo real.
Em vez de começarem por um produto genérico, as equipas de FDE trabalham diretamente com os clientes para resolver um problema específico, validar o impacto e, em seguida, identificar padrões que possam escalar.
Esta abordagem ajuda as organizações a passar da experimentação com IA para uma implementação fiável.
As equipas de FDE operam em ambientes de elevada ambiguidade, onde as abordagens tradicionais de software deixam de funcionar.
Criar a partir dos primeiros princípios
Dar prioridade à velocidade e ao impacto no mundo real
Trabalhar diretamente com especialistas no domínio
Entregar valor inicial e, depois, iterar rumo à escala
O objetivo é simples: criar sistemas de IA que funcionem na prática, não apenas na teoria.
O BBVA estabeleceu uma parceria com a OpenAI para ajudar a criar um banco nativo de IA à escala global. O que começou como uma implementação inicial do ChatGPT Enterprise expandiu-se rapidamente por toda a organização, ajudando os colaboradores a melhorar fluxos de trabalho, reforçar a tomada de decisões e oferecer melhores experiências aos clientes. Hoje, a colaboração está a escalar para 120 000 colaboradores em 25 países, com IA integrada no núcleo da forma como o banco opera.
Estabelecemos uma parceria com a John Deere para implementar recomendações com tecnologia de IA para agricultores durante a época de plantação. Depois de rever centenas de exemplos do mundo real com especialistas no domínio, criar sistemas de avaliação personalizados para medir a precisão e iterar rapidamente para melhorar o desempenho do modelo, a John Deere conseguiu ajudar agricultores a reduzir a utilização de químicos em 70% e multiplicar por 6 o envolvimento dos clientes.
Ao resolver problemas reais dos clientes, as nossas equipas de engenharia de implementação no terreno identificam padrões repetíveis que evoluem para capacidades de produto. Este ciclo — criar, provar, generalizar — liga a implementação ao desenvolvimento de produto no Agent SDK, em sistemas de autoria assistidos por IA, ferramentas de benchmarking e fiabilidade de modelos, entre outros.