Vistance NetworksのSVP兼CIOであるPraveen Jonnalaは、CIO.comへの寄稿で、主要AIラボとクラウド事業者が顧客企業にForward-deployed Engineerを派遣する投資の方向性を誤っていると主張しています。同氏は、この手法はAIパイロットを本番環境に載せる問題は解決するものの、AIが経済全体に広がる仕組みには対応していないと書いています。

Jonnalaは、MITの調査として企業のAIパイロットの約95%が数百億ドルを投じたにもかかわらず利益への測定可能な影響を生まなかったという結果を引いています。これに対しOpenAIは5月に、19の出資パートナーによる40億ドルの初期投資を受けてOpenAI Deployment Companyを立ち上げ、150名のFDEと導入専門家から始めました。Anthropicはエンタープライズ向けAIサービスの合弁会社をBlackstone、Hellman & Friedman、Goldman Sachsと組んで設立し、評価額は15億ドルを超えると報じられています。Microsoftは7月に25億ドルと約6,000名の組み込みエンジニアや業界専門家を擁するFrontier Companyを立ち上げました。AWSはForward-deployed Engineering部門に10億ドルを投じると表明しています。FDEの求人は9か月で約800%増え、プリンシパル級の報酬は120万ドルを超えています。

Jonnalaによると、Forward-deployed機能は各社の商業部門に属し、四半期内にパイロットから本番へ移行した件数で評価されます。こうした取り組みは現金成果ではなく精度や現場ワークフローの改善に最適化されがちで、現金成果は複数部門にまたがる意思決定に依存し、2四半期後にしか表れないと同氏は述べます。需要予測エージェントの例では、精度は向上したものの、安全在庫や仕入れ先との契約など運用上の意思決定が変わるまで財務上の変化は何も生まれなかったと説明しています。

同氏は構造的な懸念も挙げています。Anthropicの求人は、エンジニアに繰り返し可能な導入パターンの体系化と、知見のプロダクトチームへのフィードバックを求めており、学習の流れがラボ側に向かっていることを示すものだとしています。Constellation Researchは今年、FDEがプロダクトの未成熟を補う頼みの綱として使われがちだと警告しました。Diceは8月に、エンジニア不足がエンタープライズAIの成果を妨げており、希少な人材はFortune 50企業に集中し、中堅企業は待たされていると報じました。Jonnalaの判断基準は、外部エンジニアが去った後に、顧客が次の課題を見つけられるようになっているかどうかです。

同氏は自社の在庫問題の解決についても説明しています。それは既製のフロンティアモデルに生のERPテーブルを与えたのではなく、サプライチェーンを理解した現場オペレーターと共に計画アーキテクチャを再設計したことによるものでした。在庫は減り、その水準を維持し、同じ作業を繰り返すのに外部チームは不要でした。同氏は、国のAI優位性は数百万人のオペレーターがAIを運用上の意思決定に適用できるかどうかにかかっており、企業はAIの専門家に業務を学ばせるのではなく、業務担当者をAIの学習に送るべきだと結論づけています。そして、どのベンダーも売っていないと同氏が言う役割、すなわちBackward-deployed Domain Expert(業務領域の専門家)の育成を呼びかけています。

Vistance NetworksのSVP兼CIOであるPraveen Jonnalaは、CIO.comへの寄稿で、主要AIラボとクラウド事業者が顧客企業にForward-deployed Engineerを派遣する投資の方向性を誤っていると主張しています。同氏は、この手法はAIパイロットを本番環境に載せる問題は解決するものの、AIが経済全体に広がる仕組みには対応していないと書いています。

Jonnalaは、MITの調査として企業のAIパイロットの約95%が数百億ドルを投じたにもかかわらず利益への測定可能な影響を生まなかったという結果を引いています。これに対しOpenAIは5月に、19の出資パートナーによる40億ドルの初期投資を受けてOpenAI Deployment Companyを立ち上げ、150名のFDEと導入専門家から始めました。Anthropicはエンタープライズ向けAIサービスの合弁会社をBlackstone、Hellman & Friedman、Goldman Sachsと組んで設立し、評価額は15億ドルを超えると報じられています。Microsoftは7月に25億ドルと約6,000名の組み込みエンジニアや業界専門家を擁するFrontier Companyを立ち上げました。AWSはForward-deployed Engineering部門に10億ドルを投じると表明しています。FDEの求人は9か月で約800%増え、プリンシパル級の報酬は120万ドルを超えています。

Jonnalaによると、Forward-deployed機能は各社の商業部門に属し、四半期内にパイロットから本番へ移行した件数で評価されます。こうした取り組みは現金成果ではなく精度や現場ワークフローの改善に最適化されがちで、現金成果は複数部門にまたがる意思決定に依存し、2四半期後にしか表れないと同氏は述べます。需要予測エージェントの例では、精度は向上したものの、安全在庫や仕入れ先との契約など運用上の意思決定が変わるまで財務上の変化は何も生まれなかったと説明しています。

同氏は構造的な懸念も挙げています。Anthropicの求人は、エンジニアに繰り返し可能な導入パターンの体系化と、知見のプロダクトチームへのフィードバックを求めており、学習の流れがラボ側に向かっていることを示すものだとしています。Constellation Researchは今年、FDEがプロダクトの未成熟を補う頼みの綱として使われがちだと警告しました。Diceは8月に、エンジニア不足がエンタープライズAIの成果を妨げており、希少な人材はFortune 50企業に集中し、中堅企業は待たされていると報じました。Jonnalaの判断基準は、外部エンジニアが去った後に、顧客が次の課題を見つけられるようになっているかどうかです。

同氏は自社の在庫問題の解決についても説明しています。それは既製のフロンティアモデルに生のERPテーブルを与えたのではなく、サプライチェーンを理解した現場オペレーターと共に計画アーキテクチャを再設計したことによるものでした。在庫は減り、その水準を維持し、同じ作業を繰り返すのに外部チームは不要でした。同氏は、国のAI優位性は数百万人のオペレーターがAIを運用上の意思決定に適用できるかどうかにかかっており、企業はAIの専門家に業務を学ばせるのではなく、業務担当者をAIの学習に送るべきだと結論づけています。そして、どのベンダーも売っていないと同氏が言う役割、すなわちBackward-deployed Domain Expert(業務領域の専門家)の育成を呼びかけています。