Az AI startupok világában jelenleg kiemelt figyelmet kap az úgynevezett „forward deployed engineer” (FDE) modell. Ebben a megközelítésben a mérnökök közvetlenül az ügyfelek helyszínén dolgoznak, hogy megtalálják azokat a megoldásokat, amelyeket az ügyfelek valóban igényelnek, és gyorsan be is tudják vezetni az új technológiákat.
A Palantir példáján keresztül bepillantást nyerhetünk abba, hogyan lehet szoftvertermékből valódi platformot építeni, ahol az egyedi igények és vertikumok testreszabhatóvá válnak. Felmerül a kérdés: hogyan lehet megtalálni az egyensúlyt az ügyfélspecifikus fejlesztések és a skálázhatóság között? Érdekes gondolatokat hallhatunk arról is, hogy mi a különbség az értékesítés által vezérelt és a mérnökök által vezérelt termékfelfedezés között.
Vita tárgyává válik, mennyiben tekinthető ez a modell csupán konzultációnak, illetve mik azok a szervezeti és üzleti kifinomultságok, amelyek lehetővé teszik, hogy hosszú távon is értékes, ismételhető megoldások szülessenek. Kiderül, milyen kompetenciákat keresnek ezekben a speciális szerepkörökben, és hogyan születnek meg az áttörést hozó új termékek, folyamatok, akár azzal az áldozatvállalással, hogy a piac, az ügyfél, sőt néha a szervezet is tanulási, fájdalmas fejlődési fázisokon megy keresztül.
Olyan kérdések is felmerülnek, mint például: mikor kell még ügyfélspecifikus munkát végezni, és mikor érdemes inkább általános terméket készíteni? Hogyan lehet sikeresen bejutni nagyvállalatokhoz vagy a kormányzatba új típusú AI-megoldásokkal? Mit jelent, ha egy vállalat valóban „tanuló cég” marad, méretétől függetlenül, és hogyan válik ez inkubátorrá a jövő technológiai alapítói számára?
