FDE 的正题是利益,不是模型

一位访谈过一线 FDE 的人把话说得很直:三堵墙先于模型——数据拿不到、部门配合意愿低、老系统连开放接口都没有;同时给了个降调的心理准备:别以为 AI 来了一切就美好。 他给出的比例是这份转述里最锋利的一句:真技术的部分可能只占三成、甚至两成,剩下的是需求挖掘、方案设计、人与人的沟通——再往下,是理解各部门的诉求:为什么配合、为什么不配合、彼此冲突在哪,然后在利益的夹缝里兑现你的承诺。 口径三条:①"三成两成"是访谈印象不是统计——沿用他的约数与保留,别当行业普查引用;②这与"企业 AI 用不起来靠工具链解决"的判断分工不冲突:工具链能搬走数据墙,搬不动配合墙——人的那半,工具接不了手;③心理准备=反 AI 万能论,不是劝退——他说"最难也最锻炼人",难度与价值同源。 给做或将做 FDE 的三条:一,先当组织课题做:谁批预算、谁被考核、谁怕被替代,名单比技术选型先行;二,承诺按墙分层:数据墙给接入排期、配合墙给沟通节奏、系统墙给替代方案——三堵墙别用同一套说辞;三,留一份利益地图当底稿:夹缝里兑现,靠的不是声量,是把每一步落到有人签字的纸面上。 FDE 这门手艺的正题从来不是模型有多强——是谁愿意在你进门时,把真数据交出来。
话题来源 @jinchenma_ai 5.8K阅读 ❤️34 x.com/…↗ 已改写,非原文转载 金尘马 (@jinchenma_ai) on X 最近跟一些做一线 FDE 交付的人聊,听到不少实际落地中的问题。 比如数据拿不到,企业内部有些人配合意愿比较低。还有好多企业的信息化不完善,数据散落在各自的系统里,想打通都很难。有些老系统连开放接口都没有,全是历史遗留问题。 所以大家如果想做 FDE,一定要做好心理准备。别把这件事想得多么高大上,觉得 AI 来了,一切就很美好、非常牛逼。 听他们聊下来,我感觉这里面真正技术的部分,可能只占百 X (formerly Twitter)
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