AI落地的「最後一哩路」與FDE的崛起（李沛陞）
本文作者李沛陞先生(Shing Lee)是數據及人工智能素養協會(Data and AI Literacy Association, DALA)資深創會會員 兼 「Data Stewardship in Action」和「ESG理要知」 作者
在生成式AI、Agentic系統與企業數位轉型浪潮席捲全球的2026年，企業挑戰已不在於「模型強度」，而是「如何讓AI產生可量化的業務價值」。麻省理工NANDA計畫2025年調查顯示，95%企業AI專案未達預期，問題不在技術，而在流程知識、信任與落地斷層。這催生了「Forward Deployed Engineer（FDE，前線部署工程師）」角色，被視為連接AI與業務的「最後一哩路」。
FDE模式由Palantir於2000年代提出，後在OpenAI、Anthropic等公司普及。2025年Indeed數據顯示，FDE職缺年增長超過800%，需求甚至超越AI科學家。FDE不僅是工程師，更兼具顧問、產品經理與變革推動者。他們深入現場，整合AI模型、資料管線與流程，推動轉型並回饋平台形成閉環。本文將從定義、起源、職責、應用、挑戰與未來展望多角度剖析FDE的戰略價值。
FDE的定義與起源
角色定位：FDE是一種嵌入式跨職能角色，負責開發、需求拆解、原型設計、部署與優化，並將洞察回饋產品。核心理念是「以規模化方式做不規模化的事」，透過現場深耕與迭代，將異質需求沉澱為可複用能力。
歷史起源：Palantir因應情報與軍事需求，派工程師駐場快速迭代，形成制度化模式。內部分為「Delta」（技術落地）與「Echo」（需求溝通）搭檔。此模式後被AI新創採用，推動AI從PoC(概念驗證)走向大規模落地。
組織哲學：FDE強調「現場探索」與「閉環反饋」，將部署視為研發的一部分，即使短期效率不佳，長期可透過平台回流獲得回報。
核心職責與技能
- 技術能力：涵蓋前後端、資料工程、API整合、雲端運維，熟悉Python、Java、SQL/NoSQL、雲平台與MLOps。
- 業務理解：需快速學習並拆解需求，與領域專家合作補足知識，將洞察轉化為技術方案。
- 溝通與變革管理：能傾聽需求、簡化技術表達、協調資源、建立信任並推動流程重設。
AI解決方案中的實際應用
- 製造業：Palantir FDE團隊曾協助BP、Airbus等製造業客戶，與現場規劃師、調度員、工廠主管協作，基於Foundry平台構建庫存優化、停機診斷等工具，顯著提升供應鏈韌性與生產效率。
- 金融業：FDE協助金融機構整合多源資料，實現風險管理、合規審計、KYC等自動化。面對嚴格的資料隱私與監管要求，FDE需設計嚴密的權限控管、加密與審計機制，確保AI系統合規運行。
- 醫療業：FDE協助醫院將AI語音助理、LLM、RAG等技術整合進EHR（電子病歷）系統，實現自動病歷摘要、診斷輔助、行政自動化等，顯著提升醫護人員效率與病患體驗。美國65%醫院已在部分診斷流程中使用AI模型，FDE在資料整合、合成資料生成、合規審查等方面發揮關鍵作用。
- 公共部門：各國政府機構正加速導入Agentic AI解決方案，FDE協助自動化行政流程、數據管理與資安監控。2026年全球政府AI Agentic市場規模預計達5000億美元，FDE在系統整合、合規審計與風險管理中扮演核心角色。
可行性與挑戰
FDE模式強調「現場快速原型、短迭代交付」，能在數週內將AI模型、資料管線與業務流程深度整合，快速驗證價值、修正問題、擴大規模。這種「現場鋪設碎石路」的能力，極大縮短了技術到價值的距離，提升專案成功率與ROI。
FDE模式強調「按成果計價」而非「按功能訂閱」或「按時計費」，更容易說服決策者，並將專案KPI與業務成果（如成本降低、效率提升、營收增長）直接掛鉤，提升專案的商業價值與可持續性。
看似FDE是靈丹妙藥，實施當中的挑戰為何?
- 產業適用性：只適合高異質、高價值、合規嚴格的B2B場景；中小企效益較低。亞洲企業偏保守，流程繁瑣，落地阻力大。
- 成本與人才：FDE需兼具技術與業務能力，薪資高昂（美國中位數約21萬美元，頂尖公司可達50萬以上），出差頻繁，留任困難。
- 組織文化：需學習型文化與跨部門協作，傳統企業難以給予足夠授權。
- 合規挑戰：FDE需嚴守資料隱私與風險管理，如香港金融業遵守《個人資料（私隱）條例》六大原則。
FDE是AI時代企業轉型與落地的關鍵角色，透過現場深耕、快速原型與閉環反饋，打通AI與業務價值的「最後一哩路」。在高異質、高價值場景中，FDE能顯著提升ROI與採納率。未來，隨著Agentic系統與合規要求升級，FDE將在大規模落地與產業升級中發揮更大戰略價值。企業若能建立FDE能力與組織閉環，將在AI競爭中掌握核心優勢。
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