El enfoque FDE (Fulfilled Derivative) utilizado por OpenAI y Palantir: aprender de los problemas de los clientes y crear un buen producto. Entrevista con Colin Jarvis, director de OpenAI Forward Deployed Engineering (FDE), por @apoorv03: Las empresas que realmente pueden brindar IA de vanguardia a las empresas y crear cientos de millones o incluso miles de millones de dólares en valor no son las que tienen los puntajes de modelo más altos, sino las que mejor entienden cómo "soportar el dolor y producir productos". ¿Qué es FDE? En pocas palabras, significa enviar ingenieros de tecnología central de primer nivel directamente al sitio del cliente para trabajar día y noche con los expertos comerciales del cliente, comprender profundamente sus puntos débiles reales, iterar rápidamente para desarrollar soluciones utilizables y luego refinar las partes reutilizables en productos para beneficiar a más clientes. El ex director técnico de Palantir, Shyam Sankar, utilizó esta famosa analogía: FDE significa "metabolizar el dolor y excretar el producto". Prácticas FDE y principios clave de OpenAI 1. Abordar únicamente los problemas importantes de alto riesgo y alto valor. En lugar de centrarse en aspectos secundarios o menores, abordar directamente los aspectos más esenciales, más rentables o más derrochadores del negocio del cliente. · ejemplo: Morgan Stanley aplicó directamente el GPT-4 a todo su negocio de gestión de patrimonio (su segmento comercial más grande). • Un gigante de los semiconductores ha encargado a OpenAI que aborde la mayor fuente de residuos en toda la cadena de valor. 2. La confianza es más difícil de generar que la tecnología, y la iteración es más importante que las demostraciones. Caso de Morgan Stanley: El proceso de desarrollo tecnológico puede ejecutarse en 6-8 semanas, pero se necesitaron 6 meses completos de pruebas piloto, evaluación e iteración continua para que los asesores financieros lo utilizaran con sus clientes. • Resultado final: tasa de adopción del 98%, con un aumento de tres veces en el uso de informes de investigación. 3. Impulse el desarrollo con Eval. Cualquier fragmento de código escrito con base en un modelo grande no se considera completo a menos que se cuente con un conjunto riguroso de evaluaciones que demuestren su eficacia. Este conjunto de evaluaciones no solo es la base para generar confianza, sino también la clave para entregar sin problemas el sistema al equipo interno del cliente en el futuro. 4. Establecer equilibrios claros entre "determinismo" y "probabilismo": deje que los modelos grandes hagan lo que mejor saben hacer: gestionar escenarios complejos, ambiguos y semánticamente significativos. Sin embargo, todas las áreas que deben ser 100% correctas (cumplimiento, cantidades, decisiones críticas) deben estar encerradas en el código determinista tradicional. El consejo más crucial y perspicaz para los aspirantes a CEO de FDE es este: deben tener extremadamente claro cuál es su propósito. Dos estilos de juego completamente diferentes: A. Tratar a FDE como un negocio de servicios para ganar dinero (cobrando honorarios de consultoría) → Buen flujo de caja a corto plazo, pero es fácil convertirse en una "empresa de consultoría de alto nivel". B. Trate a FDE como un enfoque de "cero a uno" para la productización → Puede ganar menos en el corto plazo, pero en el largo plazo puede convertir soluciones locales para los clientes en capacidades de plataforma. Colin ha visto muchas empresas fracasar de esta manera: hablan de convertirse en empresas de productos, pero cuando un gran cliente les ofrece dinero para personalizar el producto, no pueden resistirse a aceptar el trabajo, lo que resulta en una pérdida total de visión estratégica. La verdadera disciplina es tener el coraje de decir no a los acuerdos no estratégicos, incluso cuando nos enfrentamos a las mayores dificultades y tentaciones financieras. El objetivo final del FDE: salir con el producto en la postura correcta. • Primer proyecto para un cliente: Quizás solo el 20 % de los componentes sean reutilizables → ¡Apretar los dientes y terminarlo! • Segundos 3 clientes: La tasa de reutilización aumenta al 50 %. • Más adelante → Productizar esta parte directamente y lanzarla a todos los clientes. El Agent SDK y el Agent Kit de OpenAI, que actualmente se están promocionando intensamente, se crearon de esta manera: 1. Comience por perfeccionarlo a partir de los proyectos personalizados de Klarna. 2. Iterar en clientes como T-Mobile. 3. Finalmente, se convertirá en un marco de agente inteligente universal que todos podrán utilizar.
