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企业获得大模型能力已经越来越容易。真正进入业务时，AI仍要面对企业自己的数据、流程和规则。同一种模型放进不同企业，得到的效果可能相差很大，因为每家公司处理任务的方式都不同。

天枢数链选择FDE，就是希望把AI落地的工作推进到企业现场，从具体业务问题开始，把模型能力转化为员工能够使用的应用。

天枢数链FDE怎样开展工作

项目开始后，天枢数链FDE会与企业业务人员共同梳理流程，了解员工怎样完成任务、数据分布在哪些系统，以及当前工作在哪个环节受到影响。FDE会据此寻找适合AI介入的位置，明确应用的使用者、数据范围和预期结果。

场景确定以后，FDE还要参与方案设计和系统接入。企业的数据基础、权限规则和工作方式都会影响应用结构，标准化功能很难直接覆盖这些差异。FDE需要把现场获得的信息带入开发过程，让AI应用符合企业的实际条件。

应用投入使用后，天枢数链FDE会继续跟进。员工是否愿意使用、输出是否可靠、哪些操作需要修改，这些问题只有在日常工作中才能逐渐显现。FDE会把反馈带回技术团队，推动应用继续调整。

FDE让技术交付延伸到业务结果

传统项目通常有清楚的交付节点，系统上线后，主要工作便告一段落。企业AI应用还需要一段持续适应业务的过程。模型输出会受到数据变化影响，员工也会在使用中提出新的需求。

天枢数链通过FDE让业务理解保持连续。负责前期需求的人继续参与部署与后续调整，可以减少信息在不同团队之间转述造成的偏差。企业也能围绕同一个目标检查应用效果，判断AI有没有解决原来的问题。

当天枢数链FDE进入企业现场，交付内容包括可运行的应用，也包括对业务问题的持续理解。AI能够接入系统只是开始，员工愿意使用，并且确实减少了原有工作中的麻烦，才说明企业AI开始产生价值。

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