Роль Forward Deployed Engineering в OpenAI: от эксперимен...

В начале 2025 года в OpenAI была создана команда Forward Deployed Engineering (FDE), задача которой — преодолеть разрыв между теоретическими возможностями моделей машинного обучения и их надежным применением в реальных рабочих процессах. Руководитель направления Колин Джарвис отмечает, что возможности искусственного интеллекта развиваются быстрее, чем системы и процессы, необходимые для их использования.

Команда FDE работает непосредственно с клиентами над их самыми сложными проблемами. Главный принцип подразделения звучит так: «Начинай с результата, делай всё необходимое для успеха, затем масштабируй». Цель каждого такого взаимодействия — создать повторяемое решение. Если базовая планка поднимается до уровня, когда следующим клиентам больше не нужны инженеры FDE для решения подобного класса проблем, команда считает свою работу успешно выполненной.

FDE turns a hard, unsolved problem into a zero-to-one solution and then a reusable package as technology advances.

Практика показывает, что интеграция требует глубокого погружения в специфику бизнеса. В середине 2025 года около 15 инженеров FDE работали с крупным производителем полупроводников над более чем 10 сценариями использования. В этой индустрии верификация может занимать около 70% усилий проекта. Результатом внедрения стала экономия около 48% времени за счет генерации тестов на базе ИИ, медианное улучшение производительности на 22% благодаря оптимизации ядра, а недели отладки сжались до часов.

Другой пример — сельскохозяйственная компания John Deere с 200-летней историей. Ее технология See & Spray использует камеры и машинное обучение для точечного опрыскивания сорняков, что позволяет снизить использование химикатов на величину до 70%. Однако для достижения этих результатов фермерам нужна помощь в настройке оборудования. John Deere внедрила API OpenAI для создания масштабируемой и персонализированной поддержки на естественном языке.

Tax AI pilot throughput increases from a baseline index of 100 to approximately 150, about 50% higher with the same capacity.

В финансовом секторе инженеры OpenAI работали с Thrive Holdings над созданием Tax AI для бухгалтерских фирм Crete. Во время пилотного запуска система обработала 7 000 налоговых деклараций и увеличила пропускную способность примерно на 50%. Автоматизация деклараций по арендуемой недвижимости потребовала шести недель инженерной работы и проверок специалистами для достижения 90% точности и полноты (precision and recall).

Ключевым этапом работы FDE является переход от кастомных интеграций к стандартизированным решениям. По мере роста возможностей модели Codex, команда смогла перевести разрозненные сценарии использования на общую архитектуру, удалив около 90% пользовательского кода из каждого проекта. Это радикально изменило скорость масштабирования: в одном из примеров августа 2026 года первоначальное развертывание заняло два месяца, но расширение решения на вторую команду потребовало всего один день.

Работа на пределах возможностей текущих моделей помогает выявлять пробелы в интеллекте, которые необходимо закрыть исследовательскому отделу. В проекте с крупным телекоммуникационным клиентом, где голосовые обращения составляли около 90% объема обслуживания, базовая модель изначально показала результат около 60% на ключевых тестах для производственной среды. Подобные ограничения становятся отправной точкой для совместной работы клиентов, инженеров внедрения и исследователей над улучшением вызовов функций (function calling) и следования инструкциям (instruction following) в реальных условиях.