最近我一直在参与企业 AI Native 提效和转型，接触了不少大型企业，其中很多都是规模很大的公司，市值几十亿美金的都有，也有规模较小的传统企业。 国内关于 FDE 的内容，特别是抖音小红书，常常就是说这是个风口，什么日薪一万叽里咕噜那些。把它包装成了一种万能解法：把几个懂 AI、会编程的工程师送进企业，就能帮助企业完成 AI Native 转型。 这里我要下个判断： FDE入企，绝对不能实现企业AI Native 企业规模越大，内部流程、部门协作、利益关系和管理机制就越复杂 FDE 可以开发原型、优化局部流程 但你一个空降兵，就算老板开明给你了很高权限，也很难同时承担组织诊断、业务理解和跨部门推动。 更大的问题是，很多企业并没有把自己的工作方式沉淀下来。 我接触过市值几十亿美元的企业，内部仍然缺少完整的知识库，大量业务规则、判断标准和协作方式，都存在员工的经验里，外部 FDE 看到的往往只是一小段流程，很难理解整个业务如何运转。 除非一个 FDE 本来就在这家公司工作，对业务和组织拥有长期积累，否则他很难仅靠几个月驻场完成这种理解 但现在这个的需求市场确实很大，在我接触的企业中，几乎每一家都有 AI 提效的需求。 区别在于，有些企业已经意识到了，有些企业还没有找到合适的表达方式，它们知道 AI 很重要，却说不清应该先改哪条流程，也不知道用什么结果验证投入是否有效（有些在询价时会特别关注“ROI”，但这个并不是能衡量ROI的东西，所以如何说服他们或者找到真正的目标客户也尤为重要） 所以现在很多企业容易把需求简化成购买工具、组织培训或者找几个工程师驻场，这就是为什么现在FDE炒的价格高，项目做出几个 Demo，内部展示一轮，然后逐渐失去后续推动力。 我观察到的一个挺好的方法，就是通常会让 FDE 和 FDPM 配合工作。 FDE 负责技术实现。有一个叫FDPM的配合 这里的 FDPM 需要具备深厚的行业经验。他熟悉行业的业务流程、决策逻辑和风险边界，能够判断哪些环节值得改，哪些问题不能只靠技术解决。 例如，帮助一家传统建材企业推进 AI Native 变革，FDPM 最好长期做过建材行业，本身就是行业专家，他先找到有价值、能落地的问题，再和 FDE 一起把行业经验转化成新的工作流和系统。 这套组合比单独派 FDE 更合理，但仍然不能保证变革成功 传统企业的很多问题牵涉管理机制和部门协作，外部团队很难代替企业完成这些改变。 我现在判断一家企业能否完成 AI Native 转型，会先观察创始人和高管。 他们是否愿意使用 AI 重做自己的信息获取和决策方式？是否愿意调整原有流程，给试点项目足够的资源，并推动部门配合？ 如果管理层自己不 AI Native，或者不愿意AI Native，员工很快就会把 AI 当成一项额外任务。外部团队再强，也只能完成几个局部提效项目，很难改变这家公司的运转方式。 传统企业的 AI Native 变革包含技术建设，也包含管理层自身的转变。后者没有发生，前者很难进入企业的核心业务