Inside OakMega｜เราใช้ Forward Deployed Engineer (FDE) ทำให้ AI ใช้งานได้จริงอย่างไร

ปลายปีที่แล้ว เราเริ่มออกตามหา

เมื่อเดือนธันวาคมปีที่แล้ว OakMega ประกาศรับสมัครตำแหน่ง FDE ซึ่งยังหาได้ยากมากในตลาดไต้หวัน พูดตามตรง เราไม่ได้คาดว่าจะมีคนภายนอกสนใจมากนัก เราแค่กำลังแก้ปัญหาที่มีอยู่จริง นั่นคือ ระหว่างที่องค์กรนำ AI มาใช้ ต้องมีใครสักคนยืนอยู่ตรงช่องว่างระหว่างเทคโนโลยีกับธุรกิจ แล้วผลักดันให้งานเดินหน้า แต่หนึ่งสัปดาห์หลังประกาศ นักข่าวจาก TVBS ก็ติดต่อเรามา เขาสังเกตว่าตำแหน่งนี้มีน้อยมากในไต้หวัน และอยากรู้ว่างานนี้ทำอะไรบ้าง สายนั้นทำให้เราตระหนักว่า สิ่งที่เราคิดว่าเป็นแค่การแก้ปัญหาภายใน จริงแล้วสะท้อนการเปลี่ยนแปลงที่กำลังเกิดขึ้นทั้งอุตสาหกรรม

องค์กรไม่ได้แค่ซื้อเครื่องมือ AI อีกต่อไป แต่ต้องการคนที่ช่วยให้ AI ถูกนำไปใช้ได้จริง FDE คือคนคนนั้น

เราไม่ได้มองหาคนที่ “ทำได้ทุกอย่าง” แต่มองหาคนที่เห็นปัญหาแล้วอยากลงมือแก้ ชอบแก้ปัญหาหน้างาน และไม่ติดอะไรที่ต้องประชุมทั้งกับวิศวกรและเจ้าของธุรกิจในวันเดียวกัน

ถ้าคุณรู้สึกว่านี่คือตัวคุณ ลองดูตำแหน่งงานของเราได้เลย 👉 ตำแหน่ง FDE ของ OakMega

⬇️ หรือดูรายงานของ TVBS เกี่ยวกับเราก่อน เพื่อดูว่าวันทำงานของ FDE เป็นอย่างไร ⬇️

สารบัญ

FDE (Forward Deployed Engineer) คืออะไร?

งานของ FDE ดำเนินไปอย่างไร?

FAQ

---

การนำ AI มาใช้ที่ล้มเหลว ส่วนใหญ่ไม่ใช่ปัญหาด้านเทคโนโลยี

ถ้าคุณเคยร่วมโปรเจกต์ AI ขององค์กรมาสักสองสามโปรเจกต์ ประโยคนี้น่าจะคุ้นหู โมเดลทำงานได้ดี เดโมราบรื่น ผู้บริหารพยักหน้าแล้ว แต่พอเข้าสู่ระบบของลูกค้า ทุกอย่างกลับติดขัด รูปแบบข้อมูลไม่ตรงกัน ระบบเดิมต้องปรับแต่ง กระบวนการต้องออกแบบใหม่ สุดท้ายทั้งโปรเจกต์ก็เข้าสู่สถานะ “อยู่ระหว่างหารือ” ไปอีกนาน

เทคโนโลยีพร้อมแล้ว แต่การนำไปใช้จริงยังไม่พร้อม

นี่คือจุดเริ่มต้นที่เราออกแบบบทบาท Forward Deployed Engineer (FDE)

วิธีส่งมอบเทคโนโลยีกำลังเปลี่ยนไป

ในอดีต ตรรกะการส่งมอบซอฟต์แวร์องค์กรนั้นชัดเจน คือ พัฒนาผลิตภัณฑ์ ขายให้ลูกค้า แล้วให้ทีม IT ของลูกค้าดูแลต่อ วิศวกรอยู่ฝั่งบริษัท ลูกค้าอยู่ฝั่งลูกค้า ตรงกลางมีแค่เอกสารหนึ่งชุด อีเมลซัพพอร์ตหนึ่งช่องทาง และการอบรมเป็นครั้งคราว

โมเดลนี้เริ่มใช้ไม่ได้ผลเมื่อเจอกับระบบ AI ที่ซับซ้อนขึ้น

สาเหตุไม่ใช่เพราะเทคโนโลยียากเกินไป แต่เพราะระยะห่างระหว่างเทคโนโลยีกับหน้างานนั้นไกลเกินไป เมื่อระบบ AI ต้องเชื่อมต่อกับ ERP ของลูกค้า ทำงานร่วมกับวิศวกรข้อมูลของเขา และอธิบายให้ผู้บริหารเข้าใจว่า “ทำไมโมเดลถึงตัดสินแบบนี้” เอกสารเพียงชุดเดียวย่อมไม่พอ

นี่คือเหตุผลที่การส่งมอบเทคโนโลยีกำลังเปลี่ยนจาก “การส่งมอบผลิตภัณฑ์” ไปสู่ “การส่งมอบโซลูชัน”

และ Forward Deployed Engineer ก็คือผลลัพธ์ที่เป็นรูปธรรมของการเปลี่ยนแปลงนี้

---

แล้ว FDE ทำอะไรกันแน่?

แนวคิด FDE ถูกริเริ่มโดย Palantir ในช่วงต้นทศวรรษ 2010 พวกเขาส่งวิศวกรเข้าไปประจำที่หน่วยงานรัฐและลูกค้าองค์กรขนาดใหญ่โดยตรง ไม่ใช่เพื่อไป “ซัพพอร์ต” แต่เพื่อไป “แก้ปัญหาด้วยกัน” วิศวกรกลุ่มนี้ถูกเรียกภายในว่า “Deltas” และต่อมาได้พัฒนามาเป็น Forward Deployed Engineer ในปัจจุบัน

ลองนึกภาพ FDE ว่าเป็นสถาปนิกโซลูชันที่เขียนโค้ดได้ แต่ก็ไม่ได้มีแค่นั้น

ที่ปรึกษาแบบเดิมบอกคุณว่าควรทำอย่างไร ส่วน FDE ลงมือทำให้สำเร็จไปพร้อมกับคุณ วิศวกรแบบเดิมรอเอกสาร requirement ส่วน FDE ร่วมกำหนด requirement ไปกับคุณ

พูดให้เจาะจงขึ้น FDE ต้องมีความสามารถเหล่านี้ครบทุกข้อ

• ความสามารถในการลงหน้างาน: คุยเรื่องความต้องการกับฝ่ายธุรกิจของลูกค้าได้ และคุยเรื่องสถาปัตยกรรมกับวิศวกรของลูกค้าได้
• ความสามารถในการสร้างต้นแบบอย่างรวดเร็ว: เปลี่ยนความต้องการทางธุรกิจที่ยังคลุมเครือให้เป็น PoC ที่รันได้จริงในเวลาสั้นที่สุด
• ความสามารถในการเชื่อมต่อข้ามระบบ: ไม่ใช่แค่โมเดล AI แต่รวมถึงโฟลว์ข้อมูล การเชื่อมต่อ API และความเข้ากันได้กับระบบเดิม
• ความสามารถในการนำประสบการณ์หน้างานกลับมาพัฒนาผลิตภัณฑ์: edge case ของลูกค้าแต่ละราย คือโอกาสทำให้ผลิตภัณฑ์สมบูรณ์ขึ้น

บทบาทนี้อยู่ระหว่างวิศวกร ที่ปรึกษา และผู้จัดการผลิตภัณฑ์ ไม่ได้เป็นอย่างใดอย่างหนึ่ง แต่เป็นทั้งหมดรวมกัน แล้วเติมความมหัศจรรย์อีกเล็กน้อย

---

หนึ่งโปรเจกต์ สี่ขั้นตอน

งานของ FDE ไม่ใช่การรับทิกเก็ต แก้บั๊ก แล้วปิดทิกเก็ต แต่ละโปรเจกต์มักผ่านสี่ขั้นตอนเต็มรูปแบบ ดังนี้

ขั้นที่ 1: กำหนดขอบเขต (Scoping) เมื่อลูกค้าบอกว่า “เราอยากใช้ AI ปรับปรุงกระบวนการ” หน้าที่ของ FDE คือแปลประโยคนั้นให้เป็น “ในขั้นตอนที่ X เราจะใช้วิธี Y ประมวลผลข้อมูล Z โดยมีเป้าหมายให้ตัวชี้วัด A ดีขึ้นกี่ %” การเปลี่ยนสิ่งที่คลุมเครือให้ชัดเจนคือรากฐานของทั้งหมด

ขั้นที่ 2: พัฒนาและทดสอบ PoC เริ่มจากการพิสูจน์แนวคิดที่เล็กพอและเร็วพอ ทดสอบความเป็นไปได้ทางเทคนิคบนข้อมูลจริง ให้ผลลัพธ์เป็นตัวพิสูจน์ ไม่ใช่สไลด์นำเสนอ เป้าหมายของขั้นนี้ไม่ใช่ความสมบูรณ์แบบ แต่คือการรู้ให้เร็วที่สุดว่า “เส้นทางนี้ไปต่อได้หรือไม่”

ขั้นที่ 3: นำเทคโนโลยีไปใช้งานจริง (Deployment) เมื่อ PoC ผ่านการพิสูจน์แล้ว ขั้นต่อไปคือทำให้กลายเป็นระบบที่รันบน production ได้จริง ทั้งการรวมข้อมูล การเชื่อมต่อระบบ และการวางกระบวนการ ทำทีละส่วนอย่างรอบคอบ เพื่อให้มั่นใจว่าหลังขึ้นระบบแล้วจะไม่มีปัญหาตอนตีสอง

ขั้นที่ 4: ฟีดแบ็กและทำให้เป็นมาตรฐานกลาง ขั้นนี้เป็นจุดที่หลายบทบาทมักมองข้าม FDE ไม่ได้ส่งมอบแล้วจากไป แต่จะนำสิ่งที่ได้เรียนรู้จากโปรเจกต์กลับไปให้ทีมผลิตภัณฑ์ ความต้องการพิเศษของลูกค้ารายนี้ อาจเป็น pain point ที่ลูกค้าอีกสิบรายก็มีแต่ยังไม่ได้พูดออกมาหรือเปล่า? เคสของลูกค้าคือวัตถุดิบที่ดีที่สุดในการพัฒนาผลิตภัณฑ์

‍

FAQ

Q: Forward Deployed Engineer (FDE) คืออะไร?
‍A: FDE คือวิศวกรสายข้ามสาขาที่ผสานการพัฒนาเทคโนโลยี การเชื่อมต่อระบบ และความเข้าใจธุรกิจเข้าด้วยกัน มีหน้าที่ลงไปที่หน้างานของลูกค้า นำโซลูชัน AI และระบบอัตโนมัติไปติดตั้งใช้งานในสภาพแวดล้อมจริงขององค์กร เพื่อให้มั่นใจว่าเทคโนโลยีถูกใช้ได้จริงและสร้างผลลัพธ์

Q: FDE ต่างจากวิศวกรหรือที่ปรึกษาทั่วไปอย่างไร?
‍A: วิศวกรทั่วไปมักพัฒนาผลิตภัณฑ์อยู่ภายในบริษัท ที่ปรึกษาให้คำแนะนำ ส่วน FDE ลงไปแก้ปัญหาร่วมกับลูกค้าที่หน้างานโดยตรง และมีทั้งความสามารถในการเขียนโค้ด กำหนด requirement เชื่อมต่อระบบ และส่งฟีดแบ็กกลับไปยังผลิตภัณฑ์

Q: ทำไมองค์กรจึงต้องการ FDE?
‍A: สาเหตุหลักที่การนำ AI มาใช้ล้มเหลวมักไม่ใช่ตัวเทคโนโลยี แต่เป็นช่องว่างระหว่างเทคโนโลยีกับกระบวนการธุรกิจหน้างาน FDE ช่วยเปลี่ยนความต้องการที่คลุมเครือให้เป็นโซลูชันที่ใช้ได้จริง และทำให้ระบบทำงานได้อย่างเสถียรในสภาพแวดล้อมจริง

Q: FDE ของ OakMega ทำงานอะไรบ้าง?
‍A: งานของ FDE ที่ OakMega แบ่งเป็นสี่ขั้นตอน ได้แก่ การกำหนดขอบเขตความต้องการ (Scoping) การพิสูจน์แนวคิด (PoC) การนำเทคโนโลยีไปใช้งานจริง (Deployment) และการนำประสบการณ์หน้างานกลับไปให้ทีมผลิตภัณฑ์ เพื่อให้โซลูชันพัฒนาต่อเนื่อง

Q: ตำแหน่ง FDE เหมาะกับคนที่มีพื้นฐานแบบไหน?
‍A: เหมาะกับวิศวกรที่มีทักษะพัฒนาซอฟต์แวร์ สนใจกระบวนการทางธุรกิจ สื่อสารและทำงานร่วมกับคนหลายบทบาทที่หน้างานของลูกค้าได้ และชอบแก้ปัญหาจริงอย่างรวดเร็ว