Сем Альтман і Марк Цукерберг визнали головну проблему ШІ: чому компаніям потрібні нові інженери

Керівник OpenAI Сем Альтман і генеральний директор Meta Марк Цукерберг майже одночасно визнали, що впровадження штучного інтелекту в бізнес відбувається значно повільніше, ніж очікувала галузь. Водночас почала поширюватися нова професія — інженер передового розгортання (Forward Deployment Engineer, FDE), що допомагає адаптувати ШІ до реальних робочих процесів компаній, повідомляє Forbes.

Сем Альтман заявив, що людство ще не пережило “момент iPhone” для ШІ — момент, коли технологія перестає бути окремим інструментом і стає природною частиною повсякденної роботи. На його думку, головною перепоною є економічна інерція та небажання людей швидко змінювати звичні способи роботи.

Практично одразу після цієї заяви стало відомо, що Meta відмовилася від внутрішнього проєкту Office Transformation (OT), який мав радикально перебудувати робочу силу компанії навколо агентів ШІ. План передбачав скорочення окремих команд до 60%, залишивши невеликі групи співробітників для контролю роботи систем ШІ. 

“Переможцями у ШІ будуть не ті, хто матиме найяскравіші демонстрації, а ті, хто перетворить безладну роботу на надійні робочі процеси”, — заявив автор матеріалу Forbes Лутц Фінгер та додав, що компанії, які правильно інтегрують ШІ, отримують змогу автоматизувати процеси, що раніше займали тижні, запускати більше продуктів і працювати з більшою кількістю каналів без пропорційного збільшення штату.

Довіра до агентів залишається низькою

Головною причиною повільного впровадження експерти називають брак довіри до автономних агентів. За даними опитування Harvard Business Review за 2026 рік, лише 6% компаній повністю довіряють агентам ШІ виконання ключових бізнес-процесів. Інститут Ifo зафіксував зростання використання ШІ серед компаній з 40,9% до 54,5% за рік, але це свідчить радше про поступову адаптацію, ніж про масову революцію.

Альтман пояснює, що проблема полягає не в можливостях моделей. Більшість робочих процесів містять безліч неформальних винятків, обхідних рішень і звичок співробітників, які ніколи не були задокументовані.

Хто такі FDE і чому їх масово наймають

Саме для подолання цього розриву з'явилася нова спеціалізація — інженер передового розгортання. Такі фахівці працюють безпосередньо всередині компаній-клієнтів, вивчаючи реальні бізнес-процеси та адаптуючи системи ШІ під конкретні потреби. За останній рік кількість вакансій FDE зросла на 729%.

Першопрохідцем у цій моделі стала компанія Palantir, а нині таких спеціалістів активно наймають OpenAI, Anthropic, Google, Salesforce та OMMAX. На відміну від традиційних інженерів, вони не просто впроваджують готовий продукт, а допомагають зрозуміти, як організація працює на практиці.

Урок безпілотних автомобілів

Автор порівнює нинішню ситуацію з розвитком автономного транспорту. Безпілотні автомобілі швидко навчилися дотримуватися правил дорожнього руху, однак довго не могли безпечно рухатися реальними дорогами, де люди постійно відхиляються від формальних правил.

“Справжнє питання полягає не в тому, чи використовувати ШІ, чи ні. Воно полягає в тому, наскільки автономною має бути система”, — цитує Фінгер слова засновника Swarmer Алекса Фінка.

На його думку, роль FDE з часом також еволюціонуватиме. Якщо сьогодні вона вимагає глибоких знань машинного навчання, то в майбутньому її можуть виконувати маркетологи, фінансисти чи інші фахівці, які добре знають свою сферу й водночас володіють інструментами ШІ.

Поки ж Альтман і Цукерберг фактично підтвердили, що самі моделі не здатні автоматично перебудувати роботу компаній. Найнадійнішим шляхом до успішного впровадження залишається людина, яка розуміє як технологію, так і реальні робочі процеси всередині організації.

Водночас низка американських корпорацій, зокрема Microsoft та Uber, почала переглядати та скорочувати масштабні витрати на ШІ через його невиправдану дорожнечу і сумнівну окупність. Бізнес дедалі частіше стикається з безконтрольним споживанням токенів та ліцензій, скепсисом співробітників і обмеженою віддачею від алгоритмів, які через безпекові ризики не мають доступу до важливих внутрішніх баз даних.