Керівник OpenAI Сем Альтман і генеральний директор Meta Марк Цукерберг майже одночасно заявили, що впровадження штучного інтелекту у бізнес відбувається значно повільніше, ніж очікувала галузь. Як повідомляє Forbes, на цьому тлі зростає попит на нову спеціалізацію — інженерів передового розгортання (Forward Deployment Engineer, FDE), які допомагають компаніям адаптувати ШІ до реальних робочих процесів.

Сем Альтман підкреслив, що людство ще не пережило "момент iPhone" для ШІ — коли технологія стане органічною частиною повсякденної роботи. На його думку, головною перепоною є економічна інерція та небажання людей змінювати звичні підходи. Одразу після цієї заяви стало відомо, що Meta скасувала внутрішній проєкт Office Transformation, який мав радикально перебудувати роботу компанії навколо агентів ШІ та скоротити окремі команди до 60% від початкового складу.

"Переможцями у ШІ будуть не ті, хто матиме найяскравіші демонстрації, а ті, хто перетворить безладну роботу на надійні робочі процеси", — зазначив автор Forbes Лутц Фінгер.

Головною причиною повільного впровадження експерти називають низьку довіру до автономних агентів. За даними опитування Harvard Business Review за 2026 рік, лише 6% компаній повністю довіряють ШІ виконання ключових бізнес-процесів. Інститут Ifo зафіксував зростання використання ШІ з 40,9% до 54,5% за рік, але це радше поступова адаптація, ніж масова революція. Альтман пояснює, що проблема не в можливостях моделей, а у великій кількості неформальних винятків і звичок, які не задокументовані в робочих процесах.

Хто такі FDE і чому їх масово наймають

Щоб подолати цей розрив, з'явилася нова спеціалізація — інженер передового розгортання. Такі фахівці працюють безпосередньо в компаніях-клієнтах, вивчають реальні бізнес-процеси та адаптують системи ШІ під конкретні потреби. За останній рік кількість вакансій FDE зросла на 729%. Першою цю модель застосувала Palantir, а нині таких спеціалістів активно шукають OpenAI, Anthropic, Google, Salesforce та OMMAX. Вони не просто впроваджують готові рішення, а допомагають зрозуміти, як організація працює на практиці.

Ситуацію порівнюють із розвитком безпілотних автомобілів: машини швидко навчилися дотримуватися правил, але довго не могли безпечно їздити серед людей, які часто відхиляються від формальних норм.

"Справжнє питання полягає не в тому, чи використовувати ШІ, чи ні. Воно полягає в тому, наскільки автономною має бути система", — наводить слова засновника Swarmer Алекса Фінка Forbes.

На думку експертів, роль FDE з часом може змінитися: якщо зараз це переважно фахівці з машинного навчання, то надалі ними можуть стати маркетологи чи фінансисти, які добре знають свою сферу та володіють інструментами ШІ. Альтман і Цукерберг фактично підтвердили, що самі моделі не здатні автоматично перебудувати роботу компаній — для цього потрібна людина, яка розуміє і технологію, і реальні процеси всередині організації.

Водночас низка американських корпорацій, серед яких Microsoft та Uber, почала скорочувати витрати на ШІ через його високу вартість і сумнівну окупність. Бізнес стикається з безконтрольним споживанням токенів і ліцензій, скепсисом співробітників та обмеженою віддачею від алгоритмів, які через безпекові ризики не мають доступу до важливих внутрішніх даних.