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FDE · FORWARD DEPLOYED ENGINEER

企业AI落地 · 现场自测诊断台

回答4步问题,如同一位前线部署工程师坐到你身边:定位真问题、审计数据、选出窄MVP、给出可嵌入、可溯源的AI解决方案。全部逻辑在本地运行,数据不上传。

方法论来源:Datawhale《FDE案例100》24个真实驻场案例 诊断框架:诊断 → 数据审计 → 窄MVP → 嵌入 → 扩展
1业务概况
2痛点识别
3数据与组织
4约束与目标

第一步 · 认识你的业务

先说说你是谁

FDE进场第一件事是摸清现场,而不是谈技术。

第二步 · 找到真问题

哪里最让你和员工头疼?

勾选你真实感受到的痛点,系统会把它们翻译成可落地的AI场景。

第三步 · 数据与组织审计

你的数据和团队,准备好了吗?

案例反复证明:技术只占约20%难度,数据和组织才是主战场。

45分

第四步 · 约束与目标

红线和期望,先说清楚

合规约束决定部署方式,期望决定MVP怎么切。

FDE提醒第一个项目切忌贪大。下面的诊断会强制帮你选出一个"小而完整、能改变一个决策"的窄MVP,而不是一份宏大转型PPT。