Forward Deployed Engineering (FDE) para los proyectos de innovación en IA de una Big Four

Una firma de las Big Four se enfrentaba a una demanda creciente de soluciones de IA por parte de sus clientes, pero muchos de los casos de uso propuestos conllevaban una incertidumbre real: ¿funcionaría el modelo con los datos reales del cliente?, ¿lo adoptarían los usuarios?, ¿se sostendría el caso de negocio? Los modelos de entrega tradicionales hacían que averiguarlo fuera caro, con largas fases de definición y una gran inversión inicial antes de demostrar ningún valor. Además, cada nuevo proyecto tendía a empezar de cero, por lo que rara vez se reutilizaban los aprendizajes y los activos de proyectos anteriores. La firma necesitaba capacidad de ingeniería que pudiera trabajar cerca del negocio, avanzar a la velocidad de una startup y cumplir, al mismo tiempo, los estándares de seguridad, cumplimiento normativo y calidad que se esperan de una Big Four.

Integramos un equipo de forward deployed engineers en la organización de ingeniería de la firma, trabajando codo con codo con los consultores y con los responsables del cliente. El modelo se apoya en tres pilares.

Validar rápido y después comprometerse. Cada caso de uso empieza con un ciclo corto y acotado en el tiempo que entrega un prototipo funcional sobre datos reales, no una presentación. Unos puntos de decisión claros determinan si un caso de uso avanza, cambia de rumbo o se detiene, de modo que la inversión sigue a la evidencia.

Entrega acelerada con IA generativa. El equipo usa IA generativa en todo el ciclo de vida: para refinar especificaciones, explorar diseños, generar y revisar código, y producir pruebas y documentación. Así, el esfuerzo de ingeniería pasa del código repetitivo a las decisiones que determinan la calidad.

Convertirlo todo en componentes. Se espera que cada proyecto deje algo reutilizable: patrones de agentes, bibliotecas de prompts, conectores de datos, entornos de evaluación, arquitecturas de referencia y plantillas de especificación. Todo ello se recopila en una biblioteca compartida, de modo que cada nuevo proyecto parte con más ventaja que el anterior.

Cuando un caso de uso demuestra su valor, el mismo equipo lo consolida, lo escala y lo despliega en producción, evitando la pérdida de conocimiento que supone el traspaso entre equipos de «piloto» y de «entrega».

En menos de tres meses se han probado numerosos casos de uso de IA y dos ya están en producción. El tiempo desde el arranque hasta un primer prototipo funcional se ha reducido de varios meses a semanas. El 100 % de los nuevos proyectos parte ya de componentes existentes en lugar de una página en blanco, y los casos de uso inviables se identifican y se detienen en menos de dos semanas, antes de comprometer un presupuesto significativo.

• Algoritmos en Python
• Azure
• API de OpenAI
• LangChain

Para la firma, el proyecto aporta un menor tiempo hasta obtener valor, menos riesgo al invertir en IA y una biblioteca creciente de activos probados cuyo valor se multiplica con cada proyecto. El modelo de ampliación de equipo ofrece una capacidad flexible y especializada que crece con la demanda, sin el coste de construirla internamente. Para los clientes finales de la firma, supone ver pronto una solución funcional, tomar decisiones de continuar o no basadas en evidencias y no en suposiciones, y llegar a producción con sistemas construidos con estándares empresariales desde el primer día.