Индийские IT-компании спешно создают команды AI-инженеров, работающих непосредственно у клиентов

Индийские компании, оказывающие технологические услуги, формируют крупные команды инженеров, работающих непосредственно у клиентов, поскольку заказчики стремятся быстрее внедрять более практичные решения на основе искусственного интеллекта. Как сообщает The Times of India, Infosys, Tata Consultancy Services и LTIMindtree входят в число компаний, создающих или расширяющих возможности для этой роли, известной как FDE.

FDE работает непосредственно с клиентом: выявляет полезную задачу, разрабатывает решение и вводит его в эксплуатацию. Эта роль сочетает разработку программного обеспечения с умением принимать решения с учётом интересов клиента и ответственностью за конечный результат. Тем самым она отличается от обычного задания в сфере услуг, в рамках которого инженеры, как правило, реализуют требования, сформулированные кем-то другим.

Infosys планирует расширить свою группу frontier engineering до 6 000 инженеров, а TCS, как сообщается, создаёт пул FDE численностью 8 900 человек. LTIMindtree объявила о программе подготовки более 1 000 инженеров, сертифицированных в области AI, включая специалистов, готовых работать непосредственно у клиентов.

Стремительное расширение отражает более масштабные изменения в технологической отрасли. AI сокращает объём некоторых традиционных задач по разработке программного обеспечения, одновременно повышая спрос на инженеров, способных применять новые инструменты в сложных бизнес-средах. В результате ощущается нехватка специалистов, обладающих одновременно передовыми техническими навыками и уверенностью для тесной работы с клиентами.

Роль, сочетающая редкие навыки

Подход FDE был разработан американской софтверной компанией Palantir. Её инженеры работают бок о бок с клиентами, определяют, что именно нужно создать, и помогают внедрить решение, а не прекращают работу после подготовки технической спецификации. Руководители отрасли говорят, что индийские компании не могут воспроизвести эту модель простым переводом большего числа сотрудников на работу в офисы клиентов или сменой названий должностей уже имеющихся специалистов сферы услуг.

Anjor Kanekar, бывший FDE в Palantir и основатель Platypus Technologies, сказал The Times of India, что эта работа одновременно требует трёх способностей: инженерного мастерства производственного уровня, умения выбрать стоящую бизнес-задачу и хладнокровия для принятия решений на глазах у клиента. Такое сочетание качеств встречается нечасто. Многие состоявшиеся инженеры предпочитают держаться подальше от работы, связанной с непосредственным общением с клиентами, тогда как многие эффективные специалисты по работе с клиентами не разрабатывают промышленное программное обеспечение.

Vishal Sikka, бывший главный исполнительный директор Infosys и основатель Hangten Systems, сказал, что выдающиеся способности к решению проблем не будут расти прямо пропорционально численности персонала. По его мнению, простое переименование должностей сотрудников, работающих на стороне клиента, в FDE при сохранении почасовой оплаты не позволит реализовать предназначение этой модели. Он утверждал, что AI ослабляет традиционную связь между выручкой и числом людей, назначенных на проект, создавая для Индии возможность перейти от поставки рабочей силы к повышению отдачи от квалифицированных специалистов.

Viral Shah, главный исполнительный директор JuliaHub, указал на организационную структуру Palantir как ещё одно препятствие для прямого копирования модели. Palantir обычно формирует небольшие проектные команды из молодых инженеров, знакомых с современными инструментами разработки и собственными продуктами компании. Эти команды также обладают значительной свободой в выборе технологий, состава команды и найме сотрудников, что позволяет им быстро продвигаться вперёд.

Почему традиционного обучения может оказаться недостаточно

Индийские IT-компании адаптировались к предыдущим технологическим изменениям, сказал Shah, но переход к AI отличается тем, что бросает вызов модели трудового арбитража, на которой во многом развивалась отрасль. Он добавил, что компании смогут адаптироваться, если их руководители будут технически вовлечены и поймут, как работают AI-native команды.

Расширить круг потенциальных FDE особенно трудно, поскольку широкое обучение в области AI автоматически не создаёт специалистов, обладающих необходимыми навыками. Thirumala Arohi, руководитель направления обучения Cognizant, сказала, что эта роль требует глубоких технических знаний, ответственности за определённую бизнес-сферу и особого подхода к решению незнакомых задач. Надёжно сформировать такие способности, просто включив курсы в план обучения, невозможно.

Cognizant провела обучение AI-грамотности для 350 000 сотрудников, причём более 150 000 из них вошли в программы AI Bridge. Arohi сказала, что такие усилия повышают общий уровень возможностей организации, однако лишь меньшая группа сможет прийти в операционную среду по урегулированию страховых требований или в другую клиентскую среду и взять на себя ответственность за результат. По её словам, этот разрыв — намеренная особенность процесса отбора, а не свидетельство провала массового обучения.

Масштабирование за счёт небольших команд

Возможным решением становится воспроизведение компактных автономных подразделений вместо постоянного расширения отдельных команд FDE. Cognizant использует команды, или «поды», из одного-трёх человек, намеренно ограничивая их размер, чтобы не допустить возвращения передачи задач между определением проблемы, созданием решения и ответственностью за результат. Рост достигается за счёт добавления новых подов, а не расширения каждого из них.

Lalit Wadhwa, технический директор Coforge, сказал, что эффективный FDE должен уметь выявить и сформулировать проблему, создать готовое к промышленной эксплуатации решение, поддержать его внедрение и оценить результат. Для развития этих способностей необходимы взвешенное инженерное мышление, полномочия для принятия соответствующих решений и регулярная обратная связь от платформенных команд.

Ramesh Lokre, сооснователь и главный исполнительный директор Saicon Consultants, сказал, что центральная проблема шире, чем найм или обучение. Работа непосредственно у клиента требует чувства ответственности за результат и взгляда на предприятие в целом. Если компании просто переименуют старую схему работы на стороне клиента и удалённо, предупредил он, они не создадут модель, которую теперь ищут заказчики.