FDE 真正难的,不是 AI

过去这段时间，我做了两个 FDE 的 AI 项目。第一个叫内容工程，第二个叫智能招聘。

内容工程，是从热点到选题、论据、成文、配图这几步产出内容，再进行分发。分发形式又可以分成图文、文章、视频几个方向，继续做内容变体。

第二个项目是智能招聘。招聘大概可以拆成几个环节：

渠道 → 简历获取 → 简历初筛 → 邀约 → 一面 → 二面 → Offer 与谈薪 → 入职跟进。

做完这两个项目以后，我最大的一个体感是：

如果你没有行业 Know-how，贸然上 AI，会非常难。

因为做这类项目的时候，其实一直有两条线。一条是业务理解，一条是技术实现。

如果在前期两边都还不熟的时候，就直接把它们揉在一起做，整个项目的驾驭难度会非常高。

所以我现在会把 FDE 简单分成三个阶段：

业务理解 → AI 提效 → 业务重构。

而且我越来越觉得，这个顺序最好不要搞反。

1. 业务理解

第一个阶段，是业务理解。也就是先获取这个行业的 Know-how。

至少你得知道：这个业务的流程是什么，它的指标是什么。

还是拿招聘举例。

招聘的流程就是：

渠道 → 简历获取 → 简历初筛 → 邀约 → 一面 → 二面 → Offer 与谈薪 → 入职跟进。

这是流程。

另外一部分是指标。这里我自己一开始其实也绕过。什么核心指标？

比如招聘里面，最终的业务结果是什么？是实际入职。

中间又有哪些比较重要的数字？比如有效简历数。

以及整个招聘流程里的过程指标，像简历获取数、一面邀约数、二面邀约数、Offer 数等。

把流程和这些关键指标搞清楚以后，对这个业务才算开始有真正的理解。

行业 Know-how 怎么获得？

我目前觉得主要有两种方式：

• 第一种，是去访谈公司的员工，观察他们实际是怎么工作的。

• 第二种，是更直接一点：自己亲自上手，把这个业务跑一次闭环。

我会更偏向第二种。因为当你真的自己去做一次以后，对这个业务的理解会深很多。

所以如果是刚开始做 FDE，我反而会建议先找一个业务理解相对简单、比较容易上手的业务，比如招聘。大部分人对招聘本身的流程，是比较容易理解的。

但如果上来做的是电商、供应链这一类业务，可能业务理解本身就已经很复杂了。这时候再叠加 AI，难度会进一步变高。

2. AI 提效

等到第一阶段的业务理解做完以后，第二阶段才是技术实现，也就是所谓的 

AI 提效。

因为当你真的理解业务以后，才有可能判断：

整个业务里面，哪一个地方是真正值得 AI 去提效的。

这个阶段里面，我觉得还有一个很重要的前提，就是数字化和自动化。

还是拿招聘举例。候选人的信息要先被记录下来，比如候选人是谁、基础信息是什么、分数是多少、一面怎么样、二面怎么样，以及后续各个环节的状态。

最简单的形式，可能就是一个表格。当你把业务里的关键信息识别出来以后，就把它们变成一个个字段。

再进一步，可以基于这些表格里的信息做看板，用看板去呈现整个招聘的情况，甚至进一步帮助业务做判断。

所以这个阶段，我目前理解的顺序大概是：

先理解业务 → 找到高价值点 → 做数字化 → 再做自动化。

最后再根据实际情况，把它做成不同的交付形式。可能是表格、看板，也可能是 Skill、Agent、MCP 等等。

重点不是一定要用哪一种技术，而是你前面已经知道：

这个业务哪里真正值得被提效。

3. 业务重构

如果前面两个阶段都做得比较深了，再往后才是第三个阶段：业务重构。这个时候，你不只是懂业务，你同时也有比较强的技术实现能力。

那你就可以开始重新去看：原来的整个业务流程，是不是一定要这样跑？

还是用招聘举例。

原来招聘可能是从渠道开始，然后收简历、筛简历、一面、二面，再往后走。

但如果真正做业务重构，这些东西都有可能被打破。比如第一步可能不再是看简历，是不是可以直接看作品集？直接看候选人已经上线的产品？

再比如一面，是不是有一部分可以直接让 AI 来做？这个时候做的已经不只是：在原来的流程上加一个 AI。

而是开始用 AI 重新思考整个业务应该怎么运行。

这也是我现在理解的第三阶段：业务重构。

4. 最后

回过来看，我现在会把 FDE 的项目简单分成三个阶段：

第一阶段，业务理解。 先搞清楚流程和指标，获取真正的行业 Know-how。

第二阶段，AI 提效。 在理解业务以后找到高价值点，然后做数字化、自动化，再选择具体的技术实现方式。

第三阶段，业务重构。 当业务理解和技术能力都足够深以后，再重新去设计整个业务流程。

所以如果你刚开始做 FDE，我现在反而不会建议一上来就急着做 AI。

先找一个自己比较容易理解的业务，自己进去看一遍，甚至亲自跑一次闭环。

先把业务理解清楚，再去做 AI 提效。

等这两件事情都做深了以后，再谈业务重构。

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