Negli ultimi dodici mesi gli annunci di lavoro per un ruolo chiamato Forward Deployed Engineer sono cresciuti di oltre il 700%. Palantir lo ha reso un pilastro del proprio modello di business fin dalle origini. OpenAI ha investito miliardi di dollari per costruire un team dedicato. Salesforce ha annunciato l’intenzione di assumerne circa mille.
Il motivo, dietro i numeri, è uno solo: la maggior parte dei progetti di intelligenza artificiale generativa in azienda non produce impatto misurabile sul business. Non per un limite del modello. Perché nessuno resta abbastanza a lungo, e abbastanza dentro, da far incontrare la tecnologia con i processi reali di chi dovrà usarla ogni giorno.
Lo vediamo succedere spesso: quando un fenomeno cresce così in fretta, il mercato reagisce nel modo più prevedibile, rinominando quello che vende già. Consulenze tradizionali, system integrator, agenzie digitali hanno iniziato a chiamare “Forward Deployed Engineer” ruoli che, nella sostanza, restano quello che erano prima — un consulente che analizza, propone, consegna un documento e passa al cliente successivo.
Per noi il punto non è mai stata l’etichetta. È cosa cambia davvero nel modo di lavorare quando la si prende sul serio.
Lavoriamo così da prima che il mercato desse un nome a questo modo di lavorare. Siamo nati dalla fusione di Tech Gap Italia e Anoki, con vent’anni di progetti reali alle spalle, e il nostro manifesto lo dichiara senza ambiguità: se cerchi un fornitore che esegua ordini, non siamo i partner giusti.
Per noi un Forward Deployed Engineer, per definizione, non consegna e se ne va. Lavoriamo dentro l’azienda cliente, fianco a fianco con chi userà la soluzione, e non consideriamo un progetto concluso alla firma del collaudo — lo consideriamo concluso quando il sistema funziona senza più bisogno di noi, con i dati reali, i sistemi legacy, le eccezioni che nessuna fase di analisi aveva previsto.
È una differenza che sembra sottile sulla carta e che si misura, in pratica, in mesi di presenza fisica dentro i flussi di lavoro del cliente, non in settimane di workshop.
Non vendiamo un deliverable, misuriamo un risultato. Il metro di giudizio diventa l’impatto reale — un processo più veloce, un costo ridotto, un errore eliminato — non la consegna del documento previsto dal capitolato.
Non ci fermiamo all’implementazione, restiamo nell’esercizio. La differenza tra un pilot che funziona in demo e una soluzione che regge in produzione si vede solo restando abbastanza a lungo da attraversare entrambe le fasi.
Non costruiamo dipendenza, costruiamo autonomia. Chi lavora con noi esce da un progetto più capace di gestire la soluzione da solo, non più legato a noi per ogni modifica.
Restiamo liberi dalla piattaforma. Non abbiamo interesse a chiudere un cliente dentro uno stack proprietario: scegliamo gli strumenti — modelli AI, architetture, infrastrutture — in base al problema, non al margine sulla licenza.
Il rischio, per chi osserva questo fenomeno da fuori, è pensare che basti assumere qualcuno con questo titolo in job description per risolvere il problema. Non è così, e non lo è mai stato nemmeno per noi. Il Forward Deployed Engineer non è una figura che si inserisce in un modello di lavoro rimasto uguale: è il sintomo di un modello di lavoro diverso, dove capire il problema viene prima di proporre la soluzione, e la presenza sul campo non è un costo accessorio del progetto ma il cuore del metodo.
È quello che vale per i grandi progetti di trasformazione IT end-to-end che affrontiamo, così come per i prodotti verticali che abbiamo sviluppato nel tempo — dalla gestione di squadre e mezzi sul campo alla gamification dei processi aziendali, dall’ingegnerizzazione di piattaforme sanitarie regionali complesse ai percorsi di continuous learning. Settori diversi, stesso principio: partire da un problema reale, non da una tecnologia in cerca di applicazione.
Assumere un Forward Deployed Engineer, o affidarsi a un fornitore che si è ridefinito tale nell’ultimo trimestre, non risolve nulla se il modello di relazione resta lo stesso di sempre: capitolato, esecuzione, consegna, fattura. Per noi il discrimine non è il nome sul biglietto da visita. È se chi lavora con te resta abbastanza a lungo, e abbastanza dentro, da vedere cosa succede quando la soluzione incontra la realtà — e se ha il metodo, prima ancora della tecnologia, per farla funzionare comunque.
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