Forward Deployed Engineers: Was hinter dem neuen KI-Jobtitel steckt

Milliardeninvestitionen in ein Berufsbild: Microsoft, Amazon, OpenAI und Anthropic haben innerhalb weniger Wochen eigene Einheiten für Forward Deployed Engineering angekündigt. Microsoft allein investiert rund 2,5 Milliarden US-Dollar und will 6.000 Ingenieure und Branchenexperten bei Kunden einsetzen, OpenAI hat gemeinsam mit Investoren die Deployment Company gegründet und Anthropics angekündigtes Gemeinschaftsunternehmen richtet sich ausdrücklich an den Mittelstand.

Das Ziel ist, den produktiven Einsatz von KI weiter zu verbreiten und die sogenannte Frontier AI an die Kunden zu bringen. Als Frontier AI (auf Deutsch: KI an der technologischen Grenze) bezeichnet man die momentan leistungsstärksten KI-Modelle, die komplexe Probleme lösen und an der Spitze der technologischen Entwicklung stehen.

Hinter all diesen Initiativen steht dasselbe Modell: Forward Deployed Engineering. Wir erklären, was der Begriff bedeutet, warum die großen Anbieter jetzt auf Forward Deployed Engineering setzen und warum das für Unternehmen sowie Arbeitgebende und Arbeitssuchende in der Tech-Branche interessant ist.

Vorweg: FDEs gibt es nicht erst seit kurzem und auch nicht erst, seit KI das vorherrschende Thema ist. Die aktuelle Aufmerksamkeitswelle wurde aber durch Herausforderungen bei der Umsetzung von KI-Projekten in Unternehmen ausgelöst. Sie hat dem Berufsbild des Forward Deployed Engineers Sichtbarkeit gegeben und könnte in unseren Augen ein Umdenken bei der Planung komplexer Software anstoßen.

Ein Forward Deployed Engineer (FDE) ist ein Softwareentwickler, der direkt beim Kunden und in dessen Prozessen arbeitet, um komplexe Softwareprojekte umzusetzen. Er analysiert beispielsweise die Infrastruktur und Möglichkeiten für KI-Anwendungsfälle direkt beim Kunden, baut die Lösung mit den Daten und Systemen des Unternehmens und bleibt verantwortlich, bis sie messbare Ergebnisse liefert.

Geprägt hat den Begriff Anfang der 2010er-Jahre das Unternehmen Palantir, das seine Entwickler*innen seither in die Organisationen seiner Kunden entsendet, um seine Produkte zu integrieren und an ihre Prozesse anzupassen. Bei Palantir lag der Schwerpunkt lange auf dieser Integrationsarbeit: bestehende Softwareprodukte an die gewachsenen Systeme des Kunden anpassen, Schnittstellen bauen und Daten migrieren.

Ein Forward Deployed Engineer, der KI-Anwendungen umsetzt, hat die Aufgabe, Modelle, Agenten oder RAG-Systeme in die Abläufe eines Unternehmens einzubauen und bis zur Produktionsreife zu bringen. Diese neue Ausprägung entsteht aus der aktuellen Nachfrage nach KI-Lösungen und erklärt, warum Unternehmen wie OpenAI und AWS gerade um FDEs konkurrieren.

makandra setzt seit 2024 lokale KI-Projekte für Unternehmen um, die in sensiblen Branchen arbeiten oder bei denen Standard-KI-Tools an ihre Grenzen stoßen. Ein Teil unseres Entwicklerteams hat sich inzwischen zu Expert*innen für lokale KI-Anwendungen weiterentwickelt. Oder wie wir jetzt auch sagen könnten: zu AI Forward Deployed Engineers.

Wir sehen auf unseren Projekten und in den Projekt-Anfragen: Die KI-Adoption in Unternehmen geht voran, aber langsamer, als man vielleicht vor drei Jahren gedacht hätte, als der Hype um die deutlich besseren Sprachmodelle startete. Woran das liegen könnte, zeigt der aktuelle Trend zum FDE: KI-Standardtools stoßen öfter an ihre Grenzen, aber das nötige Wissen, um passende KI-Anwendungen selbst zu bauen, ist häufig nicht vorhanden. 

Der Sprung vom Prototyp zur produktiven Anwendung ist bei KI größer als bei klassischer Software. Eine semantische Suche über die eigenen Dokumente ist als Demo schnell gebaut. Schwierig wird es, wenn sie über sensible Daten läuft und jedes Ergebnis dem Rollen- und Rechtesystem des Unternehmens folgen muss: Jede Nutzer*in darf nur finden, was sie auch sehen darf. Dazu kommen die Anbindung an die bestehenden Systeme, Qualitätssicherung und Betrieb. Dieser Komplexität ist ein Engineer gewachsen, der diese Herausforderungen kennt und Lösungen baut, die zu den Prozessen des Kunden passen.

Drei Gründe sprechen bei KI-Projekten für den Einsatz von Forward Deployed Engineering:

• Komplexität der Materie
  Bei geschäftskritischen, produktionsreifen KI-Anwendungen müssen Datenaufbereitung, Schnittstellen, Qualitätssicherung und Betrieb mitbedacht und umgesetzt werden. Ein Projekt wird also schnell zu groß und komplex für die Umsetzung im Team neben den täglichen laufenden Aufgaben.
• Spezialisierung von KI-Expert*innen
  KI-Anwendungen zu entwickeln hat sich zu einem eigenen Fachgebiet entwickelt, wobei sich Modelle und Best Practices ständig ändern. Interne Teams sind mit der Entwicklung bestehender Systeme ausgelastet und können diese notwendige, zusätzliche Expertise schwer nebenher aufbauen. Es kann sinnvoller sein, externe Expertise für die Zeit des Projekts einzukaufen.
• Verantwortung statt Bodyleasing
  Ein FDE übernimmt Verantwortung für das System. Er oder sie versteht die fachlichen Abläufe, plant die passende KI-Anwendung und integriert sie in mit Software-Schnittstellen so, dass am Ende das gewünschte Ergebnis steht. Das Team einfach durch Bodyleasing aufzustocken, um die KI-Anwendung umzusetzen, ist aus diesem Grund nicht die beste Lösung.

Nach diesem Muster setzen wir KI-Projekte bei makandra um: Wir helfen zuerst dabei, den richtigen Anwendungsfall zu finden, konzipieren die KI-Anwendung und setzen sie in enger Zusammenarbeit mit dem Kunden um - häufig zunächst als Proof of Concept, den wir dann zum Produktivsystem weiterentwickeln. Die laufende Anwendung wird so übergeben, dass das Team damit arbeiten und sie managen kann.

Forward Deployed Engineering beschreibt, wie Individualsoftware-Entwicklung in komplexen Projekten aus unserer Sicht schon immer funktioniert hat. Besonders wenn es um geschäftskritische Software geht, ist der Anbieter von Anfang an beratend dabei und hilft, die Abläufe zu verstehen und in sinnvolle Software zu übersetzen. Die Software wird auf die Datenanforderungen des Kunden zugeschnitten und am laufenden Betrieb erprobt, bevor sie in die Verantwortung des Kunden übergeht.

Wir arbeiten seit über 15+ Jahren nach diesem Muster, früher in der Softwareentwicklung, heute zusätzlich bei der Entwicklung lokaler KI-Anwendungen. Neu an der aktuellen Entwicklung sind der Begriff und die Tatsache, dass nun auch die Plattformanbieter selbst so arbeiten wollen – quasi ins Dienstleistergeschäft einsteigen. Das ist keine Kritik an der Entwicklung, im Gegenteil: Es bestätigt, worauf es bei KI-Projekten ankommt und kann gleichzeitig jungen Menschen mit Interesse an IT Ängste nehmen: Jobs in der Softwareentwicklung werden nicht verschwinden, sie werden sich verändern. KI verändert die Techbranche aber bietet gleichzeitig viele Möglichkeiten, dass Mitarbeitende und Unternehmen sich weiterentwickeln, neue Themenfelder erschließen und den technologischen Wandel mitgestalten können.

Der Forward-Deployed-Engineering-Trend im KI-Umfeld bestätigt eine Erfahrung, die sich in KI-Projekten überall wiederholt: KI im Unternehmen zu verankern benötigt Engineering-Arbeit mit guter Kenntnis der Prozesse des Kunden. Sich in fachliche Prozesse eindenken und technische Lösungen finden können: Bei geschäftskritischen Softwareprojekten ist das schon immer unsere Vorgehensweise und nun kommt uns das bei der Entwicklung lokaler KI-Anwendungen zugute. 

Dass die größten Technologieunternehmen der Welt dafür jetzt eigene Organisationen mit Milliardenbudgets aufbauen, zeigt: Der Zugang zu immer besser werdenden Sprachmodellen allein reicht bei der großen Aufgabe der KI-Adoption nicht aus. Es braucht auch gute Engineers, die sich in Fachbereiche eindenken können und technisch fit sind, um KI-Anwendungen für Unternehmen zu bauen, die jene oft versprochene Entlastung durch KI bringen.