AI 交付 · FDE 人才培养

让 AI 交付真可靠,
业务真见效。

围绕真实业务,培养能推进 AI 落地的人才,沉淀可验收、可追溯的业务交付工具与系统部署。

场景实施验收
SuperOnes 独角兽 IP 形象

我们是谁,干啥的,有啥用?

LAYER 01 · 第一层
大模型
生产力

大模型生产力已经很强,但 86%–89% 的 AI 试点止步于演示阶段,距离业务很远;

LAYER 02 · 第二层
Agent
会干活

Agent 平台只做“工具 + 标准”,最后一段深入业务现场交付的没人扛;

LAYER 03 · 第三层
SuperOnes
怎么可靠交付、怎么服务业务

我们在这里:对“能验收、能负责、能交付”负责。

前两层正在被大厂和开源快速商品化,但真正服务业务可靠交付,需要深入业务一线,打通最后一公里。

FDE 逻辑

从问题到复利。

一次交付不是终点。把每一步沉淀成可复用的资产,下一次才更快、更稳、更容易验收。

01

看见问题

先看清客户真正要解决的问题,再决定做什么。

02

设计解法

把问题变成可执行的方案、流程和工具。

03

交付影响

让交付进入现场,形成可观察的业务影响。

04

组织复用

把一次交付沉淀成团队可复用的资产。

05

持续增长

让每次复盘都回到下一次增长。

看见问题 → 设计解法 → 交付影响 → 组织复用 → 持续增长

先把传统业务流 AI 化,让交付变可用可靠,再通过不断迭代让它变得更加高效!

案例

不靠口号,靠可溯源的数据。

SuperOnes 的价值观是“可靠交付和验收”——这些是可溯源的案例。

// 电信

网络数据分析

Before
按天 · 1–3人
After
分钟级

新分析需求从"按天写 SQL"压到分钟级,人工取数错误大幅减少。

来源:Datawhale《FDE 案例100》NO.16 · 美国头部电信运营商
// 城市规划

研判报告生成

Before
3–5 天
After
10–20 分钟

跨部门报告从近一周压到十几分钟,单项分析 1 小时 → 5–10 分钟。

来源:Datawhale《FDE 案例100》NO.4 · 城市规划设计院
// 医药

销售团队赋能

Before
近 2 个月
After
约 3 周

新人培训压缩 2/3,老销售每月省 3–4 个人天、多拜访 1–2 个客户。

来源:Datawhale《FDE 案例100》NO.18 · 生物科技上市公司
// 建筑设计

消防图纸合规

Before
数天
After
约 30 分钟

数百空间逐条对照规范,从数天缩到 30 分钟出初稿,人从执行转为审核决策。

来源:Datawhale《FDE 案例100》NO.21 · 建筑设计方
本站实证 · SUPERONES 自建项目

这个网站本身作为一个独立项目,从立项 → 规划 → 视觉设计 → 程序开发 → 关联业务 API 接口植入 → 域名与服务器部署 → 上线,这个在传统流程中需要 15 天以上 的项目,在 SuperOnes 系统里通过集成 AI 业务流完成,只花了 3 个小时

不可溯源的数据,我们不放。这是“可验收”价值观的底线。

选择路径

你现在更关心哪件事?

企业

让一个具体场景先跑起来。

从现有流程出发,一起明确 AI 适合做什么、能解决哪些问题、交付什么结果、创造什么价值,以及 AI 与人如何协同让业务更加高效高产。

沟通我的业务场景 →
人才

从会用 AI,到能推进交付。

围绕业务拆解、工程实施和验收复盘,了解 FDE 需要的能力与交付标准。

查看FDE培养计划
系统部署

从一开始,就深入业务一线,以可靠部署为准则。

选定一个业务问题,明确业务目标,设计解决方案,推进实施与验证。

步骤 我们与客户一起确认什么 应留下的材料
明确场景使用者、流程、基线、范围和负责人场景说明与现状记录
约定验收质量、效率、异常处理与人工边界验收清单与测试样本
实施验证系统接入、权限、执行记录和失败处理实施记录与验证结果
业务复盘是否达到约定、哪些问题仍存在验收结论与后续计划

四个方向,回答「可靠交付」最常被追问的四件事:

把验收条件、环境和结果放在一起核对。

示例材料:脱敏验收记录

明确执行权限与审批边界。

示例材料:动作审批记录

保留关键步骤及成果来源。

示例材料:过程记录与来源索引

按环境确认部署、依赖及恢复方式。

示例材料:部署检查和恢复演练记录
FDE 培养

学习的终点,是能把一个项目摸清、做成、交付。

围绕真实业务问题,训练业务拆解、工程落地、数据与系统、人机协作、现场沟通、结果交付和项目复盘七项能力。

01
业务场景说明
02
实施方案
03
可运行成果
04
验收记录
05
复盘说明
有行业经验、懂业务的职场人

在一个行业里扎过根,知道事情实际是怎么跑通的。

在看行业新机会的人

手上有一套攒下来的经验和判断,差的只是一个能接上的新位置。

要 AI 化改造的中小企业主 + 团队

知道必须改,只是还没找到能落地、能验收的下手方式。

成果示例

一个可量化、可溯源、可演示的交付成果,并讲清它怎么被验收。

当前状态

意向登记中 · 班期与安排以正式通知为准。

不是把人培养成 FDE,是培养懂业务、会用 AI、能把结果交付出来的人。
个人学习有网课和集中线下实训课两种方式;企业集训以线下集训为主,内训 + 陪跑与上门可单独定制。

当前为意向登记,班期与安排以正式通知为准。

方法论

开始动手前,先把这几件事想明白。

01

如何选第一个 AI 场景

从真实流程出发,找到值得验证、又能验收的第一个问题。

02

如何写验收标准

把"效果好"翻译成可观察、可核对、可追溯的条件。

03

FDE 成果应展示什么

一份成果如何证明你不仅能做,还能对结果负责。

SuperOnes 定位白皮书|系统部署与人才如何一起推动交付 →
FAQ

从一个具体问题开始。

SuperOnes 当前能提供什么?

系统部署方法与 FDE 人才培养,均处于开放承接或意向登记阶段,与试点及规划分开说明。

企业需要先准备什么?

一个具体流程、一位业务负责人,以及可讨论的验收目标;首次咨询不要求上传内部资料。

系统部署能接入哪些系统?

以已验证的平台、版本及项目评估为准,不承诺"什么都能接"。

FDE 培养适合谁?

有开发、实施、数据或业务数字化经验的人;零基础是否适合,按实际课程另行说明。

学完是否保证就业?

不以报名或结业承诺录用;提供成果评审与岗位匹配支持。

现在可以报名或启动项目吗?

FDE 培养为意向登记阶段;企业项目可先沟通,按真实开放状态推进。