AI原生的一代，做FDE会更容易吗？

上次参加了@Brian高兴 发起的speak up & learn，聊了现在大火的FDE。先说说FDE是啥，它的全称是Forward Deployed Engineer，它负责让 AI 在客户公司里真正用起来，并持续产生业务结果。若 SaaS 卖的是一套工具，FDE 交付的则是这套工具能够稳定运转的业务流程，因而更像一位同时补足技术、业务、项目与客户协作缺口的驻场「mini CTO」。

客户往往只能描述表面的需求，却未必能准确指出真正阻碍效率、转化或交付的核心问题，因此FDE必须既能听懂需求，也能在必要时重写需求。只有理解行业场景、流程细节和价值链，才能判断哪些问题值得优先解决、价值如何计算。

那场Coffee Chat里问到一个问题，关于年轻人进入这个行业的可能性。年轻一代更AI原生、可塑性更强，但FDE的核心是行业洞察，没有多年实操，甚至看不见真正的问题在哪里。我们也可以看到各种访谈、发言都在说什么所谓「AI下半场」、足够准确的上下文、经验积累和行业认知balabala。但好像没人说，对于一个刚进入某个行业的应届毕业生，在AI的时代里，到底怎么形成对业务的理解和洞察。

之前和一个做vc的朋友聊过，他说现在实习生的报告写得乱七八糟，既然都是外包给AI，那还不如他自己喂给AI写得好。实习生把AI写的报告交上去之前，或许也并非没有检查，但他们看不出哪里有问题，想修改也无从下手。而他回忆自己早年在券商的「古法」实习，「手搓」会议纪要、写报告这种看似dirty的work，不说积累和形成了多深的行业认知，至少也让他把这些信息通读了一遍。现在有了AI的帮助，这一步可以直接跳过，确实省了不少事，但对于刚入职场的人了解行业，好像又少了什么。dirty work只是一个例子，在「初出茅庐」和「行业专家」之间的gap，过去要用几年甚至几十年的沉淀去填补，现在要怎么才能一步跨过去？或者说，要怎么借助AI的力量，去帮助自己快速学习、积累那些本来需要大量时间才能获得的经验？