AI FDE

AI FDE vermittelt den Feld-Delivery-Loop, der einen Forward Deployed Engineer ausmacht: Nutzer interviewen, um das eigentliche Problem zu finden, die KI-Lösung mit expliziten Abwägungen eingrenzen, rund um echte Nutzeraufgaben prototypen, Produktionssysteme integrieren, Verhalten und Wert bewerten und anschließend Rollout und Adoption vorantreiben. Der Lehrplan ist um diese sechs Phasen herum aufgebaut und nicht um ein bestimmtes Modell oder einen Anbieter, sodass die Fähigkeiten über Plattformen, Branchen und Kundenumgebungen hinweg übertragbar sind.

Die Lernmethode ist bewusst evidenzbasiert. Lernende bearbeiten zunächst Diagnoseszenarien, ohne nach der idealen Antwort zu suchen, lesen dann die Erklärung und den Kompetenzleitfaden und absolvieren schließlich ein Feldlabor, das ein prüfbares Artefakt erzeugt – ein Discovery-Briefing, eine Architektur, einen Prototyp, einen Evaluationsbericht, einen Rollout-Plan oder ein Post-Launch-Review. Die Zertifizierung folgt erst nach der Übung: Wer die Online-Prüfung erneut ablegt und die veröffentlichten Themen- und Punktanforderungen erfüllt, erhält ein Zertifikat mit einem öffentlichen Verifizierungscode, der unabhängig geprüft werden kann.

Die Plattform erklärt ausdrücklich, dass sie eine unabhängige Gemeinschaft und kein offizielles Zertifizierungsprogramm eines KI-Labors ist und dass ein Zertifikat Assessment-Evidenz dokumentiert, statt die berufliche Leistung zu belegen. Sie richtet sich an angehende FDEs, die ein Portfolio aufbauen, an Software- und Applied-AI-Engineers, die von Features zu Deployments wechseln, sowie an Delivery-Teams und Ausbilder, die eine gemeinsame Kompetenzbasis suchen.