Sredinom rujna bili smo izlagači na Infobip Shiftu 2026. u Zadru, konferenciji održanoj od 13. do 15. rujna koja je okupila oko 3.000 sudionika i više od 115 predavača iz tehnološke industrije. Jedan se pojam stalno ponavljao na pozornicama i uz štandove: forward deployed engineer, ili FDE, najnoviji buzzword u svijetu umjetne inteligencije.
Najjasniji primjer na Shiftu bilo je prvo predavanje OpenAI-ja u Hrvatskoj, koje je održao Luis Velasco, forward deployed engineer u OpenAI-ju, a mi smo ga slušali iz publike. Forward deployed engineer softverski je inženjer koji radi unutar klijentove tvrtke, na njezinim sustavima i podacima, sve dok proizvod ili sustav umjetne inteligencije ne uđe u svakodnevnu upotrebu.
Ovaj tekst objašnjava što FDE radi, zašto su tvrtke koje razvijaju umjetnu inteligenciju oko te uloge izgradile cijelu isporuku i što taj model znači za hrvatsku tvrtku s 20 do 200 zaposlenih, u zemlji koja u uvođenju umjetne inteligencije zaostaje za prosjekom EU-a, a razlika je 2025. dodatno narasla.
Zašto uvođenje umjetne inteligencije u hrvatskim tvrtkama zapinje
Hrvatske tvrtke koriste umjetnu inteligenciju manje od prosjeka EU-a, a razlika se prošle godine povećala. Prema Eurostatovim podacima za 2025., umjetnu inteligenciju koristilo je 15% hrvatskih tvrtki s 10 ili više zaposlenih, naspram 20% u EU-u, dok su godinu ranije ti udjeli bili 12% i 13,5%. Najsporije napreduju male tvrtke: među hrvatskim tvrtkama s 10 do 49 zaposlenih udio je porastao s 10,5% na 12,8%, a prosjek EU-a za istu veličinu dosegnuo je 17%.
Većina te upotrebe završava na gotovim alatima. Prema istraživanju Hrvatske udruge poslodavaca (HUP) iz 2025., gotovo polovica hrvatskih tvrtki koristi umjetnu inteligenciju u nekom obliku, a formalnu strategiju ima tek oko 3 od 100, osobu ili tim zadužen za umjetnu inteligenciju jedna od deset, dok gotovo trećina kao prepreku navodi nedostatak znanja vlastitih zaposlenika. Razlika je između korištenja alata i sustava koji radi unutar poslovanja.
Kontekst je u ljudima, a ne u bazi podataka
Velasco je osnovni problem opisao na pozornici Shifta: poslovne procese teško je automatizirati jer je njihov kontekst raspršen po Slacku, starijim aplikacijama i znanju koje nitko nije zapisao. AI agentu treba isti kontekst kao i novom zaposleniku, a u većini tvrtki taj kontekst postoji samo u glavama ljudi.
Pravilo o tome kada kupac dobiva popust zna voditelj prodaje, a razlog zašto se stroj servisira svakih 6 tjedana umjesto 8 zna tehničar koji o njemu brine godinama. Ni jedno ni drugo ne pojavljuje se u izvozu iz baze podataka i ne ulazi u dokument sa zahtjevima napisan u sobi za sastanke.
Inženjer koji 2 tjedna provede uz ljude koji obavljaju posao pronaći će ta pravila, inženjer koji radi prema specifikaciji nikad ih neće vidjeti, i u tome je cijeli smisao "forward deployed" dijela naziva.
Fiskalizacija 2.0 pokazala je gdje je posao
Hrvatske tvrtke jednu su verziju ovoga već prošle. Od 1. siječnja 2026. obveznici PDV-a izdaju i primaju eRačune u tuzemnom B2B poslovanju i fiskalizacijske podatke šalju Poreznoj upravi, a za većinu njih sam propis bio je manji dio posla. Veći dio bilo je povezivanje postojećeg ERP-a, računovodstvenog sustava i višegodišnjih navika izdavanja računa s novim tokom. Uvođenje umjetne inteligencije nailazi na isti posao integracije, samo bez zakonskog roka koji bi ikoga natjerao da ga dovrši.
Odakle dolazi FDE uloga
Forward deployed engineer inženjer je dodijeljen jednom klijentu umjesto jednoj funkcionalnosti proizvoda. Ulogu je početkom 2010-ih stvorio Palantir i interno je nazvao Delta, a razlika koju je koristio bila je jednostavna: klasični inženjer radi na jednoj funkcionalnosti za mnogo klijenata, a Delta na mnogo funkcionalnosti za jednog klijenta. Palantir je otprilike do 2016. zapošljavao više FDE inženjera nego klasičnih softverskih inženjera.
OpenAI je vlastiti FDE tim osnovao 2025., a njegovi FDE inženjeri pišu kod izravno na klijentovoj infrastrukturi, po čemu se razlikuju od arhitekata rješenja koji savjetuju i predaju posao dalje. Velasco je na Shiftu pokazao obradu zahtjeva za naknadu štete koju su agenti završili za 22 sekunde umjesto za 20 do 30 minuta, a tvrtkama je poručio jasno: bez jasnog odgovora na pitanje što će se poboljšati, AI projekt ostaje eksperiment.
Kako FDE model izgleda u tvrtki s 20 do 200 zaposlenih
Hrvatska tvrtka te veličine neće zaposliti FDE inženjera na puno radno vrijeme i ne treba ga. Treba joj isti način rada od malog vanjskog tima, ljudi koji sjede s operativnim timom, grade na sustavima koje tvrtka već ima i odlaze kada tvrtka rezultat vodi sama. Za jedan proces to traje oko 12 tjedana.
U 1. i 2. tjednu gotovo se i ne piše kod. Tim prati posao, mapira gdje podaci nastaju i gdje ih ljudi prepisuju te s tvrtkom dogovara jedan mjerljiv ishod, primjerice da tehničar zatvori radni nalog za manje od 3 minute. Od 3. do 8. tjedna gradi se na stvarnim podacima, uz grubu radnu verziju koju stvarni korisnici dobivaju do 3. ili 4. tjedna, integracije s ERP-om i računovodstvenim sustavom te sloj umjetne inteligencije kada podaci ispod njega postanu pouzdani. Od 9. do 12. tjedna slijede obuka, ispravci koje otkrije svakodnevna upotreba, dokumentacija te predaja koda, pristupa i održavanja tvrtki.
FDE, konzultant ili body leasing?
Hrvatski kupci dobro poznaju body leasing, a dio pružatelja usluga inženjera koji naplaćuje po satu preimenovat će u FDE. Razlika se vidi u tome gdje ljudi rade i kako angažman završava.
| Partner u FDE modelu | Konzultant | Body leasing | |
|---|---|---|---|
| Gdje rade | Unutar vašeg poslovanja, s ljudima koji obavljaju posao | Sobe za sastanke i intervjui | U vašem razvojnom timu, pod vašim tehničkim voditeljem |
| Tko definira problem | Partner i vlasnik procesa s vaše strane, zajedno, na licu mjesta | Konzultant | Vi |
| Što isporučuju | Softver u svakodnevnoj upotrebi, mjeren jednim ishodom | Izvještaj i preporuke | Sate |
| Kako završava | Predajom vašem timu, uz plan da partner postane nepotreban | Predajom izvještaja | Kada se potroši budžet |
Partner bez plana odlaska prodaje sate.
Zašto mali tim odgovara FDE modelu
FDE model nagrađuje nešto što male tvrtke imaju same po sebi: osoba koja vam proda posao ista je osoba koja ga i radi. S malim timom radite sa seniorom kojeg ste upoznali na prvom razgovoru, od prve radionice do predaje. U većim tehnološkim tvrtkama i agencijama senior koji dobije projekt često ga predaje timu za isporuku, a svakodnevni kod piše junior koji nikad nije upoznao osobu odgovornu za vaš proces.
Mi smo mali tim iz Splita i tako radimo na Serwizzu, CMMS-u koji gradimo za timove održavanja i servisa koji radne naloge još vode na papiru, u WhatsAppu i u tablicama. Svaki novi klijent počinje na isti način: dolazimo na njegovu lokaciju, gledamo kako rade njegovi tehničari i što danas zapinje, postavljamo Serwizz prema njegovu procesu i mijenjamo proizvod tamo gdje proces traži nešto što još nismo izgradili. Sve što izgradimo za jedan tim održavanja ostaje u proizvodu za sljedeći, a to je ista petlja koju je Palantir vrtio između svojih terenskih inženjera i svoje platforme.
Počnite s jednim procesom i osobom koja za njega odgovara
FDE model svodi se na to gdje inženjer sjedi. Za hrvatsku tvrtku prvi je korak malen: odaberite proces u kojem ljudi prepisuju najviše podataka, odredite osobu koja za njega odgovara i zapišite ishod koji biste platili. Integracije i sloj umjetne inteligencije slijede iz toga.
