十一月初的一个下午，一家做家居服的公司开季度会。供应商在投屏上演示刚做好的模型，输入几个标签，几十秒出二十款睡裙的图，改个领型再出十款。演示完，董事长问了一句「这个东西上线以后，设计部今年的考核怎么算」。
设计总监说，人还是这些人，活少了一半，考核指标一个字没改。 财务总监说，费用降下来了，明年的预算是不是也该降。 供应商说，这些都不影响，先把系统装上，用起来再说。
会开到这里就散了。这不是虚构的桥段。十一月二日，时代周报报道洪兴股份自研的纺服垂直大模型投入内部应用，公开的数字是单款开发周期从十五天压到两天，单款费用从两千元降到五元，按一年六千款样衣计算，一年省下的直接成本超过两千四百万元。同一篇报道里还有一个数，行业爆款命中率常年在百分之十上下。
数字很硬。会议室里那个问题也很硬。省下来的钱记在谁的账上，改掉的指标算谁的功劳，这两件事没人回答，模型就只是一个更快的工具，第二年该慢的地方还是慢。
这就是 FDE咨询 进场要先处理的事。FDE 是 Forward Deployed Engineer，前沿部署工程师，Palantir 在 2011 年把这个名字给了自己的解决方案工程师，后来 OpenAI、Anthropic、AWS 都在招。它做的事用一句话说，工程师带着模型进到客户公司里，把模型接到真实的业务流程上，直到业务指标真的动了才撤。不接流程，只交代码，那是软件实施。
流程能不能接上，卡点往往不在技术侧。设计师愿意用，是因为快。版房愿意配合，是因为少改几轮。可一旦考核表上没有这一栏，中层就不会把这件事排在自己的优先级里。研发周期缩短八天，对设计总监的考核没有任何加分，他为什么要为了这件事去改自己部门排了两个月的活。
做错的样子见过两种。一种是系统上线，指标不动，年底复盘写成「员工接受度不够」，第二年换个供应商再来一遍。另一种是指标改了，改错了地方，把「出图数量」写进设计师的考核，出图量翻三倍，选中的款数没变，样衣成本反而上去。
判断在这里。FDE咨询 的第一个交付物是那张考核表，模型排在第二。谁的动作变了，哪条指标跟着动，动多少，谁签字认这个数，四件事在一页纸上写完，再谈技术方案。
可以带走的是一张表，三列。
第一列写动作。列出这条业务线上最花时间的三个动作，写清楚现在几天、模型接上以后几天。洪兴那份材料里，单款从十五天到两天，这样的差距足够撑起一次考核调整。
第二列写指标。每个动作对应一条现有指标，比如单款开发成本、单款上市天数、选中款占比。没有现成指标的，当场补一条，别用「效率提升」这种没法量的词。
第三列写签字人。动作变了，谁负责把新流程写进部门制度。指标动了，谁负责在下一次考核里兑现。这一列空着的项目，一律不做。
这张表最难填的是第三列。很多公司的第一、二列一周就填完了，第三列拖了三个月。拖的原因通常是没人愿意在自己任内把部门的考核标准改低，哪怕效率确实高了。
希纪在给服装企业做增长诊断时，最常听到的一句话是「系统都上了，人还是老样子」。往下问一层，多半能找到那张没有签字人的表。
回到洪兴那间会议室。董事长问的那个问题，其实是在问这家公司愿不愿意为效率重新分一次工。愿不愿意，跟模型能力关系不大。模型已经把单款费用压到五元，剩下的账要靠人来算。
有一组公开数据可以放在旁边看。麻省理工学院的研究被反复引用，企业做的生成式 AI 项目里，大约百分之九十五没有带来投资回报。那百分之五的共同点，是把模型接进了具体岗位的日常动作，并且改了考核。
模型进厂第一周，先别急着看效果。把那张三列的表打印出来，让三个部门各自填一列。填不出来的那一列，就是这次项目真正的难点。
希纪 · 服装产业观察