Teams haben oft Schwierigkeiten, neue KI-Agenten in bestehende Systeme zu integrieren. Ihr teures neues Tool bleibt nun ungenutzt, weil niemand weiß, wie es mit Ihren Systemen funktioniert.
Laut einer weltweiten Umfrage unter Führungskräften aus der Wirtschaft skalieren bereits 23 % der Unternehmen agentenbasierte KI-Systeme über die Experimentierphase hinaus, während weitere 39 % diese aktiv in einer oder mehreren Funktionen des Geschäfts testen.
Dennoch hat weniger als 1 von 10 Unternehmen Erfolg damit, diese tools in den breiten operativen Einsatz in Teams und Workflows überzuführen.
Diese Kluft zwischen Absicht und Wirkung zeigt sich.
Anstatt KI als Plug-and-Play-Produkt zu behandeln, überbrücken vor Ort eingesetzte Ingenieure (FDEs) die Kluft zwischen Pilotprojekt und Produktion, indem sie sich tief in Ihre Umgebung einbetten, KI-Agenten an Ihre Daten, Systeme und Workflows anpassen und sie für Ihre Teams wirklich nützlich machen.
Erfahren Sie, wie FDEs dies zu erledigen haben und wie Sie sie mit den richtigen Workspace-Tools ausstatten können, um erfolgreich zu sein.
Was ist ein vor Ort eingesetzter Ingenieur?
Ein vor Ort eingesetzter Ingenieur ist ein technischer Experte, der direkt mit Ihrem Team zusammenarbeitet und in Ihre Umgebung eingebunden ist, um Softwarelösungen zu implementieren, benutzerdefiniert anzupassen und zu warten.
Im Gegensatz zu traditionellen Ingenieuren, die Produkte aus der Ferne entwickeln, arbeitet ein FDE an der Schnittstelle zwischen Produkt und Kunde. Seine Aufgabe ist es, die technischen Fähigkeiten eines KI-Agenten in greifbaren geschäftlichen Wert umzusetzen.
Diese Rolle gewann erstmals bei Unternehmen wie Palantir an Bedeutung, wo komplexe Enterprise-Software eine praktische Umsetzung erforderte. FDEs verbinden fundierte technische Kenntnisse mit einem ausgeprägten Geschäftssinn und Kundenverständnis.
Anstatt Code zu liefern, stellen sie sicher, dass der KI-Agent perfekt zu Ihren individuellen Workflows, Datenstrukturen und organisatorischen Rahmenbedingungen passt. Und Sie erhalten einen Experten, der das Potenzial der KI für Ihr Team zum Leben erweckt. ✨
Warum vor Ort eingesetzte Ingenieure für die Einführung von KI-Agenten entscheidend sind
KI-Agenten geben oft allgemeine, wenig hilfreiche Antworten, wenn sie die spezifische Fachsprache, die Workflows oder die Daten eines Unternehmens nicht verstehen. Dies ist ein häufiger Schwachpunkt bei der Einführung von KI in Unternehmen. Wenn einem KI-Tool der Kontext fehlt, kann es seine Aufgabe nicht effektiv erfüllen, was zu geringem Vertrauen der Benutzer und schließlich zur Aufgabe des Tools führt.
Mit der Zeit entsteht so ein Zyklus der Frustration, in dem Teams das Gefühl haben, dass der KI-Agent mehr Arbeit verursacht als er einspart. Das Ergebnis ist eine KI-Ausbreitung: mehr Tools, mehr Verwirrung und weniger tatsächliche Wirkung.
In der Praxis lässt sich die Einführung von KI-Agenten in einige vorhersehbare Kategorien einteilen:
- Fehlender Domänenkontext: Die KI versteht interne Terminologie, Metriken oder Prozesse nicht, sodass die Antworten generisch oder falsch wirken.
- Oberflächliche Integrationen: Agenten haben keine tiefe Verbindung zu Kernsystemen wie CRMs, Data Warehouses oder internen Tools, was alles, was sie tatsächlich erledigen können, begrenzt.
- Sich häufende Randfälle: In realen Workflows treten Ausnahmen und Einschränkungen auf, die in Demos nie berücksichtigt werden.
- Langsame Feedback-Schleifen: Es dauert Wochen, bis Probleme aufgedeckt und behoben werden, was dazu führt, dass Teams das Vertrauen verlieren und die Nutzung des tools einstellen.
- Verantwortungslücken: Niemand ist dafür verantwortlich, dass die KI nach Abschluss des Setups durchgängig funktioniert.
Ohne eine Möglichkeit, diese Kontextlücke zu schließen, können KI-Investitionen ihr Versprechen nicht einlösen, und die Teams greifen wieder auf manuelle Prozesse zurück, denen sie bereits vertrauen.
Hier macht ein vor Ort eingesetzter KI-Ingenieur den Unterschied. Durch die direkte Einbindung in Ihre Umgebung kümmern sie sich um benutzerdefinierte Integrationen, lösen Randfälle und schaffen enge Feedback-Schleifen, die den KI-Agenten kontinuierlich an Ihr Geschäft anpassen.
Mit der Zeit klingt der Agent nicht mehr generisch, sondern verhält sich wie ein System, das tatsächlich versteht, wie Ihr Unternehmen funktioniert.
📮 ClickUp Insight: 88 % unserer Umfrageteilnehmer nutzen KI für ihre persönlichen Aufgaben, doch über 50 % scheuen sich, sie bei der Arbeit einzusetzen. Die drei größten Hindernisse? Mangelnde nahtlose Integration, Wissenslücken oder Sicherheitsbedenken.
Was aber, wenn KI bereits in Ihrem Workspace integriert und sicher ist?
ClickUp Brain, der integrierte KI-Assistent von ClickUp, macht dies möglich. Er versteht Eingaben in einfacher Sprache und löst alle drei Probleme bei der Einführung von KI, während er Ihren Chat, Ihre Aufgaben, Dokumente und Ihr Wissen im gesamten ClickUp-Workspace miteinander verbindet. Finden Sie Antworten und Erkenntnisse mit einem einzigen Klick!
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Der Aufstieg von vor Ort eingesetzten Ingenieuren in der Enterprise-KI
Konkurrenten bringen KI-Features auf den Markt, die tief in die Workflows der Kunden integriert sind, und setzen Sie damit unter Druck, Schritt zu halten. Ihre eigenen KI-Implementierungen sind langsam, umständlich und oft nicht erfolgreich, sodass Sie in eine reaktive Position geraten, anstatt den Markt anzuführen.
Dies kann zu Marktanteilsverlusten und einem schlechten Ruf für Software führen, die nicht hält, was sie verspricht.
Dieser Druck ist der Grund, warum die Rolle des vor Ort eingesetzten Ingenieurs immer beliebter wird. Was als Nischenposition in hochriskanten Regierungs- und Verteidigungsaufträgen begann, ist heute ein wichtiger Wettbewerbsvorteil in der kommerziellen KI. Da KI-Agenten sich von experimentellen Spielzeugen zu missionskritischen Tools entwickeln, können sich Unternehmen keine fehlgeschlagenen Implementierungen mehr leisten.
Und der Arbeitsmarkt spiegelt dies wider. Eine Analyse von Indeed's Hiring Lab und der Financial Times ergab, dass sich die Stellenanzeigen für vor Ort eingesetzte Ingenieure mehr als verdreifacht haben – insbesondere zwischen Januar und September 2025 stiegen sie um über 800 %, was die explosive Nachfrage nach dieser hybriden Rolle bei KI-Implementierungen widerspiegelt.
Dieser Anstieg macht diese Rolle zu einer der am schnellsten wachsenden im Bereich der Technologieeinstellungen in diesem Jahr.
Das Wachstum ist auch der Branche nicht entgangen. Die Risikokapitalgesellschaft Andreessen Horowitz (a16z) hat den vor Ort eingesetzten Ingenieur als einen der „angesagtesten Jobs in der Tech-Branche” hervorgehoben, eine Rolle, die fundierte technische Kenntnisse mit kundenorientierter Problemlösung verbindet.
Einige Arbeitgeber handeln bereits schnell:
- OpenAI hat spezielle FDE-Teams eingerichtet und hat einen erheblichen Plan für eine Expansion, um Unternehmen zu unterstützen.
- Salesforce hat sich öffentlich dazu committet, eine große vorwärtsgerichtete Ingenieursorganisation aufzubauen, um die Ergebnisse des KI-Einsatzes zu skalieren.
- Unternehmen wie Anthropic, Cohere, Databricks und ElevenLabs schreiben im Rahmen ihres umfassenden Aufwands zur Einführung von KI aktiv Stellen für FDE aus.
Dieser rasante Aufstieg unterstreicht, dass die Herausforderung nicht nur darin besteht, agentenbasierte KI zu entwickeln. Es kommt darauf an, sie in realen Workflows einzusetzen, zu integrieren und zu operationalisieren. Vorwärtsgerichtete Ingenieure schlagen diese Brücke, indem sie technische Fähigkeiten mit dem geschäftlichen Kontext verbinden, sodass KI-Agenten nicht nur existieren, sondern einen nachhaltigen Wert liefern.
🚀 Der Vorteil von ClickUp: Entwickelt für vor Ort eingesetzte Ingenieure
Mit ClickUp for Engineering und dem Codegen Agent erhalten vor Ort eingesetzte Ingenieure einen Workspace, der für die tatsächliche Produktionsarbeit und nicht nur für die Planung konzipiert ist.
Technische Aufgaben, Meilensteine bei der Bereitstellung, Fehler und benutzerdefinierte Änderungen werden zusammen mit dem genauen Kontext dargestellt, der erklärt, warum die Arbeit wichtig ist. Der Codegen Agent hilft FDEs, schneller voranzukommen, indem er Code direkt aus realen Anforderungen, Tickets und Diskussionen generiert, aktualisiert oder validiert und so den manuellen Aufwand für die Verknüpfung zwischen Systemen reduziert. Anstatt den Kontext für jede Übergabe neu zu schreiben, können Ingenieure Entscheidungen und Feedback sofort in ausführbare Änderungen umsetzen.
Dieser enge Kreislauf ist für FDEs von entscheidender Bedeutung, die unter ständigem Druck stehen, KI-Agenten an chaotische, reale Umgebungen anzupassen. Das Ergebnis sind schnellere Iterationen, weniger ausgelassene Details und Implementierungen, die tatsächlich Bestand haben.
Wie vor Ort eingesetzte Ingenieure die Einführung von KI-Agenten beschleunigen
Viele KI-Projekte bleiben in der „Implementierungslücke” stecken. Das ist die schmerzhafte Schwebephase zwischen Vertragsunterzeichnung und Erzielung eines echten Wertes, in der die Dynamik in einer Flut von E-Mails und verpassten Terminen verloren geht. Die Beteiligten beginnen, die Investition in Frage zu stellen, und die anfängliche Begeisterung schwindet und weicht Enttäuschung.
Dies ist das schwarze Loch, in dem viele KI-Initiativen scheitern. Das Projekt kommt zum Stillstand, weil der Anbieter Ihre internen Systeme nicht wirklich versteht und Ihr internes Team nicht über die erforderlichen fundierten Produktkenntnisse verfügt, um die Integration durchzuführen. Diese Diskrepanz führt zu Reibungsverlusten, Verzögerungen und letztendlich zu einer fehlgeschlagenen Bereitstellung.
Vor Ort eingesetzte Ingenieure sollen diese Lücke schließen und die Einführung beschleunigen. Sie verfolgen einen praxisorientierten, problemlösungsorientierten Ansatz, der einen monatelangen mühsamen Prozess in einen fokussierten Sprint verwandelt. Und so gehen sie dabei vor:
- Benutzerdefinierte Integrationsarchitektur: Die erste Aufgabe eines FDE besteht darin, den KI-Agenten auf Ihre bestehende Technologieplattform abzustimmen. Er erstellt eine Verbindung zu Ihrem CRM, ERP und Ihren internen Datenbanken, ohne den täglichen Betrieb zu stören, und sorgt so dafür, dass die Daten vom ersten Tag an korrekt fließen.
- Einbettung in Workflows: Sie zwingen Sie nicht dazu, Ihre Arbeitsweise zu ändern. Stattdessen konfigurieren sie den KI-Agenten so, dass er sich in die etablierten Prozesse Ihres Teams einfügt, sodass sich die Einführung natürlich und intuitiv anfühlt.
- Schnelle Iteration: Wenn in der Produktion etwas kaputt geht, ist ein FDE sofort zur Stelle, um das Problem zu beheben. Durch diese Präsenz vor Ort verkürzen sich die Feedback-Zyklen von Wochen auf Tage, was schnelle Anpassungen und kontinuierliche Verbesserungen ermöglicht.
- Support beim Änderungsmanagement: Ein neues tool ist nur dann erfolgreich, wenn es auch genutzt wird. FDEs schulen Benutzer, hören sich ihre Bedenken an, gehen auf Widerstände ein und setzen sich für das tool ein, um sicherzustellen, dass es auch lange nach der ersten Einführung noch genutzt wird.
- Lösung von Randfällen: Demos sind sauber, aber reale Einsätze sind chaotisch. FDEs sind erfolgreich darin, die unvermeidlich auftretenden unerwarteten Probleme zu lösen und einzigartige Herausforderungen in Echtzeit zu bewältigen, damit das Projekt auf Kurs bleibt.
Schlüssel-Fähigkeiten, die vor Ort eingesetzte Ingenieure benötigen
Die Einstellung eines FDE ist eine Herausforderung, da den Kandidaten oft Schlüssel-Fähigkeiten fehlen.
Die technisch versierten Mitarbeiter verfügen nicht über die erforderlichen Kommunikationsfähigkeiten, während die guten Kommunikatoren keine einzige Zeile Code schreiben können.
Die Suche nach der richtigen Person ist oft schwierig, da die Rolle seltene, hybride Fähigkeiten erfordert. Die Einstellung einer Person mit dem falschen Profil kann katastrophale Folgen haben.
Ein reiner Ingenieur kann zwar etwas technisch Perfektes entwickeln, hat aber möglicherweise Schwierigkeiten, Kommunikationslücken effektiv zu schließen, während eine nicht-technische Person nicht in der Lage ist, die tiefgreifenden Integrationsherausforderungen zu lösen. In beiden Fällen bleibt die entscheidende Brücke zwischen Ihren Geschäftsanforderungen und den technischen Fähigkeiten der KI unterbrochen, und die Bereitstellung ist gefährdet.
Ein effektiver vor Ort eingesetzter Ingenieur vereint mehrere seltene Talente. 🦄
Die interne Entwicklung dieser Agenten durch Ihre besten Ingenieure ist oft erfolgreicher als die externe Einstellung von Software-Ingenieuren. Hier sind die wichtigsten Kompetenzen, auf die Sie achten sollten:
Tiefgreifende technische Umsetzung
Ein FDE muss in der Lage sein, produktionsreifen Code in Kundenumgebungen zu schreiben, zu debuggen und auszuliefern. Dazu gehört die Arbeit mit KI- und ML-Systemen, APIs, Schichten der Authentifizierung, Datenpipelines und Bereitstellungsinfrastrukturen. Sie müssen verstehen, wie sich der KI-Agent unter realen Bedingungen verhält, nicht nur in kontrollierten Demos, und in der Lage sein, Fehler zu diagnostizieren, die sich über Modelle, Daten und Integrationen erstrecken.
Einfühlungsvermögen für das Geschäft und den Workflow
Vor Ort eingesetzte Ingenieure setzen nicht nur Anforderungen um. Sie nehmen sich die Zeit, um zu verstehen, wie Teams tatsächlich arbeiten, wo Reibungspunkte auftreten und warum bestimmte Workflows überhaupt existieren. Auf diese Weise können sie KI-Agenten so konfigurieren, dass sie für die Benutzer natürlich wirken, anstatt die Teams zu zwingen, sich an das Tool anzupassen.
Klare, entschlossene Kommunikation
FDEs verbringen ebenso viel Zeit damit, Kompromisse zu erklären, wie damit, Code zu schreiben. Sie müssen komplexe technische Entscheidungen in eine für Produktmanager, Betreiber und Führungskräfte verständliche Sprache übersetzen. Dazu gehört es, Erwartungen zu formulieren, Einschränkungen zu erklären und den Beteiligten zu vermitteln, was derzeit machbar ist und was tiefgreifendere Produktänderungen erfordert.
Anpassungsfähigkeit in unbekannten Umgebungen
Keine zwei Kundenumgebungen sind identisch. Vor Ort eingesetzte Ingenieure müssen sich schnell in neue Codebasen, Datenmodelle und Organisationsstrukturen einarbeiten. Sie müssen in der Lage sein, mit unvollständigen Informationen zu arbeiten und ihre Vorgehensweise anzupassen, wenn während der Bereitstellung neue Einschränkungen auftreten.
Problemlösung unter realem Druck
Produktionsprobleme treten selten in übersichtlicher Form auf. FDEs werden oft hinzugezogen, wenn etwas kaputt geht, die Einführung ins Stocken gerät oder das Vertrauen schwindet. Sie müssen in der Lage sein, ruhig zu bleiben, das eigentliche Problem zu isolieren und schnell Lösungen zu implementieren, ohne neue Risiken oder Rückschritte zu verursachen.
Beurteilung auf Produktebene
Ein wichtiger Teil ihrer Rolle besteht darin, zu wissen, was nicht entwickelt werden sollte. Vor Ort eingesetzte Ingenieure müssen zwischen einmaligen Kundenanfragen und Mustern unterscheiden, die Einfluss auf die zentrale Produkt-Roadmap haben sollten. Ihr Urteilsvermögen trägt dazu bei, übermäßige benutzerdefinierte Anpassungen zu vermeiden und gleichzeitig sicherzustellen, dass wertvolles Feedback aus der Praxis in das Produkt einfließt.
💡Profi-Tipp: Mit ClickUp BrainGPT müssen Ingenieure nicht mehr mehrere KI-Tools gleichzeitig verwenden, um Ideen zu testen, Fehler zu beheben oder Anweisungen zu verfeinern. BrainGPT fungiert als einzige Schnittstelle für die Arbeit mit mehreren KI-Modellen und erleichtert so den Vergleich von Ergebnissen, die Validierung von Ansätzen und die Auswahl der besten Lösung für eine bestimmte technische Aufgabe.
Dies ist besonders nützlich für vor Ort eingesetzte Ingenieure, die schnell in ungewohnten Umgebungen experimentieren müssen, ohne sich auf die Limite eines Modells committen zu müssen. Talk-to-Text beschleunigt den Prozess noch weiter, indem Ingenieure Anforderungen, Randfälle oder Korrekturen sprechen können, anstatt lange Anweisungen einzugeben.
Das Ergebnis sind weniger Reibungsverluste, schnellere Iterationen und klarere Anweisungen, wenn jedes Detail der Bereitstellung zählt.
Vorwärts stationierte Ingenieure vs. Lösungsingenieure und Berater
Lösungsingenieure führen großartige Demos durch und Berater liefern strategische Pläne, aber KI-Agenten funktionieren oft immer noch nicht in der Produktion.
Man fragt sich, wer eigentlich die Arbeit erledigen und das Tool zum Ziel führen soll. Die Verwirrung zwischen den Rollen führt zu unterlassenen Übergaben, Schuldzuweisungen und einem Projekt ohne klaren Eigentümer.
Der Lösungsingenieur verschwindet nach Vertragsunterzeichnung, und der Berater zieht weiter, nachdem er seine Empfehlungen abgegeben hat. Unterdessen kämpft Ihr Team mit den chaotischen Realitäten der Implementierung.
Ein vor Ort eingesetzter Ingenieur ist jemand, der während des gesamten Prozesses vor Ort bleibt. Hier die Details:
| Aspekt | Vorwärts stationierter Ingenieur | Lösungsingenieur | Berater |
|---|---|---|---|
| Hauptschwerpunkt | Das Produkt in einer realen Produktionsumgebung zum Laufen bringen und im Laufe der Zeit verbessern | Nachweis, dass das Produkt während der Evaluierung und im Verkauf funktionieren kann | Beratung zu Strategie, Prozessen oder Architektur |
| Wenn sie sich engagieren | Nach dem Verkauf und während der gesamten Einführung | Vor dem Verkauf und während der Beschaffung | Während definierter Projektfenster |
| Beziehung zum Kunden | Integrierter Partner, der gemeinsam mit Kundenteams arbeitet | Vertrauenswürdiger technischer Berater während des Kaufprozesses | Externer Berater mit begrenzter operativer Erfahrung |
| Tiefe der technischen Arbeit | Schreibt, debuggt und implementiert Produktionscode in Kundensystemen. | Konfiguriert Demos, Prototypen und Referenzarchitekturen | Schreibt selten Code; überprüft oder empfiehlt möglicherweise Architekturen. |
| Einblick in reale Workflows | Tiefgreifende, tägliche Einblicke in die tatsächliche Arbeitsweise von Teams | Beschränkt auf repräsentative Anwendungsfälle und Demo-Szenarien | Indirekt, basierend auf Interviews und Dokumentationen |
| Umgang mit Randfällen | Behebt unerwartete Probleme in der Produktion in Echtzeit. | Eskaliert Probleme zurück an die Technik | Dokumentiert Risiken und empfiehlt Strategien zu deren Minderung. |
| Geschwindigkeit der Feedbackschleife | Enge, kontinuierliche Rückmeldung von Benutzern an Produktteams | Feedback fließt durch Vertrieb und Produktmarketing | Feedback zu Meilensteinen oder zum Projektabschluss |
| Einfluss auf das Produkt | Direkter Einfluss auf die Roadmap basierend auf wiederkehrenden Kundenmustern | Indirekter Einfluss durch Vertriebserkenntnisse | Minimaler Einfluss; nicht an die Produktentwicklung gebunden |
| Metriken für den Erfolg | Annahme durch die Benutzer, Time-to-Value, langfristige Kundenergebnisse | Geschwindigkeit der Geschäftsabschlüsse, Gewinnquote und technische Validierung | Abschluss der vereinbarten Leistungen |
| Verantwortlichkeit für Ergebnisse | Verantwortlich dafür, dass der KI-Agent tatsächlich einen Wert liefert | Verantwortlich dafür, dass das Produkt verstanden und akzeptiert wird | Verantwortlich dafür, dass Empfehlungen umgesetzt werden |
| Typisches Risiko bei übermäßiger Nutzung | Kann zu einem Engpass werden, wenn keine guten Tools unterstützt werden. | Zu frühes Zurückziehen, wodurch Lücken nach dem Verkauf entstehen | Erstellt Strategien ohne deren Umsetzung |
Kurz gesagt: Lösungsingenieure beweisen, dass das Produkt funktionieren kann, und Berater geben Empfehlungen dazu, was geschehen sollte. Ein vor Ort eingesetzter KI-Ingenieur ist derjenige, der es möglich macht und dafür sorgt, dass es weiterhin funktioniert. Er ist für das Ergebnis verantwortlich, nicht nur für den Output.
Wie man vor Ort eingesetzte Ingenieure mit den richtigen Tools unterstützt
Selbst leistungsstarke FDEs können ohne die richtigen tools im Chaos untergehen. Sie jonglieren mit fünf Kundenimplementierungen und verwenden dabei eine unübersichtliche Kombination aus Tabellenkalkulationen, Slack-DMs und verstreuten Notizen.
Diese Arbeitsausbreitung oder die Fragmentierung von Arbeitsaktivitäten über mehrere unverbundene tools hinweg, die nicht miteinander kommunizieren, bedeutet, dass sie mehr Zeit mit der Suche nach Informationen verbringen als mit der Lösung von Kundenproblemen, wodurch sie zu einem Engpass statt zu einem Beschleuniger werden. Das ist ein Rezept für Burnout und inkonsistente Kundenerfahrungen. 🛠️
Hierfür benötigen Sie einen konvergenten KI-Workspace: eine einzige, sichere Plattform, auf der Projekte, Dokumente, Unterhaltungen und Analysen zusammen mit KI als Intelligenzschicht zusammengeführt werden.
Damit erhalten Ihre FDEs einen zentralen Ort, an dem sie Bereitstellungen verwalten, Konfigurationen dokumentieren und mit Produktteams zusammenarbeiten können. Schauen wir uns an, wie das funktioniert:
1. Verfolgen Sie jede Bereitstellung als lebendiges System der Arbeit
Ein FDE beginnt damit, jede Kundenimplementierung mithilfe von ClickUp Aufgaben in klare Meilensteine der Implementierung zu unterteilen. Jede Aufgabe wird zu einer einzigen Quelle der Wahrheit für diese Arbeit, in der Verantwortlichkeiten, Zeitleisten und Abhängigkeiten an einem Ort zusammengefasst sind.
Mit benutzerdefinierten Feldern für Details wie Kundenebene, Integrationstyp oder technische Komplexität können FDEs sofort sehen, wo jeder Einsatz steht und welche Aufmerksamkeit erfordern, ohne mit Tabellenkalkulationen oder Status-Pings jonglieren zu müssen.
2. Erfassen Sie Entscheidungen und Sonderfälle, sobald sie auftreten
Mit fortschreitender Integration sammelt sich schnell Kontext an.
Anstatt wichtiges Wissen in Chat-Threads verschwinden zu lassen, dokumentieren FDEs benutzerdefinierte Konfigurationen, Randfälle und Workarounds in ClickUp Docs.
Da die Dokumente direkt mit den Aufgaben verknüpft sind, die sie unterstützen, bleibt das Wissen an reale Einsätze gebunden. Wenn ein FDE ein kniffliges Problem löst, kann diese Erkenntnis sofort im gesamten Team wiederverwendet werden, anstatt später neu entdeckt werden zu müssen.
3. Muster bei allen Kunden aufzeigen, nicht nur Anekdoten
Sobald die Bereitstellung läuft, müssen FDEs Trends frühzeitig erkennen. ClickUp-Dashboards machen Aufgabenaktivitäten in Echtzeit sichtbar.
Wenn mehrere Kunden auf denselben Integrationsblocker oder dieselbe Konfigurationslücke stoßen, wird dies in den Daten deutlich sichtbar. Dadurch wandelt sich das Feedback von „einige Kunden haben dies erwähnt“ zu konkreten Hinweisen, auf die das Produktteam reagieren kann, wodurch Korrekturen und Roadmap-Entscheidungen beschleunigt werden.
4. Fragen klären, ohne den Fokus zu verlieren
Während der Ausführung benötigen FDEs ständig Antworten: frühere Entscheidungen, ähnliche Einsätze und bekannte Limite. ClickUp Brain sorgt dafür, dass diese Reibung gering bleibt.
Wenn sie in der Lage sind, KI-Fragen direkt innerhalb einer Aufgabe oder eines Kommentars zu stellen, erhalten FDEs Antworten, die auf dem Kontext ihrer Arbeit basieren. Das Umschalten zwischen Registerkarten oder das erneute Aufbauen des Kontexts von Grund auf entfällt.
5. Lassen Sie Agenten und Automatisierungen die Bereitstellungen vorantreiben
Hier hören FDEs auf, menschliche Router zu sein. Mit ClickUp Automatisierungen erfolgen Routineschritte wie Statusänderungen, Aufgabenübergaben, Eskalationen und Nachverfolgungen automatisch, sodass nichts stillsteht.
Super-Agenten gehen noch einen Schritt weiter, indem sie die Bereitstellungsarbeiten im Hintergrund überwachen, den Kontext aus Aufgaben und Kommentaren interpretieren und handeln, wenn vordefinierte Bedingungen erfüllt sind. Ein Agent kann festgefahrene Implementierungen kennzeichnen, Probleme an den richtigen Eigentümer weiterleiten, den Bereitstellungsstatus für die Führungskräfte zusammenfassen oder die nächsten Schritte anweisen, wenn Feedback fehlt, ohne dass der FDE jeden Schritt manuell koordinieren muss.
Zusammen ergibt dies einen engen Kreislauf: Aufgaben treiben die Ausführung voran, Dokumente bewahren das Gelernte, Dashboards zeigen Muster auf, KI beantwortet Fragen und Agenten halten die Dynamik aufrecht.
Anstelle von Chaos bei der Bereitstellung erhalten vor Ort eingesetzte Ingenieure ein System, das ihre Wirkung bei jedem Kunden, den sie im Kundensupport unterstützen, verstärkt, sodass sie sich auf die schwierigsten Probleme konzentrieren können, anstatt sich mit administrativen Aufgaben zu beschäftigen.
Best Practices für vor Ort eingesetzte Ingenieure
Vor Ort eingesetzte Ingenieure arbeiten an der Schnittstelle zwischen Technologie, Geschäftskontext und Kundenerfahrung. Um ihre Wirkung zu maximieren und sicherzustellen, dass KI-Agenten nicht nur „gelandet” sind, sondern auch „skalieren”, ist es hilfreich, Routinen und Praktiken zu entwickeln, die Klarheit, Abstimmung und Lernen zwischen den Teams fördern.
1. Den Erfolg der Bereitstellung anhand von Metriken zur Produktakzeptanz messen
Ein KI-Agent ist erst dann wirklich „im Einsatz“, wenn er regelmäßig und sinnvoll genutzt wird. FDEs sollten den Einsatz mit messbaren Zielen für die Produktakzeptanz abstimmen und überwachen, ob die KI-Lösung tatsächlich etwas bewirkt. Interne Akzeptanzsignale wie Nutzungshäufigkeit, Abschlussraten für Aufgaben und verkürzte Zykluszeiten liefern frühzeitige Indikatoren für den tatsächlichen Wert und nicht nur für eine oberflächliche Akzeptanz.
2. Erfassen Sie die gesamte Wertschöpfungskette
Um zu verstehen, wo KI-Agenten die größte Wirkung erzielen können, muss man über die unmittelbaren Einsatzaufgaben hinaus auf die gesamte Wertschöpfungskette des Unternehmens blicken. Vor Ort eingesetzte Ingenieure sollten mit den Stakeholdern zusammenarbeiten, um die Wertschöpfungskette für die Aufgaben des KI-Agenten abzubilden, von den vorgelagerten Datenflüssen bis zu den nachgelagerten Entscheidungsergebnissen, und sicherzustellen, dass die Integration zu Verbesserungen im gesamten System führt.
💡Profi-Tipp: Erfahren Sie, wie Sie eine strategische Wertschöpfungskettenanalyse durchführen.
3. Priorisieren Sie Anwendungsfälle anhand ihrer Wirkung und Machbarkeit.
Nicht alle Features von KI-Agenten sind gleich wertvoll oder dringend. Arbeiten Sie mit Produkt- und Geschäftsteams zusammen, um eine strenge Bewertung der KI-Anwendungsfälle durchzuführen: Wägen Sie die Auswirkungen, die Komplexität der Integration und den Wert für den Benutzer ab. Dies hilft, unnötigen Aufwand für Arbeiten mit geringem ROI zu vermeiden und den Fokus auf strategische Prioritäten auszurichten.
4. Führen Sie vor der Integration Gap-Analysen durch.
Ein häufiger Grund für das Stocken von KI-Projekten ist unklare Erwartungen und falsche Annahmen hinsichtlich der Einsatzbereitschaft. Vor Ort eingesetzte Ingenieure sollten Gap-Analysen leiten oder daran teilnehmen, um festzustellen, wo bestehende Systeme, Daten oder Prozesse hinter den Einsatzanforderungen zurückbleiben. Die frühzeitige Dokumentation dieser Lücken verhindert Überraschungen während der Implementierung und kann bei der Priorisierung helfen.
5. Erweiterte Integrationen mit API-First-Denken
Behandeln Sie die zugrunde liegenden System-APIs bei der Einsatzplanung nach Möglichkeit als gleichberechtigte Komponenten. Durch API-zentrierte Integrationen wird der KI-Agent widerstandsfähiger, wartungsfreundlicher und leichter zu iterieren. FDEs sollten sich mit den verfügbaren Schnittstellen vertraut machen und robuste, sichere Verbindungen aufbauen.
6. Einbindung des Änderungsmanagements in die Bereitstellungspläne
Die technische Integration ist nur die halbe Miete; auch die Menschen müssen den Agenten annehmen. Verbinden Sie jede Bereitstellung mit einem Change-Management-Plan, der Schulungen, Support-Materialien, Feedback-Kanäle und Kommunikationsrhythmus umfasst. FDEs stehen oft an vorderster Front der Einführung, daher beschleunigt die Ausstattung der Teams mit den richtigen Verhaltensrahmen die Einführung.
7. Schaffen Sie ein gemeinsames Verständnis durch Empathie-Mapping.
Bei der benutzerdefinierten Anpassung des KI-Verhaltens oder der Workflows reicht es nicht aus, zu wissen, was die Benutzer benötigen – man muss auch wissen, warum. Empathiekarten helfen dabei, die Motivationen, Schwachstellen und Erwartungen der Benutzer aufzudecken, die zu einem intuitiveren Verhalten der Agenten und reibungsloseren Workflows führen können. FDEs können Empathiekartierungssitzungen mit Stakeholdern moderieren, um die Teams auf die Realitäten der Endbenutzer einzustimmen.
Alles zusammenführen: FDEs brauchen Systeme, nicht nur Fähigkeiten
Selbst die besten FDEs können ihre Wirkung mit Ad-hoc-Tools und fragmentierten Workflows nicht skalieren. Wenn Bereitstellungsarbeiten, Kundenkontext, Entscheidungen und Feedback an verschiedenen Orten stattfinden, verlangsamt sich der Fortschritt und Lernprozesse gehen verloren.
Das Ergebnis ist dasselbe Scheitern, dem die Teams zu entkommen versuchen: stockende Rollouts, geringe Akzeptanz und KI-Initiativen, die nie über die Pilotphase hinauskommen.
Als konvergierter KI-Workspace bietet ClickUp vor Ort eingesetzten Ingenieuren ein einziges System zur Verwaltung von Bereitstellungen von Anfang bis Ende. Aufgaben verankern die Ausführung, Dokumente bewahren mühsam erworbenes Wissen, Dashboards zeigen Muster über Kunden hinweg auf, Brain beschleunigt kontextbezogene Antworten und schließt so sofort die Kreisläufe.
Wenn FDEs durch ein für die Ausführung entwickeltes System unterstützt werden, wird das Lernen verstärkt, anstatt zurückgesetzt zu werden. Die Bereitstellung erfolgt schneller, und KI-Agenten entwickeln sich auf der Grundlage der Realität und nicht auf der Grundlage von Annahmen.
Wenn Ihre Teams ernsthaft daran interessiert sind, KI-Agenten in echte Geschäftsergebnisse umzuwandeln, ist es unerlässlich, Ihren vor Ort eingesetzten Ingenieuren den richtigen Workspace zur Verfügung zu stellen. Probieren Sie ClickUp noch heute aus!
FAQ
Ein vor Ort eingesetzter Ingenieur arbeitet direkt beim Kunden, um die praktischen technischen Aufgaben der Bereitstellung, Benutzerdefinierung und Optimierung der Software zu übernehmen und sicherzustellen, dass sie in einer realen Produktionsumgebung funktioniert.
Ein Lösungsingenieur konzentriert sich auf Vorverkaufsaktivitäten, wie z. B. Demos, um die Funktionsfähigkeit eines Produkts zu demonstrieren. Im Gegensatz dazu kümmert sich ein vor Ort eingesetzter Ingenieur um die Implementierung nach dem Verkauf und die langfristige Einführung, indem er Code schreibt und die Lösung iteriert.
KI-Agenten müssen benutzerdefiniert angepasst werden, um den individuellen Workflows und Daten eines Unternehmens gerecht zu werden. Vor Ort eingesetzte Ingenieure verfügen über das erforderliche technische Fachwissen, um die Lücke zwischen einem generischen KI-Tool und den spezifischen Geschäftsanforderungen zu schließen.