商傳媒｜責任編輯／綜合外電報導
全球叫車與外送平台 Uber 的技術長 Praveen Neppalli Naga 正在引導公司內部的人工智慧（AI）發展走向新的道路。在今年稍早曾因「tokenmaxxing」策略（為了減少大型語言模型（LLM）的輸入成本，而將輸入內容壓縮到極致的行為）引發業界恐慌後，他如今提出了一項截然不同的 AI 應用模式。
Uber 正在將公司內頂尖的 AI 工程師部署到各個業務部門，涵蓋財務、法務、行銷、客戶服務、人資與採購等領域。這些工程師會組成為期兩週的「Agentic Pods」團隊。在合作初期，工程師會花幾天時間觀察部門員工的工作流程，深入了解每個環節。隨後，他們便迅速開發並測試軟體，旨在改善這些既有流程。
這項內部部署策略已展現顯著成效。例如，原本需要 15 小時的財務規劃流程，現在已大幅縮短至 30 分鐘；準備財務報告的時間也從兩天大幅縮減至 10 分鐘；而行銷部門的品質檢查工作，則從兩週縮短到一個小時以內。
Praveen Neppalli Naga 指出，最高的生產力提升並非來自加速單一任務，而是透過 AI 完全重新設計整個工作流程。這包括取消不必要的審批、汰換過時的軟體，並加快人員的決策速度。此策略類似於矽谷常見的「前線部署工程師」（forward-deployed engineer）模式，但核心差異在於 Uber 將這些 AI 專家部署在公司內部，以挖掘新的生產力潛力。Vantor 技術長 Peter Wilczynski 則幽默地將這種內部角色稱為「後線部署工程師」（Rearward Deployed Engineer）。
