Por qué Amazon y Microsoft apuestan miles de millones a los Forward Deployed Engineers
Amazon y Microsoft están destinando miles de millones de dólares y miles de profesionales al desarrollo e implementación de inteligencia artificial para empresas. En 2026, ambas compañías están impulsando un perfil que busca resolver uno de los principales desafíos de la IA empresarial: cómo llevar los modelos y prototipos a sistemas que funcionen en operaciones reales. Se trata del Forward Deployed Engineer (FDE), un rol que combina ingeniería, inteligencia artificial, conocimiento del negocio y trabajo directo con los clientes.
Qué es un Forward Deployed Engineer
Un Forward Deployed Engineer (FDE) es un profesional de tecnología que trabaja directamente con los clientes para diseñar, desarrollar e implementar soluciones de inteligencia artificial adaptadas a problemas concretos de una organización.
A diferencia de un ingeniero que puede trabajar principalmente en el desarrollo de un producto tecnológico, el FDE se encuentra más cerca del entorno donde esa tecnología será utilizada.
Su trabajo puede comenzar identificando un problema del negocio, continuar con el diseño de una solución y terminar con su implementación en los sistemas de la empresa. En ese proceso, puede ser necesario trabajar con:
- Modelos de lenguaje.
- Agentes de inteligencia artificial.
- APIs.
- Bases de datos.
- Sistemas empresariales existentes.
- Herramientas de seguridad.
- Requisitos de compliance.
- Procesos internos.
- Equipos técnicos y ejecutivos.
Por eso, el puesto combina conocimientos técnicos con capacidad para comprender cómo funciona una organización.
Por qué las empresas necesitan Forward Deployed Engineers
Durante los últimos años, buena parte de la competencia en inteligencia artificial estuvo concentrada en desarrollar modelos cada vez más avanzados. Sin embargo, tener acceso a un modelo potente no significa necesariamente que una empresa pueda utilizarlo de manera efectiva.
Una compañía puede contar con un modelo capaz de analizar documentos, escribir código o procesar grandes cantidades de información. El siguiente problema es conseguir que esa capacidad funcione dentro de una operación real.
Para hacerlo, hay que responder preguntas como:
- ¿Con qué datos trabajará la inteligencia artificial?
- ¿Cómo se conectará con los sistemas existentes?
- ¿Qué procesos puede automatizar?
- ¿Quién tendrá acceso a la información?
- ¿Cómo se protegerán los datos?
- ¿Cómo se cumplirán las normas de seguridad y compliance?
- ¿Cómo se medirá el impacto de la solución?
Entre un modelo funcionando en una demostración y una herramienta funcionando todos los días dentro de una empresa existe una importante capa de ingeniería. Ese es uno de los espacios donde aparece el FDE.
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Amazon invierte US$1.000 millones en Forward Deployed Engineering
El 30 de junio de 2026, Amazon Web Services (AWS) anunció una nueva organización de Forward Deployed Engineering respaldada por una inversión de US$1.000 millones.
La iniciativa contempla el despliegue de miles de ingenieros para trabajar directamente con clientes y desarrollar e implementar soluciones de inteligencia artificial agéntica. La propuesta de AWS parte de una premisa: las soluciones de IA empresarial deben desarrollarse teniendo en cuenta las condiciones reales de cada organización.
Eso incluye sus datos, sus sistemas, sus procesos y sus requisitos de gobierno y seguridad. El objetivo del FDE no es únicamente recomendar una tecnología. El profesional participa en la construcción de la solución y en su implementación hasta llegar a producción.
AWS también plantea que estos equipos deben ayudar a dejar capacidades instaladas en las organizaciones para que los clientes puedan continuar operando y desarrollando las soluciones implementadas.
AWS también lleva el modelo a sus socios
La compañía extendió este enfoque a sus socios de consultoría mediante un programa denominado Partner-Led Forward Deployed Engineering. La iniciativa busca ampliar la capacidad de los socios para implementar sistemas de inteligencia artificial agéntica en organizaciones y entornos empresariales.
De esta manera, el modelo de FDE no queda limitado a los equipos internos de las grandes compañías tecnológicas, sino que también puede extenderse a empresas de servicios tecnológicos y consultoría.
Microsoft crea una organización de 6.000 expertos
Microsoft también está desarrollando una estructura orientada a la implementación de inteligencia artificial junto a sus clientes. La compañía anunció Microsoft Frontier Company, una organización enfocada en ayudar a empresas a diseñar, implementar y mejorar sistemas de IA a escala.
Microsoft anunció una inversión de US$2.500 millones y el despliegue de 6.000 expertos en industria e ingeniería que trabajarán directamente con clientes. El objetivo declarado es co-diseñar, co-innovar, implementar y mejorar continuamente sistemas de inteligencia artificial, con foco en resultados empresariales medibles.
Microsoft ya había comenzado a desarrollar proyectos bajo este modelo. Según la compañía, durante el año anterior sus equipos habían completado más de 330 proyectos con 164 clientes. Uno de los casos mencionados por Microsoft corresponde a Novo Nordisk, donde se desarrolló un agente capaz de analizar datos clínicos teniendo en cuenta requisitos estrictos de compliance.
Qué diferencia al FDE de un ingeniero tradicional
El Forward Deployed Engineer comparte conocimientos con otros perfiles tecnológicos, pero tiene una característica particular: trabaja cerca del problema del cliente. Un ingeniero puede concentrarse en construir y mantener una determinada tecnología. Un consultor puede analizar un problema empresarial y recomendar una estrategia.
El FDE combina elementos de ambos roles. Su trabajo puede incluir:
- Entender el problema: analizar cómo funciona actualmente una operación.
- Identificar oportunidades: determinar dónde la inteligencia artificial puede generar una mejora.
- Diseñar una solución: definir cómo debería funcionar el sistema.
- Construir un prototipo: desarrollar una primera versión para validar la propuesta.
- Integrar sistemas: conectar la solución con las herramientas y datos existentes.
- Implementar: llevar el sistema a producción.
- Medir resultados: analizar si la solución produjo el impacto esperado.
- Mejorar: adaptar el sistema a partir del uso y de las necesidades del cliente.
Por este motivo, el puesto requiere tanto conocimientos técnicos como capacidad para trabajar con personas de distintas áreas.
Por qué Amazon y Microsoft están contratando Forward Deployed Engineers
Los movimientos de Amazon y Microsoft muestran un cambio en la forma en que las grandes compañías tecnológicas están abordando la inteligencia artificial empresarial.
Durante la etapa inicial de la IA generativa, el foco estuvo principalmente en desarrollar modelos y demostrar sus capacidades. Ahora, una parte importante del desafío está en la implementación.
Las empresas necesitan conectar esos modelos con sus propios datos, aplicaciones y procesos. También necesitan establecer mecanismos de seguridad, definir permisos, controlar resultados y medir el impacto de las soluciones. Esto aumenta la importancia de profesionales capaces de trabajar en la intersección entre tecnología y negocio.
Qué habilidades necesita un Forward Deployed Engineer
El perfil puede variar según la empresa y el proyecto, pero existen varias competencias que aparecen de manera recurrente.
Conocimientos técnicos
Entre ellos se encuentran:
- Programación.
- Inteligencia artificial y machine learning.
- Modelos de lenguaje.
- Desarrollo de software.
- APIs.
- Bases de datos.
- Cloud computing.
- Integración de sistemas.
Conocimiento del negocio
El profesional también necesita comprender el problema que intenta resolver. No alcanza con saber desarrollar una aplicación si no se entiende qué proceso debe mejorar, qué restricciones tiene la empresa y cómo se va a evaluar el resultado.
Comunicación con clientes
Otra característica importante es la capacidad de trabajar directamente con personas que no necesariamente tienen conocimientos técnicos. El FDE puede tener que explicar una arquitectura tecnológica a un equipo de ingeniería y, al mismo tiempo, presentar sus resultados ante responsables de negocio.
El desafío de llevar la inteligencia artificial a producción
Uno de los principales problemas de la adopción empresarial de IA es la distancia entre una prueba piloto y una implementación a gran escala. Una empresa puede desarrollar un experimento exitoso y, aun así, encontrar dificultades cuando intenta incorporarlo a sus operaciones.
Entre los obstáculos pueden aparecer:
- Sistemas antiguos que deben integrarse.
- Datos distribuidos en diferentes plataformas.
- Problemas de calidad de información.
- Restricciones de seguridad.
- Requisitos regulatorios.
- Problemas de permisos y acceso.
- Necesidad de supervisión humana.
- Costos de infraestructura.
- Falta de capacidades internas.
El FDE trabaja precisamente en esa transición. El objetivo no es solamente demostrar que una tecnología funciona, sino conseguir que pueda utilizarse de manera estable dentro de una organización.
El futuro del Forward Deployed Engineer
El crecimiento de estos equipos no significa que el desarrollo de modelos o la investigación en inteligencia artificial hayan perdido importancia. Los modelos continúan siendo la base tecnológica de muchas de estas soluciones. Lo que está cambiando es la cantidad de trabajo necesario para convertir esas capacidades en herramientas que puedan utilizarse dentro de empresas.
En ese contexto, el Forward Deployed Engineer representa un perfil orientado específicamente a esa etapa de implementación. Su función combina desarrollo tecnológico, resolución de problemas, conocimiento del negocio y relación directa con el cliente.
La inteligencia artificial entra en una nueva etapa empresarial
Los movimientos anunciados por Amazon y Microsoft muestran que una parte creciente de la inversión en inteligencia artificial está orientándose hacia su implementación dentro de empresas.
El desafío ya no consiste únicamente en desarrollar un modelo capaz de realizar una determinada tarea. También implica conseguir que esa capacidad pueda integrarse con datos, sistemas y procesos existentes, bajo condiciones concretas de seguridad y regulación.
A medida que las empresas pasen de experimentar con inteligencia artificial a incorporarla en sus operaciones, este tipo de perfil puede adquirir mayor presencia dentro de los equipos tecnológicos y de implementación.
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