---
title: "Forward Deployed Engineering: jak dostat AI a digitalizaci rychleji do produkce"
description: "Proč AI projekty stále postupují pomalu a jak Forward Deployed Engineering, malé seniorní týmy a agentic development zkracují cestu od problému do produkce."
date: "2026-09-03"
tags: ["Agentic development"]
image: "https://www.coex.cz/assets/blog/forward-deployed-engineering-ai-delivery/hero.jpg"
---

# Forward Deployed Engineering: jak dostat AI a digitalizaci rychleji do produkce

**AI dnes dokáže výrazně zrychlit samotný vývoj. Přesto řada firem zjišťuje, že jejich AI a digitalizační projekty postupují pořád stejně pomalu. Brzdou totiž často není technologie, ale způsob, jakým je změna ve firmě organizovaná.**

Pilot AI řešení lze dnes postavit během dnů. Dostat ho do reálného provozu ale může trvat měsíce.

Business zadá požadavek, analytik ho rozpracuje, architekt navrhne řešení, specialisté ho posoudí, development implementuje, QA otestuje a DevOps nasadí. Každý krok může být správně. Dohromady ale vzniká dlouhý řetězec handoffů, čekání a schvalování.

A čím více lidí mezi problémem a jeho řešením stojí, tím větší je šance, že se část původního kontextu **ztratí v překladu**.

Právě na tento problém reaguje přístup označovaný jako **Forward Deployed Engineering (FDE)**.

  
    ![Klasický přístup s dlouhým řetězcem handoffů vs. FDE přístup s malým seniorním týmem](https://www.coex.cz/assets/blog/forward-deployed-engineering-ai-delivery/klasicky-vs-fde-pristup.jpg)
  

### Malý tým, který drží celý kontext

Forward Deployed Engineer pracuje blízko zákazníkovi a jeho reálnému problému. Potřebuje rozumět businessu, procesům, datům i technologiím a současně být schopný řešení skutečně implementovat.

Pro COex není tato myšlenka úplně nová.

Dlouhodobě se nám osvědčuje mít v projektech lidi s **multioborovým přesahem**, kteří se dokážou bavit se šéfem oddělení o fungování jeho businessu a o chvíli později řešit architekturu systému, API, data nebo konkrétní implementaci.

Právě díky tomu nemusí každá otázka absolvovat kolečko přes několik specializovaných rolí.

Typický postup může být mnohem kratší:

**problém → pochopení souvislostí → návrh → funkční řešení → data z provozu → další iterace.**

Specialisté samozřejmě nezmizí. Security, data engineering, UX nebo velmi specifická infrastruktura vyžadují hlubokou expertizu. Nemusí ale být permanentní součástí každého rozhodnutí. Seniorní technologický owner je zapojí ve chvíli, kdy jejich expertizu skutečně potřebuje.

### AI tento model výrazně zesiluje

Dříve měla práce malého seniorního týmu přirozený limit: samotná implementace vyžadovala další vývojáře.

[Agentic development](https://www.coex.cz/blog/tag/agentic-development/) tuto rovnici mění.

Zkušený engineer dnes může využívat coding agenty pro analýzu existujícího codebase, implementaci, testy, migrace, dokumentaci nebo práci s daty.

Jeho role se tím posouvá. Méně času tráví mechanickou produkcí kódu a více:

- pochopením skutečného problému,
- technologickým rozhodováním,
- architekturou,
- kontrolou výstupů,
- propojením systémů a dat,
- odpovědností za výsledné řešení.

Vzniká tak model, který považujeme za velmi zajímavý pro současnou AI transformaci:

**seniorní multioborový engineer + hluboký kontext firmy + přímý přístup k decision makerům + AI agents + specialisté na vyžádání.**

  
    ![FDE tým rozšířený o AI agenty pro kód, testy, data, dokumentaci a research, se specialisty na vyžádání](https://www.coex.cz/assets/blog/forward-deployed-engineering-ai-delivery/fde-pristup-vyvoj-s-ai-agenty.jpg)
  

### Typická brzda AI transformace není AI

U firem, které už s AI a digitalizací experimentují, dnes často vidíme jiný problém než nedostatek nápadů.

Existuje několik pilotů. Různá oddělení používají různé nástroje. Data jsou rozptýlená v ERP, CRM, dokumentech a dalších systémech. Vedle sebe vznikají automatizace, vlastní software i SaaS služby.

Další projekt pak snadno přidá ještě jednu technologickou vrstvu.

Proto je důležité nezačínat otázkou:

**„Kam můžeme dát AI?"**

Lepší je začít tím, jak dnes funguje konkrétní proces, jaká data používá, přes které systémy prochází a kde skutečně vzniká problém.

Výsledkem nemusí být AI agent. Někdy stačí [propojit systémy přes API](https://www.coex.cz/sluzby/integrace-automatizace-a-ai/), změnit workflow nebo odstranit několik ručních kroků. Jinde naopak agentní řešení dokáže převzít podstatnou část práce.

Tento širší pohled je podle nás pro rychlou a dlouhodobě udržitelnou transformaci zásadní.

### Forward Deployed Engineering po našem

FDE dnes dostává moderní název a s nástupem AI i nové možnosti. Principy tohoto přístupu ale v COex používáme dlouhodobě.

Na projektech chceme mít co nejkratší vzdálenost mezi člověkem, který rozumí businessovému problému, a člověkem, který dokáže technologické řešení navrhnout a dodat.

Proto sázíme na:

**malé seniorní týmy, široký technologický a businessový přesah, úzkou spolupráci s vedením jednotlivých oblastí, minimum zbytečných handoffů a specialisty zapojené tam, kde skutečně přinášejí hodnotu.**

AI a agentic development dnes kapacitu takového týmu násobí.

Pro CEO, CIO nebo CTO, kteří už transformaci rozjeli a začínají narážet na její roztříštěnost a pomalé delivery, tak možná není další otázkou, kolik lidí do projektu přidat.

Mnohem zajímavější je:

**Jak zkrátit cestu mezi problémem a fungujícím řešením? [Pojďme se o tom pobavit.](#form)**