跟FDE對著幹？June要讓AI顧問業過時，就連Salesforce執行長也投資
美國時間8月3日，一家名為June的新創脫離隱身模式，宣布拿到2,000萬美元（約新台幣6.46億元）的種子輪前（pre-seed）募資，領投的是Salesforce創辦人Marc Benioff的個人創投Time Ventures，戴爾（Dell）創辦人Michael Dell、雲端儲存公司Box創辦人Aaron Levie、資安公司CrowdStrike創辦人George Kurtz也都跟著出資。
值得注意的是，June創辦人暨執行長Efrat Rapoport曾是Salesforce的高階主管，他要解決的恰恰是Salesforce自己花了十年都還沒完全解決的老問題：企業買了AI，卻用不起來。
「AI很矛盾地增加了對專業服務的需求，」Efrat Rapoport告訴《TechCrunch》，「他們永遠都想要再多雇一點人導入AI。」
就連Salesforce都要找一堆人才能導入AI
2017年，Salesforce Einstein總經理John Ball告訴《Wired》，「世界上沒有足夠的數據科學家，能做出我們需要的所有預測模型」，原因是Salesforce當時已有15萬名客戶，幾乎每一家都各自把系統客製化成獨一無二的樣貌，每一家的AI模型都得重新打造。這逼得一群工程師跑到加州帕羅奧圖（Palo Alto）一間家具店地下室，花了兩年打造出內部代號「擎天柱」（Optimus Prime）的自動化系統，把Salesforce數據科學總監Shubha Nabar口中「一個數據科學家通常要花幾週到一個月」才能做出的模型，壓縮到「幾個小時」就能完成。就連做出這套AI的公司自己，都得先解決人力不夠用的問題，才有辦法把AI真正交到客戶手上。
十年後，根據《財富》雜誌報導，Salesforce把自己當成「Customer Zero」，拿自家的AI代理人Agentforce在客服系統help.salesforce.com上跑了一年多，才把處理300萬次對話的成果，轉換成案件量下降8%、一年省下1億美元（約新台幣32.3億元）的具體數字。
這正是Efrat Rapoport那句「AI矛盾地增加了對專業服務需求」的證明。
連打造Agentforce、坐擁全公司AI團隊的Salesforce，都得靠自己整組工程師、耗上好幾年時間，才能把AI嵌進自己的系統裡。模型能力從來不是問題，如何把AI接進一套用了二三十年、規則各自為政的舊系統，才是真正卡關的地方。
當這道關卡攤在沒有Salesforce規模工程團隊的一般企業眼前，答案自然變得更單純粗暴：找更多人來做。
當全世界都在搶著賣「人」，June想賣「不用人」的AI導入方案
Efrat Rapoport和三位共同創辦人Ohad Hen、Barak Goldstein、Idan Tsitiat並不是第一次一起創業。四人先前創辦了Bonobo AI，一家早在2017年就推出語音轉文字服務的新創，2019年被Salesforce收購，團隊隨後在Salesforce內部做了好幾年AI專案，眼睜睜看著客戶在導入AI這件事上不斷跌倒。
他們看到的困境，如今已是整個產業的共識：模型愈來愈聰明，但把模型嵌進企業日常工作，才是真正值錢的生意。
今年稍早，Anthropic與私募巨頭黑石（Blackstone）、Hellman & Friedman、高盛（Goldman Sachs）等機構合資成立了一家名為Ode的AI導入公司，估值15億美元（約新台幣484.5億元），執行長Chris Taylor直言「這有機會成為一家兆美元公司」。
OpenAI也推出了對應產品The Deployment Company，就連顧問業巨頭德勤（Deloitte）、埃森哲（Accenture）都成立了專屬的「前線部署工程師」（Forward-Deployed Engineer，簡稱FDE）團隊。
這套FDE模式最早是Palantir在2005年為了替美國中央情報局（CIA）、國家安全局（NSA）導入系統而發明的打法，讓工程師直接住進客戶的辦公室，一邊寫程式一邊把客戶需求帶回總部。這套玩法讓Palantir從2020年上市到2025年中股價漲幅高達640%，2024年營收達28.7億美元（約新台幣927億元），如今Anthropic、OpenAI、Google DeepMind都在複製同一套劇本。
換句話說，整個AI界解決「AI導入太難」這個問題的預設答案，是砸更多頂尖工程師住進客戶公司。
June團隊想反過來做。Efrat Rapoport形容，這門生意的難處從來不在「做出一個AI代理人模板」，那是最簡單的部分，真正難的，是要搞懂客戶系統裡「10個重複的資料庫欄位，各自被不同團隊拿去做不同用途」。
June的平台會先掃描企業既有的Salesforce、ServiceNow、Databricks、Workday等系統，揪出流程瓶頸，自動產出一份「先移除這些重複欄位，再串接這個資料來源」的逐步路線圖，並透過企業內部的溝通軟體通知相關團隊，客戶點一下「建置」，June就直接動手做。
這等於是把過去需要一整批FDE花好幾個月才能理清楚的工作，壓縮成一套軟體自己跑得動的流程。
June的產品能用嗎？已經有客戶實際導入
June這套真的做得到嗎？他們現在有個真實的客戶案例。
美國大型房貸公司CMG策略長Paul Akinmade，曾在前一年的Salesforce年度大會上公開承諾，會讓公司部署出100個實際運作的AI代理人。他把公司的軟體工程迅速搬上Claude Code，卻在要把這些代理人跟公司既有的Salesforce系統串起來時撞了牆，團隊花了好幾週約架構師、約FDE、逢人就問，進度還是卡住，眼看就要跳票。
June接手之後，在兩家公司正式簽約、連開案會議都還沒開之前，就先幫Paul Akinmade的團隊理出該在哪裡部署哪些代理人，結果June確實通過了考驗。
這筆2,000萬美元的種子輪前資金，將用來把June的平台和團隊繼續做大，公司婉拒透露最新估值。這場賭注最終能不能成立，得靠更多像CMG這樣的客戶用實際行動來驗證。
資料來源：TechCrunch、Fortune、Wired
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