Ford는 공격적인 AI 도입 전략이 역효과를 낸 후 수백 명의 인간 노동자를 재고용했음을 인정했습니다.

이 미국 자동차 제조사는 자동화 시스템에서 발생한 오류를 해결하기 위해 지난 3년 동안 내부적으로 "gray beards"라고 불리는 350명 이상의 베테랑 엔지니어들을 고용했습니다.

Bloomberg의 보도에 따르면, 자동화 문제로 인해 회사가 수십억 달러의 손실을 입은 후, 이 직원들은 품질 검토를 주도하게 되며 일부 작업자들은 AI 시스템을 개선하고 훈련하는 데에도 도움을 줄 예정입니다.

Kumar Galhotra Ford 최고 운영 책임자(COO)는 "우리는 자동화된 품질 시스템에 점점 더 많이 의존해 왔으나 원하는 결과를 얻지 못했습니다"라고 말했습니다.

"우리는 기술 전문가들을 다시 불러들였으며, 이들은 부품이 공장 바닥에 도달하기 전에 결함 지점을 찾아냅니다."

Ford는 생산을 효율화하고 품질 관리 문제를 해결하기 위해 AI 기반 검사 시스템에 점점 더 많이 의존해 왔으나, 복잡한 문제에 있어서 AI가 미묘한 판단력이 부족하다는 점을 인정했습니다.

경험 많은 엔지니어들을 재고용한 후, Ford는 품질 표준에서 눈에 띄는 개선을 경험했습니다.

신차의 품질을 측정하는 연례 자동차 벤치마크인 최신 J.D. Power Initial Quality Survey에 따르면, Ford는 주류 브랜드 중 1위를 차지했으며, 이는 16년 만에 처음으로 달성한 이정표입니다.

Ford는 여전히 구형 차량에서 품질 문제를 겪고 있으며 미국에서 리콜이 가장 많은 자동차 제조사로 남아 있지만, 경영진은 이를 인간의 재고용보다는 자동화와 관련된 과거의 문제 때문이라고 비난했습니다.

회사는 AI 사용을 포기하지는 않겠지만, 이제는 인간의 감독 및 경험과 결합하여 사용할 계획이라고 밝혔습니다.

Charles Poon Ford 차량 하드웨어 엔지니어링 부사장은 "인공지능(Artificial intelligence)은 환상적인 도구이지만, 그것은 당신이 훈련에 사용하는 정보만큼만 훌륭할 뿐입니다"라고 말했습니다.

“지난 몇 년 동안, 우리는 여러 제품 사이클을 함께 거쳐온 가장 숙련된 엔지니어들의 경험에 마땅히 기울였어야 할 만큼의 주의를 기울이지 않았습니다.

“우리는 인공지능 (Artificial intelligence)을 도입하고 우리가 가진 설계 요구사항 (design requirements)을 입력하기만 하면, 고품질의 제품이 만들어질 것이라고 잘못 생각했습니다.”