Ford의 AI는 숙련된 엔지니어를 대체할 만큼 똑똑하지 않았다 — 결국 품질 관리 문제를 해결하기 위해 350명의 엔지니어를 채용했다

Ford는 AI와 관련하여 중대한 실수를 저질렀으며, 기술을 적절히 훈련시키지 않은 채 과도하게 의존했을 때 어떤 일이 발생하는지, 그리고 그 과정에서 어떻게 핵심 인재를 소외시키게 되는지를 뼈아픈 경험을 통해 배웠습니다.

이 자동차 제조사는 이번 주, 차량을 시장에 출시하는 과정에서 숙련된 엔지니어 대신 AI에 너무 과도하게 의존했다고 밝혔습니다. 이로 인해 Ford는 지난 3년 동안 방향을 전환하였으며, 차량 품질 관리 (Quality Control)를 강화하기 위한 전면적인 노력의 일환으로 350명의 숙련된 기술 전문가를 채용, 승진 또는 재고용했습니다.

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"인공지능 (Artificial Intelligence)은 환상적인 도구이지만, 그 성능은 당신이 훈련에 사용하는 정보만큼만 좋을 뿐입니다"라고 Ford의 차량 하드웨어 엔지니어링 부사장인 Charles Poon은 이번 주 기자 브리핑에서 말했습니다 (1). "우리는 인공지능을 도입하고 우리가 가진 설계 요구 사항을 입력하기만 하면 고품질의 제품이 만들어질 것이라고 잘못 생각했습니다."

Poon은 회사의 가장 숙련된 인력 중 일부가 그들의 수년간의 지식이 Ford의 AI에 완전히 구현되기 전에 Ford를 떠났다고 덧붙였습니다. 업계 베테랑들은 현재 품질 관리 (Quality Control)를 보장하고, 젊은 직원들을 멘토링하며, Ford가 자동화 시스템에 사용하는 데이터 수집 및 AI 훈련을 개선하고 있습니다.

Ford의 굴곡진 품질 관리 과거

기자들과의 프레스 브리핑은 Ford가 JD Power의 (2) 주류 자동차 제조사 간 초기 품질 순위(initial quality ranking)에서 1위를 차지하며 새로운 지위를 기념하는 시점과 맞물렸습니다. 이는 16년 만에 달성한 이정표입니다.

이는 수년간 지속된 품질 및 차량 신뢰성(dependability) 문제 이후에 나온 결과입니다.

이 디트로이트 자동차 제조사는 2025년에 무려 152건의 리콜(3)을 발행하며, 2014년 General Motors(77)가 세운 연간 기록을 경신했습니다. Ford는 올해 리콜 건수를 51건으로 줄였으며 — 여전히 다른 모든 자동차 제조사(4)보다 앞서 있지만 — Business Insider(5)에 따르면, 많은 리콜의 원인을 지난 10년 동안 제조된 차량 탓으로 돌리고 있습니다.

JD Power에서의 승리는 2023년에 구축된 회사의 새로운 접근 방식이 효과를 거두고 있다는 증거라고 회사는 밝혔습니다.

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'찾아서 고치는(find and fix)' 방식은 사라졌다

더 많은 인적 자원(human talent)에 의존하는 것 외에도, Ford는 차량의 문제를 찾아내는 데 있어 기존의 수동적인 접근 방식을 폐기했습니다. 이 과정에서 엔지니어링(engineering), 제조(manufacturing) 및 공급망(supply chain) 팀을 더욱 긴밀하게 결합했습니다.