Ford Motor Company за три года повторно наняла более 350 опытных инженеров и инспекторов по качеству, отказавшись от ставки на полностью автоматизированные системы контроля. По данным корпорации, этот шаг позволил ей впервые с 2010 года занять первое место среди массовых брендов в рейтинге первоначального качества J.D. Power в США и одновременно снизить производственные издержки.

Вице-президент по разработке аппаратного обеспечения автомобилей Чарльз Пун объяснил, что алгоритмы искусственного интеллекта оказались неспособны заменить практическое знание, накопленное инженерами за многие циклы разработки. «Мы ошибочно полагали, что достаточно загрузить в ИИ конструкторские требования — и получим продукт высокого качества», — заявил он. По словам Пуна, компания не уделила должного внимания сохранению опыта самых квалифицированных специалистов, многие из которых покинули предприятие до того, как их знания были переданы системам машинного обучения. В результате автоматизированные инструменты не выявляли потенциальные дефекты на ранних стадиях, что вынудило руководство пересмотреть подход.

Возвращённые специалисты, которых внутри компании называют «серыми бородами», теперь не только руководят обязательными проверками качества, но и обучают как молодых инженеров, так и сами ИИ-модели. Главный операционный директор Кумар Галхотра отметил, что компания переходит от практики обнаружения и исправления дефектов постфактум к их предотвращению ещё до запуска детали в производство. При этом Ford не отказывается от технологий: на заводах работают более 900 камер с элементами ИИ, а количество автоматизированных верификационных тестов превысило сто тысяч. Однако теперь они функционируют под надзором опытных сотрудников, что, по оценке менеджмента, критически важно для точности.

Случай Ford вписывается в более широкую тенденцию пересмотра отношения к ИИ в промышленности и сервисе. Ранее шведская финтех-компания Klarna, заменившая сотни операторов чат-ботами на базе OpenAI, была вынуждена вновь нанимать людей из-за недостатка эмпатии и неспособности алгоритмов решать сложные запросы. Сеть McDonald’s в 2024 году приостановила тестирование системы голосовых заказов на основе ИИ от IBM после многочисленных ошибок — вплоть до добавления бекона в мороженое. Эти примеры, как и решение Ford, указывают на то, что бизнес начинает более трезво оценивать пределы автоматизации там, где требуется контекстуальное суждение.

Следующим измеримым ориентиром для обновлённой стратегии Ford станут данные о качестве новых моделей 2027 модельного года, которые покажут, удастся ли компании удержать достигнутые позиции и сократить количество отзывных кампаний — по этому показателю она пока остаётся лидером в США.