Ford нанимает более 300 инженеров-ветеранов после неудачных проверок качества AI

Компания Ford признала, что её системы контроля качества на основе ИИ не оправдали ожиданий, в результате автопроизводитель вернул на работу более 300 опытных инженеров. Согласно отчёту BBC, освещающему комментарии руководителей Ford, компания установила 900 камер с ИИ на своих заводах для проверки качества, но автоматизированным инструментам не хватало обучения и опыта опытных специалистов.

Чарльз Пун, вице-президент Ford по разработке автомобильного оборудования, заявил журналистам: «Искусственный интеллект — это фантастический инструмент, но он настолько хорош, насколько хороша информация, используемая для его обучения. В предыдущие годы мы не уделяли должного внимания опыту наших самых знающих инженеров, которые работали с нами на протяжении многих циклов выпуска продукции.»

Операционный директор Ford Кумар Галхотра ранее восхвалял внедрение ИИ во время телефонного разговора о прибылях в октябре, заявив, что компания «внедряет ИИ во всей промышленной системе», включая 900 камер, чтобы «выявлять проблемы с качеством на источнике». Но Пун отметил, что фирма ошибочно полагала, что простое внедрение ИИ и загрузка проектных требований обеспечат высокое качество. Он указал, что автоматизированным инструментам не хватало обучения и опыта опытных специалистов, многие из которых уволились до того, как их знания могли быть использованы для улучшения ИИ.

Возвращение Ford «опытных» инспекторов качества — более 300 за последние годы — было частью «значительного обновления талантов», которое также заменило старших руководителей в инженерных подразделениях, цепочках поставок и производстве. Компания связала этот шаг с достижением первого места в исследовании начального качества JD Power впервые с 2010 года.

Пун сказал, что люди были возвращены для обучения систем ИИ и наставничества младших сотрудников. «Мы поняли, что для улучшения наших инструментов автоматизации, машинного обучения и искусственного интеллекта нам необходимо убедиться, что они обучены самыми опытными специалистами», — заявил он.

Урок для разработчиков, использующих ИИ-агентов для кодирования, очевиден: ИИ эффективен настолько, насколько хороши данные, на которых он обучается, и экспертные знания опытных практиков необходимы — будь то для контроля качества или генерации кода. Опыт Ford подчёркивает риск предположения, что ИИ может заменить неявные знания, накопленные за десятилетия.