Ford veštačkom inteligencijom zamenio ljude, pa ih molio da se vrate na radna mesta
Ford je uspeo da uradi ono što mu je godinama izmicalo, a to je da se popne na sam vrh najpouzdanijih brendova na američkom tržištu u kategoriji proizvođača sa masovnom proizvodnjom. Za kompaniju koja je gotovo šesnaest godina bila sinonim za borbu sa kvalitetom, ovaj rezultat deluje kao preokret vredan naslovnih strana. Ipak, iza tog skoka stoji mnogo složenija priča, u kojoj se tehnologija, ljudi i pogrešne pretpostavke sudaraju direktnije nego ikada ranije.
Prema izjavama Čarlsa Puna, potpredsednika Forda za inženjering hardvera, kompanija je u jednom trenutku pogrešno procenila ulogu veštačke inteligencije u razvoju automobila. Ideja je bila da se zahtevi dizajna unesu u sisteme veštačke inteligencije koji bi automatski generisali optimalna rešenja. Međutim, ubrzo se pokazalo da algoritmi ne mogu da funkcionišu bez izuzetno kvalitetnih podataka i, još važnije, bez stručnog ljudskog nadzora koji daje kontekst i pravac.
Ford je tokom tog perioda izgubio deo iskusnih inženjera, pre nego što je njihovo dugogodišnje znanje uspešno preneto u nove digitalne sisteme. Posledica su bili problemi u kvalitetu i povećan broj opoziva vozila, što je dodatno opteretilo reputaciju kompanije.
Slične izazove imala je i šira automobilska industrija. Dženeral Motors je u jednom trenutku ukinuo oko hiljadu radnih mesta u pogonu za baterijska vozila u okviru šire automatizacije proizvodnje, dok je Rivian takođe sprovodio restrukturiranja i smanjenje broja zaposlenih kako bi optimizovao troškove. Sve to ukazuje na industriju koja je prebrzo pokušala da ljudski faktor zameni softverskim sistemima.
Ford je kasnije promenio pravac i vratio više od 350 iskusnih inženjera, interno poznatih kao stručnjaci „siva brada“ (gray beard). Njihova uloga je da obučavaju mlađe kadrove i da koriguju podatke u sistemima VI (AI), kako bi se poboljšala tačnost i pouzdanost procesa razvoja. Ovaj potez predstavlja pokušaj da se povrati izgubljena inženjerska intuicija koju algoritmi ne mogu da repliciraju.
Ford je paralelno s tim, u proizvodne i kontrolne procese uveo oko 900 kamera veštačke inteligencije kako bi se unapredila detekcija grešaka. Iako kompanija tokom 2026. godine očekuje smanjenje broja opoziva, i dalje postoji rizik da će određeni problemi uticati na veći broj vozila u serijskoj proizvodnji.
Zanimljivo je da je uprkos svim izazovima Ford uspeo da zauzme prvo mesto u inicijalnom kvalitetu među velikoserijskim brendovima, a prema izboru JD Powera, što ukazuje na to da kombinacija ljudskog znanja i veštačke inteligencije počinje da daje rezultate.
Izvršni direktor Džim Farli naglasio je da povratak iskusnih inženjera putem optimizacije troškova već donosi značajne finansijske koristi, koje se mere u stotinama miliona američkih dolara. Farli je ranije upozorio da bi veštačka inteligencija mogla dugoročno zameniti veliki deo kancelarijskih poslova u industriji.
Fordov slučaj danas se posmatra kao primer šireg industrijskog izazova. Algoritmi mogu da izvrše milione simulacija u kratkom vremenu, ali ne mogu da zamene iskustvo inženjera koji su decenijama radili na stvarnim vozilima i razumeli kako se teorija ponaša u praksi.
Ova promena pravca pokazuje da napredna tehnologija može da unapredi proces razvoja, ali da bez ljudskog znanja ostaje nedovoljna za održavanje visokog nivoa kvaliteta u automobilskoj industriji.
AutoRepublika
(97)
