Недавно Форд сообщил, что за последние три года компании пришлось повторно нанять около 350 опытных «седобородых» инженеров, чтобы они обучали молодых сотрудников и переписывали ранее неэффективные диагностические системы и инструменты искусственного интеллекта, чтобы компенсировать вопиющие недостатки в контроле качества. Чарльз Пун, вице-президент Ford по разработке автомобильного оборудования, заявил в интервью, что руководство ранее недооценивало глубокий опыт, накопленный старшими инженерами, прошедшими несколько раундов итераций продукта, и простая замена их искусственным интеллектом «является огромной ошибкой».
Пун подчеркнул, что ИИ — «очень хороший инструмент», но «он может быть настолько хорош, насколько хороша информация, используемая для его обучения». Без высококачественных эмпирических данных и правильных сценариев применения одним лишь алгоритмам будет трудно обеспечить требования надежности сложных автомобильных продуктов. Старые инженеры, которых снова наняли, теперь могут проводить обязательные регулярные встречи, концентрироваться на устранении неполадок транспортных средств и перепрограммировать программное обеспечение для автоматизированного проектирования и инструменты искусственного интеллекта, чтобы максимально устранить потенциальные дефекты до того, как детали поступят на производственную линию.
Целью этих технических экспертов является выявление слабых мест в процессах проектирования и производства на ранней стадии, чтобы уменьшить потери, вызванные крупномасштабными отзывами и дефектами качества. Сообщается, что Ford потратил миллиарды долларов на проблемы качества и отзыв автомобилей, и компания намерена сократить расходы на 1 миллиард долларов в этом году, поэтому улучшение качества рассматривается как ключ к выживанию и прибыльности.
Судя по внешним показателям, эта корректировка начала давать эффект. В прошлогоднем исследовании качества новых транспортных средств J.D. Power, ежегодном исследовании, в котором оцениваются качественные показатели автомобиля в течение первых трех месяцев владения, Ford занял лишь 10-е место среди основных брендов, набрав ниже среднего показателя по отрасли. Однако в том же списке в этом году J.D. Power поставила Ford на первое место среди основных брендов, опередив таких конкурентов, как Toyota и Honda. Форд объяснил это «скачковое» улучшение непосредственно возвращением профессиональных способностей и опыта повторно нанятых инженеров.
Опыт Форда также рассматривается как микрокосм нынешней волны крупномасштабной «замены ИИ» на предприятиях. Careerminds, организация, занимающаяся обслуживанием рабочих мест, ранее проводила статистику по компаниям, которые осуществили «увольнения с помощью искусственного интеллекта», и обнаружила, что 35,6% из них позже пришлось повторно нанять более половины уволенных сотрудников, а еще 32,7% повторно наняли от 25% до 50% первоначальных сотрудников. Это показывает, что на практике многие компании обнаруживают, что ИИ не может полностью выполнять сложные рабочие функции, изначально выполняемые людьми, и им приходится корректировать затраты и непрерывность бизнеса.
Финтех-компания Klarna — еще один яркий пример. В 2024 году генеральный директор компании Себастьян Семятковски громко объявил, что недавно запущенный чат-бот в первый месяц запуска взял на себя рабочую нагрузку, эквивалентную 700 штатным сотрудникам службы поддержки клиентов. Соответственно, компания заморозила набор сотрудников и ликвидировала сотни должностей. Однако к середине 2025 и 2026 годов Klarna начала активизировать набор персонала по обслуживанию клиентов, поскольку удовлетворенность клиентов значительно упала.
Оказывается, ИИ превосходно справляется с простыми стандартизированными вопросами, такими как проверка баланса счетов, но, столкнувшись со сложными обращениями пользователей, требующими понимания контекста, эмоций и нюансов, он может легко скатиться к механическим, резким и «роботоподобным» ответам, полным корпоративного жаргона, которые не могут по-настоящему решить проблему. В этом случае терпение пользователей к услугам чистого ИИ быстро исчерпывается, и компаниям приходится пересматривать радикальную стратегию «тотального ИИ».
Признание Фордом ошибок и возвращение к «сотрудничеству человека и машины» многие отраслевые обозреватели восприняли как тревожный сигнал: даже несмотря на быстрое развитие технологий искусственного интеллекта, опытные специалисты-люди по-прежнему играют ключевую роль в проектировании сложных систем, контроле качества и обслуживании клиентов. Для тех компаний, которые надеются уволить большое количество сотрудников и напрямую заменить их искусственным интеллектом, поиск баланса между повышением эффективности и профессиональным опытом может быть более важным, чем просто стремление к автоматизации.