美國汽車大廠福特近期表示，由於公司導入 AI 後未能達到預期成效，已經重新聘僱 300 多名前員工與資深工程師，來修正自動化系統的錯誤。福特執行長與高層坦言，近年來在生產與設計上過度依賴自動化系統，面臨了不少挑戰。
系統成效取決於資料品質與人類經驗
福特汽車的車輛硬體工程副總裁查爾斯潘指出，人工智慧雖然強大但也容易產生問題，實際效益如何完全取決於用來訓練模型的資料品質。他坦言，公司過去誤以為只要導入人工智慧並調整設計需求，就能產出高品質的產品，卻低估了經歷過多個車輛開發週期的資深工程師所累積的知識價值。
許多經驗豐富的員工在知識完全轉移到自動化系統前就已經離職，導致系統缺乏足夠的專業訓練，因此福特重新聘用超過三百五十名資深工程師，除了指導新進員工，也要協助改善支撐自動化系統的資料蒐集與訓練過程。
改變發現與修復心態轉向問題預防
回顧過去幾年，福特的車輛品質等級一度下滑，並且面臨著業界最多的車輛召回數量。加上遭遇特定車款發表的困難，以及疫情期間供應鏈中斷等問題，讓品質問題變得更加明顯。
福特營運長庫馬爾加爾霍特拉說明，公司過去對品質的處理方式過於零散，不同部門各自為政，而且常在瑕疵出現後才盡快修復，但這種事後補救的做法無法從源頭阻止問題。目前公司正致力於跨部門合作，並將重心轉移到問題發生前的預防措施。
結合軟體開發與嚴格的自動化測試
這場轉型也延伸到車輛硬體之外。公司主管表示，目前軟體與數位團隊正與車輛工程及製造部門密切配合，試圖將軟體開發的速度與汽車等級工程的嚴格要求相結合。車輛與智慧型手機不同，其運作攸關安全，消費者期望車輛在交付的那一刻起軟體就能正常運作。透過成立一支四十人的專屬軟體品質保證團隊，福特致力於在前期防止問題發生。
儘管曾遭遇挫折，福特依然持續將人工智慧整合到各項流程中。公司目前已大幅擴充自動化測試能力，新增超過十萬項由人工智慧驅動的測試，用以識別極端情況，並確保軟體變更不會引入新的缺陷。
CyberQ 觀察，這類在製造產線和流程中導入的 AI 技術，如果搭配得好，確實可以節省成本和改進一些過去在大組織環境下的人力無法兼顧的流程改進。從過往不同部門資訊沒有同步，產生 bug 後再來亡羊補牢，轉化成在設計階段、生產流程中就有更多資料能夠即時分析和改善，避免更多問題發生的方式還算值得參考。
剩下的問題就是，到底有多少已經離開的資深工程師，會想要回鍋福特了。
