فورد تعيد تعيين 350 مهندسًا مخضرمًا بعد فشل أدوات الذكاء الاصطناعي

حلّ بشري لمشكلة عنيدة

سلكت فورد طريقًا بشريًا على نحو غير معتاد لمعالجة مشكلات الجودة لديها: فقد وظّفت على مدى ثلاث سنوات 350 مهندسًا مخضرمًا، كثير منهم موظفون سابقون وآخرون جاءوا من الموردين، لتدريب الموظفين الأصغر سنًا وإعادة برمجة أدوات الذكاء الاصطناعي التي لم تؤدِّ المهمة. وتسمّيهم الشركة مهندسي «اللحية الرمادية».

ومشكلات الجودة التي تعاني منها الشركة ليست جديدة، وقد كلفتها مليارات الدولارات. وكانت إعادة الموظفين ذوي الخبرة إقرارًا فعليًا بأن الأتمتة التي اعتمدت عليها فورد لا تستطيع أداء هذا العمل بمفردها.

أين أخفقت الأتمتة

كانت فورد قد نصبت 900 كاميرا مدعومة بالذكاء الاصطناعي لالتقاط العيوب، لكن الأنظمة ثبت أنها أقل موثوقية مما توقّعت الشركة، خصوصًا حين تُزوَّد ببيانات ناقصة أو هزيلة. وباختصار، لم تستطع الكاميرات أن تحلّ محل عين الفني المدرَّبة.

وقال تشارلز بون، نائب الرئيس لهندسة عتاد المركبات في فورد، للصحافيين إن الشركة أخطأت في تقدير ما يستطيع الذكاء الاصطناعي تحقيقه بمفرده، وإن التقنية لا تكون أفضل من البيانات التي تُدرَّب عليها. وأضاف أن فورد سرّحت مهندسين ذوي خبرة قبل أن يُستخدم معرفتهم لتدريب الأدوات، وأن الشركة في سنوات سابقة لم تعتمد بما يكفي على أكثر موظفيها معرفة.

النتيجة

يعيد المهندسون العائدون الآن تدريب الذكاء الاصطناعي ويلتقطون العيوب قبل وصول القطع إلى المصنع. وتحلّ فورد في المرتبة الأولى بين العلامات الرئيسية في أحدث دراسة للجودة الأولية أعدّتها JD Power وصدرت الخميس. ويقول غالهوترا إن الشركة انتقلت من عقلية «ابحث وأصلح» إلى منع المشكلات قبل وقوعها: فاجتماعات الجودة أصبحت إلزامية، وأُعيدت برمجة أدوات الذكاء الاصطناعي لالتقاط الخلل مبكرًا، ويُستدعى خبراء تقنيون لتحديد نقاط الفشل قبل وصول القطعة إلى أرضية المصنع.

الذكاء الاصطناعي يبقى — والمهندسون معه

لا تتخلى فورد عن أنظمة الجودة الآلية، بل يُستخدم المخضرمون العائدون لإعادة تدريب هذه الأدوات كي تعمل كما هو مطلوب، وهو تذكير بأن الذكاء الاصطناعي الصناعي يعتمد على المعرفة المؤسسية التي يُفترض أن يحلّ محلها.