フォード、自動化システムの誤りを修正するため元エンジニアを再雇用

フォードはJDパワーの初期品質ランキングでトップになったことを機に、ここ数年直面した課題、特に生産と設計における自動化システムへの過度な依存について率直に語った。自動化システムは想定ほど堅牢ではなく、同社は経験豊富な技術者を雇い、時には元社員を呼び戻してロボットのエラーを修正する必要があった。フォードはAIは強力だが落とし穴もあり、その効果はデータの質に完全に依存し、ベテランエンジニアの組織的知識を過小評価していたと認識。これらの要因が品質低下につながった。同社は350人以上の経験豊富なエンジニアを採用・昇進・呼び戻し、専門知識層を再構築。また、「発見して修正」から「予防」へとシフトし、ソフトウェアとハードウェアチームの連携を強化した。