Компания Ford несколько лет активно внедряла искусственный интеллект в процессы проектирования и производства автомобилей. Руководство рассчитывало, что автоматизация ускорит разработку и повысит качество. Вместо этого качество упало, выросло количество отзывов продукции, а компания поняла: ИИ не может заменить накопленный за десятилетия инженерный опыт.
Чтобы исправить ситуацию, Ford вернула и повысила более 350 опытных инженеров. Теперь они не только передают знания молодым коллегам, но и напрямую участвуют в формировании данных, которые «кормят» системы искусственного интеллекта.
Почему ИИ не справился один
По словам вице-президента по аппаратной инженерии транспортных средств Чарльза Пуна (Charles Poon), компания ошибочно полагала, что достаточно внедрить ИИ и скорректировать требования к проектированию — и качество продукта автоматически вырастет.
Проблема оказалась глубже. Когда опытные инженеры уходили из компании, их институциональные знания — часто незадокументированные и полученные за многие циклы разработки — не попадали в обучающие датасеты ИИ. В результате системы не видели многих скрытых проблем и не могли их предотвращать.
«Именно здесь наши самые опытные инженеры имеют опыт выявления и решения таких проблем до того, как они проникнут в систему», — отметил Пун.
Дополнительно ситуацию осложняла разрозненность команд: инженеры по ПО, аппаратному обеспечению, производству и цепочкам поставок часто работали изолированно. Это приводило к тому, что дефекты обнаруживали поздно, уже на стадии производства или даже после продажи автомобилей.
Как Ford вернула контроль
Компания изменила подход. Вместо модели «найти и исправить» перешла к стратегии предотвращения проблем на ранних этапах. Была создана отдельная команда из 40 специалистов по обеспечению качества программного обеспечения, которая занимается валидацией на ранних стадиях разработки.
Одновременно вернули более 350 опытных инженеров. Их главная задача — не просто наставничество, а активное участие в сборе, интерпретации и структурировании данных для ИИ-систем. Именно они помогают заполнить те «белые пятна», которые раньше оставались вне поля зрения алгоритмов.
Параллельно Ford внедрила более 100 000 автоматизированных ИИ-тестов, которые проверяют ПО на граничных сценариях и в самых разных условиях. Благодаря высокой степени автоматизации даже при поздних изменениях в коде инженеры могут быстро перепроверить всю систему перед передачей клиенту.
«Мы установили надёжность программного обеспечения как отдельную строгую дисциплину со своими метриками», — подчеркнул Пун.
ИИ остался, но на вторых ролях
Искусственный интеллект в Ford никуда не делся. Компания продолжает активно его использовать — но уже в чётко ограниченных рамках. ИИ помогает проводить массовые тесты, выявлять аномалии и ускорять проверку изменений. Однако ключевые решения и формирование данных остаются за опытными инженерами.
Операционный директор Кумар Галхотра (Kumar Galhotra) отметил, что компания переходит от реактивного подхода к проактивному: «Мы фокусируемся на факторах и ранних индикаторах, а не на конечных результатах. Перестали любоваться проблемой и начали её решать».
