當外界討論 AI 將取代知識工作者時，福特汽車卻逆向操作，把退休和資深工程師找了回來。過去三年，這家車廠回聘、新聘或拔擢了約 350 名資深工程師，許多是曾經離開的老員工或來自供應商的老將，任務是帶領年輕員工，並且重新調校那些「無法做好工作」的 AI 與自動化工具。這家正全力導入 AI 的車廠，為什麼會公開承認光靠 AI 與自動化，並不足以解決品質問題呢？
背景來自市場研究機構 JD Power 最新發布的新車品質調查，福特拿下主流品牌第一，整體僅次於 Porsche 與 Genesis 兩個豪華品牌，並小幅領先長年名列前段的 Lexus。這項調查衡量的是車主在購車後前 90 天內回報的問題數，福特的成績是每百輛車 152 個問題，領先 Nissan 與 Buick。對照之下，三年前福特在同一份調查裡還排在 25 家主要車廠的中後段，這次的進步幅度是同類品牌中最大的。為了慶祝登上主流車廠之首，福特談起近年面臨的挑戰，尤其是在生產與設計上對自動化系統的依賴。
福特車輛硬體工程副總裁 Charles Poon 告訴外媒：「AI 是很好的工具，但它的好壞，完全取決於你拿來訓練它的資料。」他坦言，過去幾年福特誤以為只要導入 AI、把既有的設計需求餵進去，就能產出高品質產品，卻沒有給予最有經驗工程師的判斷足夠的重視。
不是 AI 有問題，是經驗在被寫進系統前流失了
福特口中的「AI 不夠」，問題不在 AI 本身。Poon 解釋，問題在部分最有經驗的人員，在他們累積的判斷被完整轉移進自動化系統之前就離開了公司。少了數十年工程判斷餵進去當訓練資料，福特的自動化工具學到的本來就是不夠扎實的東西，於是把這些弱點一路放大，而不是在設計階段就把瑕疵擋下來。
為什麼經驗會這樣流失？得從福特的人力變化說起。自 2020 年的雇用高峰以來，福特減少了約 5,300 個受薪職位，這是底特律車廠白領收縮潮的一部分，整個底特律已裁減超過兩萬個白領職位。值得一提的是，福特執行長 Jim Farley 曾公開預測，AI「將取代全美一半的白領工作」，但自家這場品質危機，反倒打臉這項預測。
除了人力流失，還有幾件事讓品質問題雪上加霜。福特坦言，Explorer 與 Aviator 兩款車的上市過程並不順利，加上疫情期間的供應鏈中斷，都讓狀況更為明顯。福特營運長 Kumar Galhotra 點出背後更深層的結構問題：福特過去的品質管理太過分散，各部門各自為政，高度依賴一種「找出問題再修補」（find and fix）的思維，也就是等缺陷出現後再盡快修正。這種做法能解燃眉之急，卻無法從源頭防止問題發生。品質問題也因此常出現在設計、製造、軟體與硬體交會的團隊邊界上。
「別再光是欣賞問題，要開始解決問題」
福特修正路線的核心，是把人與 AI 重新搭配，而不是用 AI 換掉人。那 350 名回流的工程師被賦予三項任務：指導年輕員工、重建餵給 AI 訓練的資料管線，以及改良他們原本理應被取代的那些自動化系統。Galhotra 說，福特自 2023 年啟動品質重整以來，技術專家的人數已增加超過一倍，這些專家如今主持強制性的設計審查，在零件送上產線之前就先抓出失效點。
軟體是另一個被重新檢視的環節。Poon 表示，福特過去太晚才在流程末端發現軟體 bug，沒有充分利用快速迭代的循環；但他也強調，車子不像消費電子產品，不能抱著「先求快、之後再修」的心態，因為車輛是安全攸關的環境，顧客在交車的那一刻就得仰賴軟體正確運作。為此，福特成立了一支 40 人的軟體品保專責團隊，唯一任務就是在問題發生前先攔下來。
這不代表福特抗拒導入 AI。該公司反而繼續擴大自動化測試的能量，新增逾 10 萬項 AI 驅動的測試，用來找出極端案例、在各種條件下對軟體系統施壓。由於測試框架高度自動化，即使開發後期才出現的軟體變更，也能快速重跑整套驗證流程，確保改動不會帶進新的缺陷。Galhotra 用一句話總結這套思維的轉向：從「找出問題再修補」轉為事前預防，「別再光是欣賞問題，要開始解決問題。」
召回仍是隱憂，但修正方向已經確立
不過風光的排名之外，福特還有一筆舊帳沒清。福特目前是全美召回次數最多的車廠，今年至今已發出 51 次召回、涵蓋超過千萬輛車，是次高者的兩倍以上。
福特高層把召回稱為品質的「落後指標」，並指出許多問題與 2013 至 2020 年間設計的舊車款和平台有關。Galhotra 說，因為現在在前端做了更多預防工作，這些召回數字會隨新車逐步下降，但他也坦言無法給出明確的轉折時間點。
需要留意的是，JD Power 這份調查衡量的是新車前期的問題，而非長期耐用度，因此它比較像是一個早期訊號，而不是福特已經解決召回問題的最終定論。
福特的故事，正好發生在企業和政策制定者都還在摸索 AI 轉型會如何衝擊勞工的時刻。而《The Next Web》分析，福特的教訓和越來越多公司一樣：一旦把人的判斷從 AI 流程裡抽掉，就會冒出技術自己補不回來的問題。福特的經驗顯示，AI 時代真正難的，不是怎麼把員工重新訓練一輪，而是先想清楚哪些人，是從一開始就不能失去的。
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＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：《Bloomberg》、《The Verge》、《The Next Web》、《Business Insider》，首圖來源：Unsplash
