Vừa lắm: Ford nhận trái đắng vì "ảo tưởng" AI, phải tuyển lại 350 kỹ sư về sửa sai cho trí tuệ nhân tạo

[The Storm Riders]

Nỗ lực hiện đại hóa hệ thống kỹ thuật và sản xuất bằng trí tuệ nhân tạo của Ford ban đầu đã không mang lại hiệu quả như kỳ vọng, đồng thời làm lộ ra khoảng trống lớn khi thiếu vắng kinh nghiệm thực tế của con người.

Cái giá của việc ảo tưởng vào công nghệ​

Trong vài năm qua, Ford đã mở rộng việc áp dụng trí tuệ nhân tạo vào thiết kế và sản xuất với hy vọng đẩy nhanh tiến độ đưa ra quyết định cũng như đơn giản hóa quá trình phát triển sản phẩm. Tuy nhiên, các hệ thống tự động này tỏ ra kém linh hoạt hơn mong đợi, đặc biệt là khi phải xử lý các nguồn dữ liệu không hoàn chỉnh hoặc thiếu các chi tiết tinh tế.

Charles Poon, Phó chủ tịch phụ trách kỹ thuật phần cứng xe hơi của Ford, thừa nhận trong một cuộc trao đổi với các phóng viên rằng hãng đã lầm tưởng việc đưa trí tuệ nhân tạo vào và điều chỉnh các yêu cầu thiết kế sẵn có sẽ tự động tạo ra một sản phẩm chất lượng cao.

Thực tế cho thấy vấn đề không chỉ nằm ở khía cạnh kỹ thuật. Khi các kỹ sư giàu kinh nghiệm rời công ty, phần lớn kiến thức chuyên môn tích lũy qua nhiều thập kỷ của họ không được ghi chép lại và chưa từng được đưa vào các tập dữ liệu để huấn luyện AI. Điều này tạo ra lỗ hổng trong việc phát hiện và ngăn chặn các lỗi phát sinh.

Đưa các kỹ sư kỳ cựu trở lại để sửa sai​

Để khắc phục tình trạng này, Ford đã phải mời quay lại và thăng chức cho hơn 350 kỹ sư dày dạn kinh nghiệm. Vai trò của họ không chỉ dừng lại ở việc hướng dẫn, mà là trực tiếp định hình cách thu thập, phân tích và đưa dữ liệu vào các mô hình AI của hãng, xây dựng lại nền tảng cốt lõi cho các hệ thống tự động.

Ford đã phải triệu hồi một số mẫu xe nổi tiếng, trong đó có Aviator.​

D. Power trong số các thương hiệu phổ thông. Sự cải thiện này phản ánh những thay đổi không chỉ trong quy trình mà còn ở cách hãng sử dụng AI – và ranh giới giữa tự động hóa và chuyên môn của con người.

Trước đó, Ford phải đối mặt với tình trạng sụt giảm xếp hạng chất lượng và dẫn đầu ngành về số lượng xe bị triệu hồi. Việc triển khai các dòng xe lớn như Explorer hay Aviator đã bộc lộ nhiều thách thức trong khâu vận hành, bên cạnh những áp lực từ chuỗi cung ứng thời kỳ đại dịch.

Ban lãnh đạo hãng cho biết các vấn đề trên càng trở nên trầm trọng do sự thiếu hiệu quả trong cấu trúc doanh nghiệp, khi các bộ phận phần mềm, phần cứng, sản xuất và chuỗi cung ứng hoạt động tách biệt nhau. Sự phân mảnh này dẫn đến việc xử lý chất lượng mang tính đối phó, khiến các lỗi kỹ thuật chỉ được phát hiện ở giai đoạn muộn và phải sửa chữa dưới áp lực lớn.

Thay đổi tư duy quản lý chất lượng​

Theo Giám đốc vận hành (COO) Kumar Galhotra, Ford đang chuyển dịch từ tư duy tìm và sửa lỗi sang ngăn ngừa sự cố ngay từ trước khi chúng xảy ra. Hãng tập trung vào các yếu tố thúc đẩy và chỉ số dự báo sớm thay vì chỉ nhìn vào kết quả đầu ra.

Một phần quan trọng của sự thay đổi này là việc tích hợp chặt chẽ quy trình phát triển phần mềm với kỹ thuật ô tô truyền thống. Trước đây, Ford thường phát hiện ra lỗi phần mềm muộn trong chu kỳ phát triển.

Hãng cũng không thể áp dụng tư duy phát hành nhanh như các công ty công nghệ tiêu dùng vốn thường sửa lỗi sau khi phân phối, bởi phần mềm ô tô bắt buộc phải hoạt động chính xác ngay từ đầu do liên quan trực tiếp đến an toàn.

Để giải quyết vấn đề, Ford đã thành lập một đội ngũ chuyên trách gồm 40 người tập trung hoàn toàn vào việc kiểm định sớm và ngăn ngừa lỗi phần mềm.

Xác định lại ranh giới của AI​

Mặc dù vậy, AI vẫn giữ vị trí trung tâm tại Ford nhưng được sử dụng trong các giới hạn rõ ràng hơn. Hãng đã bổ sung hơn 100.000 bài kiểm tra do AI điều khiển nhằm vào các trường hợp biên và thử nghiệm hệ thống dưới nhiều điều kiện khắc nghiệt khác nhau.

Các bài kiểm tra này chạy trên hệ thống tự động, cho phép kỹ sư nhanh chóng kiểm tra lại phần mềm sau các thay đổi, ngay cả ở giai đoạn cuối của quá trình phát triển để đảm bảo hệ thống vận hành tốt trước khi tới tay khách hàng.