أمضت شركة فورد السنوات الثلاث الماضية وهي تراجع بهدوء أحد أكثر رهاناتها عدوانية على الذكاء الاصطناعي. وفقًا لتقرير صادر عن بلومبرج، قامت شركة صناعة السيارات بإعادة توظيف ما يقرب من 350 مهندسًا مخضرمًا - يُطلق عليهم داخليًا اسم "اللحى الرمادية" - بعد أن فشلت أدوات الذكاء الاصطناعي والأنظمة الآلية التي كان من المفترض أن تحل محلها في تلبية توقعات الجودة.

تبرز هذه الحادثة كواحدة من أوضح دراسات الحالة في العالم الحقيقي حتى الآن حول الفجوة بين الوعد بالأتمتة التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي والواقع الفوضوي المتمثل في نشرها في الصناعات الثقيلة. لمزيد من السياق حول هذه القصة، راجع أحدث تطورات الذكاء الاصطناعي.

ما الخطأ الذي حدث

افترضت قيادة فورد أن الذكاء الاصطناعي وأنظمة التشخيص الآلية يمكن أن تستوعب الكثير من العمل الذي قام به مهندسوها الأكثر خبرة على مر التاريخ. ثبت أن هذا الافتراض مكلف. وفقًا للتقرير، قال نائب الرئيس لهندسة أجهزة المركبات، تشارلز بون، إن القادة أغفلوا الخبرة العميقة للمحاربين القدامى الذين نجوا من العديد من دورات المنتج.

كان بون صريحًا بشأن النتيجة، معترفًا بأن مجرد استبدال هؤلاء المهندسين بالذكاء الاصطناعي كان "خطأ فادحًا". وكان حريصًا على إضافة أن الذكاء الاصطناعي لا يزال "أداة رائعة"، لكنه حذر من أنه "جيد بقدر المعلومات التي تستخدمها لتدريبه" - وهو اعتراف بأن المعرفة المؤسسية، من النوع المتراكم على مدى عقود في المصانع وفي مختبرات الاختبار، لا تنتقل بسهولة إلى مجموعة بيانات التدريب.

يعقد المهندسون المعاد توظيفهم الآن اجتماعات إلزامية لاستكشاف أخطاء المركبات وإصلاحها وإعادة برمجة البرامج الهندسية الآلية وأدوات الذكاء الاصطناعي التي كان أداؤها ضعيفًا. وتتمثل مهمتهم في البحث عن نقاط العطل قبل أن تصل الأجزاء إلى أرضية المصنع — وهو نوع من العمل الوقائي الذي يساعد على تجنب عمليات السحب والعيوب الهائلة التي كانت تكلف الشركة المليارات في السابق.

تحول يمكن قياسه

وكانت نتائج إعادة البشر إلى الحلقة مذهلة. في العام الماضي ج.د. استطلاع الجودة الأولية للطاقة — دراسة سنوية تقيس المشكلات في السيارة خلال أول 90 يومًا من ملكيتها — احتلت شركة Ford المركز العاشر بين العلامات التجارية الكبرى وحصلت على نتيجة أقل من متوسط ​​الصناعة.

ومع ذلك، هذا العام، صنفت شركة J.D. Power شركة فورد على أنها العلامة التجارية الرئيسية، مما يجعلها متقدمة على تويوتا وهوندا. أرجع فورد هذا التحسن الكبير مباشرة إلى خبرة المهندسين العائدين، وهو مثال نادر لشركة كبرى تنسب الفضل علنًا إلى إعادة توظيف البشر من أجل انتعاش الجودة.

يعتبر هذا التحول ملحوظًا بشكل خاص نظرًا للسياق المالي: فقد عملت شركة فورد على خفض ما يقرب من مليار دولار من النفقات هذا العام، لكنها خلصت إلى أن الإنفاق على المواهب المخضرمة كان الطريق الأكثر موثوقية لتحقيق الجودة من الاعتماد المستمر على الذكاء الاصطناعي.

فورد ليست وحدها

إن تجربة فورد تناسب نمطاً أوسع وموثقاً بشكل متزايد. دراسة أجرتها شركة Careerminds للتوظيف الخارجي، والتي تم الاستشهاد بها في تغطية القصة، فحصت الشركات التي أجرت عمليات تسريح للعمال بسبب الذكاء الاصطناعي، ووجدت أن 35.6% منها اضطرت إلى إعادة توظيف أكثر من نصف الموظفين الذين تخلوا عنهم سابقًا. وقام 32.7% آخرون بإعادة توظيف ما بين 25% و50%** من هؤلاء العمال - مما يشير إلى أن نسبة كبيرة من تخفيضات الموظفين المدفوعة بالذكاء الاصطناعي قد تم عكسها عندما فشلت التكنولوجيا في تحقيق النتائج.

الحكاية التحذيرية التي يتم الاستشهاد بها غالبًا بجانب قصة فورد هي Klarna. في عام 2024، أعلن الرئيس التنفيذي لشركة fintech السويدية بفخر أن روبوت الدردشة الجديد الذي يعمل بالذكاء الاصطناعي كان يقوم بعمل 700 وكيل خدمة عملاء بدوام كامل، مما دفع الشركة إلى تجميد التوظيف وإلغاء مئات الوظائف. ولكن بحلول منتصف عام 2025 وحتى عام 2026، كانت "كلارنا" تسعى جاهدة لتوظيف عملاء بشريين مرة أخرى بعد انخفاض رضا العملاء. واكتشفت الشركة أنه بينما يتعامل الذكاء الاصطناعي مع الاستعلامات الأساسية بشكل جيد، فإن المشكلات المعقدة التي تتطلب الفروق الدقيقة والتعاطف تهزمه باستمرار.

حدود الأتمتة

تشير هذه الحالات مجتمعة إلى درس متكرر كانت صناعة التكنولوجيا بطيئة في استيعابه: يتفوق الذكاء الاصطناعي في مهام ضيقة ومحددة جيدًا ولكنه يعاني من صعوبة الحكم والسياق والذاكرة المؤسسية التي يوفرها العمال ذوو الخبرة.

في حالة فورد، يتجلى هذا الحكم على أنه إحساس غريزي تقريبًا بالمكان الذي سيفشل فيه تصميم السيارة - المعرفة المتراكمة عبر عقود من رؤية نفس فئات العيوب تتكرر عبر دورات المنتج. لا يمكن لأي قدر من بيانات التدريب، مهما كانت كبيرة، أن يعيد بسهولة إنتاج هذا النوع من الحدس الذي تم الحصول عليه بشق الأنفس، لا سيما عندما تكون الدروس الأكثر قيمة هي على وجه التحديد الحالات الوشيكة والحالات المتطورة التي لم تصل إلى أي قاعدة بيانات.

لا شيء من هذا يعني أن الذكاء الاصطناعي ليس له مكان في المصنع. تستمر شركة فورد نفسها في استخدام أدوات التشخيص الآلية - والتي يتم الآن الإشراف عليها وتحسينها من قبل المهندسين أنفسهم الذين كانت تسعى في السابق إلى استبدالهم. الإطار الأكثر صدقًا هو التعزيز وليس الاستبدال: يكون الذكاء الاصطناعي أكثر قيمة عندما يوسع نطاق البشر المهرة، وليس عندما يحاول القضاء عليهم.

حساب لدورة الضجيج

تأتي قصة فورد في لحظة حرجة بالنسبة لصناعة الذكاء الاصطناعي. بعد سنوات من الوعود الجريئة بشأن إزاحة الأتمتة لفئات واسعة من العمل، تشير مجموعة متزايدة من الأدلة إلى أن الإزاحة أكثر انتقائية بكثير - والانعكاسات أكثر شيوعا بكثير - مما أوحت به الضجة الأولية.

بالنسبة للمستثمرين والمديرين التنفيذيين والعاملين على حد سواء، فإن التحول الجذري الذي طرأ على شركة فورد يقدم تذكيرًا راسخًا: إن الخطأ الأكثر تكلفة الذي يمكن أن ترتكبه أي مؤسسة باستخدام الذكاء الاصطناعي قد لا يكون نشره ببطء شديد، ولكن الثقة به ليحل محل الخبرة التي لم تكن مجهزة لتقليدها على الإطلاق.

---

ابق على اطلاع بأخبار الذكاء الاصطناعي

آخر أخبار وتحليلات وإنجازات الذكاء الاصطناعي — في مكان واحد.

اقرأ المزيد من أخبار الذكاء الاصطناعي →