Ford đã dành ba năm qua để âm thầm đảo ngược một trong những vụ đặt cược táo bạo nhất của mình vào trí tuệ nhân tạo. Theo báo cáo từ Bloomberg, nhà sản xuất ô tô này đã thuê lại khoảng 350 kỹ sư kỳ cựu - biệt danh nội bộ là "râu xám" - sau khi các công cụ AI và hệ thống tự động thay thế chúng không đáp ứng được kỳ vọng về chất lượng.

Tập phim này đang nổi lên như một trong những nghiên cứu điển hình trong thế giới thực rõ ràng nhất về khoảng cách giữa lời hứa về tự động hóa do AI điều khiển và thực tế lộn xộn khi triển khai nó trong ngành công nghiệp nặng. For more context on this story, see our ongoing artificial intelligence updates.

Đã xảy ra lỗi gì

Ban lãnh đạo của Ford đã cho rằng AI và hệ thống chẩn đoán tự động có thể tiếp thu phần lớn công việc mà trước đây các kỹ sư giàu kinh nghiệm nhất của hãng đã thực hiện. Giả định đó tỏ ra tốn kém. Theo báo cáo, Phó chủ tịch kỹ thuật phần cứng xe của công ty, Charles Poon, cho biết các nhà lãnh đạo đã bỏ qua kinh nghiệm sâu sắc của những người kỳ cựu, những người đã sống sót qua nhiều chu kỳ sản phẩm.

Poon đã thẳng thắn về kết quả, thừa nhận rằng việc chỉ thay thế những kỹ sư đó bằng AI là một "sai lầm lớn". Ông cẩn thận nói thêm rằng AI vẫn là "một công cụ tuyệt vời", nhưng cũng cảnh báo rằng nó "chỉ tốt khi thông tin bạn sử dụng để đào tạo nó" — một sự thừa nhận rằng kiến ​​thức thể chế, loại kiến ​​thức được tích lũy qua nhiều thập kỷ tại các nhà máy và trong phòng thí nghiệm, không dễ dàng chuyển thành tập dữ liệu đào tạo.

Các kỹ sư được thuê lại hiện đang điều hành các cuộc họp bắt buộc để khắc phục sự cố phương tiện và lập trình lại phần mềm kỹ thuật tự động và các công cụ AI hoạt động kém hiệu quả. Công việc của họ là tìm kiếm các điểm hỏng hóc trước khi các bộ phận được đưa đến sàn nhà máy — loại công việc phòng ngừa giúp ngăn chặn các đợt thu hồi hàng loạt và các khiếm khuyết mà trước đây đã khiến công ty thiệt hại hàng tỷ USD.

Một sự thay đổi có thể đo lường được

Kết quả của việc đưa con người trở lại vòng lặp thật đáng kinh ngạc. Trong J.D. Khảo sát chất lượng ban đầu về điện — một nghiên cứu thường niên đo lường các vấn đề của ô tô trong 90 ngày đầu sở hữu — Ford đứng thứ 10 trong số các thương hiệu phổ thông và đạt điểm dưới mức trung bình của ngành.

Tuy nhiên, năm nay, J.D. Power đã xếp hạng Ford là thương hiệu phổ thông hàng đầu, vượt lên trên Toyota và Honda. Ford cho rằng sự cải thiện đáng kể đó trực tiếp nhờ vào chuyên môn của các kỹ sư đã trở về, một trường hợp hiếm hoi về việc một tập đoàn lớn công khai ghi nhận việc tuyển dụng lại con người để phục hồi chất lượng.

Sự thay đổi này đặc biệt đáng chú ý trong bối cảnh tài chính: Ford đã nỗ lực cắt giảm khoảng 1 tỷ USD chi phí trong năm nay, nhưng vẫn kết luận rằng chi tiêu cho các tài năng kỳ cựu là con đường dẫn đến chất lượng đáng tin cậy hơn là việc tiếp tục phụ thuộc vào AI.

##Ford không đơn độc

Kinh nghiệm của Ford phù hợp với một mô hình rộng hơn và ngày càng được ghi chép đầy đủ. Một nghiên cứu của công ty cung cấp việc làm Careerminds, được trích dẫn khi đưa tin về câu chuyện, đã kiểm tra các công ty tiến hành sa thải do AI thúc đẩy và phát hiện ra rằng 35,6% trong số họ phải thuê lại hơn một nửa số nhân viên mà họ đã sa thải trước đó. 32,7% khác đã tuyển dụng lại từ 25% đến 50% trong số những công nhân đó - cho thấy rằng một phần đáng kể việc cắt giảm nhân sự do AI thúc đẩy đã bị đảo ngược khi công nghệ không phát huy tác dụng.

Câu chuyện cảnh báo thường được nhắc đến cùng với Ford là Klarna. Vào năm 2024, Giám đốc điều hành của công ty fintech Thụy Điển đã tự hào thông báo rằng một chatbot AI mới đang thực hiện công việc của 700 nhân viên dịch vụ khách hàng toàn thời gian, khiến công ty phải tạm dừng tuyển dụng và cắt giảm hàng trăm vị trí. Nhưng đến giữa năm 2025 và sang năm 2026, Klarna lại tranh giành tuyển dụng nhân viên hỗ trợ sau khi mức độ hài lòng của khách hàng giảm mạnh. Công ty phát hiện ra rằng mặc dù AI xử lý tốt các truy vấn cơ bản nhưng các vấn đề phức tạp đòi hỏi sắc thái và sự đồng cảm luôn đánh bại nó.

Giới hạn của tự động hóa

Tổng hợp lại, những trường hợp này chỉ ra một bài học định kỳ mà ngành công nghệ chậm tiếp thu: AI vượt trội trong các nhiệm vụ hẹp, được xác định rõ ràng nhưng lại gặp khó khăn với khả năng phán đoán, bối cảnh và trí nhớ tổ chức mà những người lao động có kinh nghiệm cung cấp.

Trong trường hợp của Ford, phán đoán đó thể hiện như một cảm giác gần như bản năng về việc thiết kế xe sẽ thất bại ở đâu - kiến thức được xây dựng qua nhiều thập kỷ khi nhận thấy các loại khiếm khuyết giống nhau tái diễn trong các chu kỳ sản phẩm. Không có lượng dữ liệu huấn luyện nào, dù lớn đến đâu, có thể dễ dàng tái tạo lại loại trực giác khó có được đó, đặc biệt khi những bài học có giá trị nhất chính xác là những trường hợp cận kề và khó khăn chưa bao giờ được đưa vào bất kỳ cơ sở dữ liệu nào.

Điều này không có nghĩa là AI không có chỗ đứng trong nhà máy. Bản thân Ford vẫn tiếp tục sử dụng các công cụ chẩn đoán tự động - hiện được giám sát và cải tiến bởi chính các kỹ sư mà hãng từng tìm cách thay thế. Việc định hình trung thực hơn là một trong những sự tăng cường hơn là thay thế: AI có giá trị nhất khi nó mở rộng phạm vi tiếp cận của những con người có kỹ năng chứ không phải khi nó cố gắng loại bỏ họ.

Sự tính toán cho chu kỳ cường điệu

Câu chuyện của Ford đến vào thời điểm khó xử đối với ngành AI. Sau nhiều năm hứa hẹn táo bạo về việc tự động hóa sẽ thay thế nhiều hạng mục công việc, ngày càng có nhiều bằng chứng cho thấy sự thay đổi này có tính chọn lọc hơn nhiều - và sự đảo ngược phổ biến hơn nhiều - so với sự cường điệu ban đầu ngụ ý.

Đối với các nhà đầu tư, giám đốc điều hành và người lao động, sự xuất hiện của Ford đưa ra một lời nhắc nhở có căn cứ: sai lầm đắt giá nhất mà một tổ chức có thể mắc phải với AI có thể không phải là triển khai nó quá chậm, mà là tin tưởng nó sẽ thay thế chuyên môn mà nó chưa bao giờ được trang bị để nhân rộng.

---

Stay Ahead of AI

Get the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.

Read more AI news →