Connect with us

ข่าว

ฟอร์ดดึงวิศวกรรุ่นเก๋าหลายร้อยชีวิตกลับมาร่วมงาน หลังระบบ AI ไม่ได้คุณภาพตามเป้า

Published

on

ฟอร์ด มอเตอร์ (Ford Motor) เดินหน้าดึงตัววิศวกรรุ่นเก๋ากว่า 350 คนกลับมาทำงาน หลังยอมรับประเมินศักยภาพปัญญาประดิษฐ์ (AI) สูงเกินไปจนระบบควบคุมคุณภาพไม่ได้มาตรฐาน

สำนักข่าวบริคอินโฟ – ฟอร์ด มอเตอร์ (Ford Motor) ยักษ์ใหญ่ด้านยานยนต์ระดับโลก เดินหน้าว่าจ้าง เลื่อนตำแหน่ง และดึงตัววิศวกรรุ่นเก่าที่มีประสบการณ์สูงกลับมาร่วมงานแล้วราว 350 คน ในช่วง 3 ปีที่ผ่านมา หลังจากทางบริษัทประเมินความสามารถของปัญญาประดิษฐ์ หรือ AI สูงเกินไป จนส่งผลให้ระบบตรวจสอบคุณภาพอัตโนมัติไม่สามารถทำผลงานได้ตามมาตรฐานคุณภาพยานยนต์ที่บริษัทคาดหวังไว้

ก่อนหน้านี้ ฟอร์ด (Ford) ได้พึ่งพาระบบควบคุมคุณภาพอัตโนมัติมากเกินไป โดยเชื่อว่าเทคโนโลยีดังกล่าวจะสามารถจัดการกระบวนการได้ด้วยตัวเอง ทว่าผลลัพธ์ที่ได้กลับไม่เป็นไปตามเป้าหมาย ซึ่ง คูมาร์ กัลโฮทรา (Kumar Galhotra) ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายปฏิบัติการของฟอร์ด ยอมรับว่า บริษัทพึ่งพาระบบอัตโนมัติเหล่านี้มากจนเกินไป ขณะที่ ชาร์ลส์ พูน (Charles Poon) รองประธานฝ่ายวิศวกรรมฮาร์ดแวร์ยานยนต์ของฟอร์ด ได้ระบุเพิ่มเติมว่า บริษัทประเมินสิ่งที่เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์จะทำได้ด้วยตัวมันเองสูงเกินไป

ชาร์ลส์ พูน เผยว่า “ปัญญาประดิษฐ์เป็นเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมมาก แต่มันจะมีประสิทธิภาพเท่ากับข้อมูลที่คุณใช้ในการฝึกฝนมันเท่านั้น” นอกจากนี้เขายังระบุอีกว่า ฟอร์ด ได้เกิดความเข้าใจผิดว่าการใส่ข้อกำหนดด้านการออกแบบลงไปในระบบ AI เพียงอย่างเดียว จะเพียงพอต่อการผลิตยานยนต์ให้มีคุณภาพสูงได้

ปัญหาดังกล่าวเกิดขึ้นหลังจากที่วิศวกรผู้เชี่ยวชาญที่มีประสบการณ์ยาวนานจำนวนมากได้ลาออกจากบริษัทไป โดยที่ความรู้ความเชี่ยวชาญสะสมหลายทศวรรษของพวกเขายังไม่ได้ถูกส่งต่อให้แก่พนักงานรุ่นหลัง หรือถูกนำไปใส่ไว้ในระบบ AI ที่ออกแบบมาเพื่อสนับสนุนการควบคุมคุณภาพอย่างเต็มที่ ส่งผลให้เกิดช่องว่างในการดำเนินงาน

Advertisement

สำหรับวิศวกรรุ่นเก๋าที่ถูกดึงตัวกลับมาร่วมงานในครั้งนี้ ซึ่งภายในองค์กรเรียกขานกันว่ากลุ่ม “วิศวกรเคราเทา” (gray beard engineers) จะเข้ามาทำหน้าที่เป็นพี่เลี้ยงคอยให้คำแนะนำแก่พนักงานรุ่นใหม่ รับหน้าที่นำทีมรีวิวตรวจสอบคุณภาพ ตลอดจนช่วยปรับปรุงและพัฒนาเครื่องมือปัญญาประดิษฐ์ของบริษัท ให้มีประสิทธิภาพดียิ่งขึ้นด้วยการป้อนฐานข้อมูลความรู้ด้านวิศวกรรมที่มีคุณภาพสูงเข้าไปในระบบ