Ford grąžina patyrusius inžinierius taisyti DI spragų

Ford grąžina patyrusius inžinierius taisyti DI spragų

Ford tyliai pakeitė dalį neseniai vykdytos automatizavimo strategijos ir vėl pasamdė patyrusius inžinierius bei technikus, kad sustiprintų dirbtinio intelekto sistemas, nepateisinusias lūkesčių. Kadaise DI pagrįsta automatizacija buvo pristatoma kaip trumpesnis kelias į spartesnę plėtrą ir mažesnį darbuotojų skaičių, tačiau ji atskleidė institucinių žinių trūkumą. Dabar automobilių gamintojas iš naujo kuria šį žmogiškosios patirties sluoksnį.

Kas nepavyko: per daug skubos ir per mažai duomenų

Įmonės vadovai manė, kad mašininio mokymosi modeliai ir griežtesni projektavimo reikalavimai gali pakeisti daugelį metų kauptą praktinę inžinerinę patirtį. Tačiau Ford įsitikino, kad dirbtinio intelekto veiksmingumas automobilių kūrime labai priklauso nuo mokymo duomenų kokybės ir konteksto. Per ankstesnius darbuotojų mažinimus buvo atleista daug patyrusių inžinierių, o jų numanomos, praktikoje sukauptos žinios buvo prarastos dar prieš jas perkeliant į algoritmus ir duomenų rinkinius.

Charlesas Poonas, Ford transporto priemonių aparatinės įrangos inžinerijos viceprezidentas, pripažįsta, kad bendrovė nepakankamai įvertino institucinės kompetencijos vaidmenį. Užuot visiškai atsisakiusi automatizavimo, Ford renkasi mišrų požiūrį: grąžina kvalifikuotus specialistus, kad dirbtinis intelektas taptų patikimesnis.

Pakartotinis įdarbinimas ir kompetencijos atkūrimas

Pranešama, kad Ford iš naujo pasamdė, paaukštino arba naujai priėmė daugiau kaip 350 patyrusių inžinierių, kad atkurtų prarastą kompetencijos sluoksnį. Jų užduotis yra dvejopa:

• Išvalyti ir pagerinti bazinius duomenų rinkinius, naudojamus DI modeliams mokyti
• Konsultuoti jaunesnius inžinierius ir atkurti pasiteisinusias kokybės kontrolės praktikas

Šie patyrę inžinieriai dirbs tobulindami duomenų srautus, peržiūrėdami bandymų protokolus ir užtikrindami, kad DI sistemos atpažintų realaus pasaulio išimtis dar prieš joms pasiekiant klientus.

„Senoji komanda moka anksti aptikti problemas, kol jos dar neišplito į programinės ir aparatinės įrangos integracijos sutrikimus“, paaiškino Poonas, pabrėždamas patirties vertę gedimų prevencijai ir pirminių priežasčių analizei.

Didesnis dėmesys DI, bet išmintingiau

Ford neatsisako dirbtinio intelekto. Priešingai, bendrovė plečia DI testavimo apimtį ir įtraukia daugiau kaip 100 000 DI valdomų bandymų, skirtų anomalijoms nustatyti ir programinės įrangos sistemoms apkrovos sąlygomis tikrinti. Tikslas yra sujungti automatizuotą testavimo aprėptį su žmogaus priežiūra, kad kokybė ir patikimumas gerėtų kartu.

Svarbiausi akcentai:

• Daugiau kaip 350 patyrusių inžinierių vėl pasamdyta arba perkelta į naujas pareigas
• Į patvirtinimo procesus įtraukta daugiau kaip 100 000 naujų DI pagrįstų bandymų
• Toliau investuojama į automatizavimą, derinamą su žmogiškąja patirtimi

Pramonės kontekstas ir rinkos įžvalgos

Šis Ford strategijos pakoregavimas atskleidžia platesnę pamoką automobilių gamintojams: dirbtinis intelektas gali paspartinti projektavimą ir testavimą, tačiau jis negali akimirksniu pakeisti srities ekspertų žinių. Sudėtingose sistemose, tokiose kaip šiuolaikiniai automobiliai, kur aparatinė įranga, programinė įranga ir debesijos paslaugos turi veikti vientisai, automatizavimo ir žmogaus sprendimų pusiausvyra yra itin svarbi.

Gamintojams skubant diegti programine įranga apibrėžtus automobilius ir pažangias vairuotojo pagalbos sistemas, Ford žingsnis rodo pragmatišką posūkį: investuoti į DI, bet kartu saugoti ir užfiksuoti patyrusių inžinierių praktines žinias, kad būtų išlaikyta kokybės kontrolė, patikimumas ir klientų pasitikėjimas.

Vartotojams ir pramonės stebėtojams išvada aiški: dirbtinis intelektas keis automobilių inžineriją, tačiau žmogiškasis veiksnys išlieka nepakeičiamas.