Otomotiv devi Ford, insan mühendislerin yerine yapay zekayı getirmenin hata olduğunu kabul ederek yüzlerce eski çalışanını yeniden işe döndürdü.
Ford, son üç yılda kalite beklentilerini karşılayamayan yapay zeka araçlarını yeniden programlamak amacıyla yaklaşık 350 deneyimli mühendisi işe geri aldı.
Şirketin Araç Donanım Mühendisliği Başkan Yardımcısı Charles Poon, yapay zekanın şirketin beklentilerini karşılamadığını ve bu sistemlerin sadece eğitildiği bilgiler kadar iyi olduğunu vurguladı.
YAPAY ZEKA KALİTE SORUNLARINI ÇÖZEMEDİ
Geri dönen teknik uzmanlar, parçalar fabrikaya ulaşmadan önce arıza noktalarını tespit ederek milyarlarca dolarlık geri çağırma maliyetlerinin önüne geçiyor.
Otomotiv devi, bu tecrübeli mühendislerin uzmanlığı sayesinde bu yıl tam 1 milyar dolar tasarruf etmeyi hedefliyor.
FORD KALİTE SIRALAMASINDA ZİRVEDE
Geçtiğimiz yıl JD Power Kalite Anketi'nde sektör ortalamasının altında kalan Ford, bu yıl büyük bir sıçrama yaparak en iyi ana akım marka seçildi.
Şirket, Toyota ve Honda gibi devleri geride bıraktığı bu büyük başarıyı doğrudan geri dönen mühendislerin tecrübesine bağladı.
DİĞER ŞİRKETLER DE İNSAN GÜCÜNE GERİ DÖNÜYOR
Araştırmalar, yapay zeka nedeniyle işten çıkarma yapan şirketlerin yüzde 35,6'sının eski çalışanlarının yarısından fazlasını yeniden işe almak zorunda kaldığını gösteriyor.
Benzer şekilde fintech şirketi Klarna da müşteri hizmetlerinde yapay zekaya geçiş yaptıktan sonra düşen memnuniyet nedeniyle tekrar insan temsilciler işe almaya başladı.
YAPAY ZEKA İNSANLARIN İŞİNİ ELİNDEN ALACAK MI
Ford'un yaşadığı bu geri dönüş, tüm dünyada "yapay zeka işimizi elimizden alacak" korkusu yaşayan milyonlarca çalışan için büyük bir umut kaynağı oldu.
Uzmanlar, bu gelişmenin yapay zekanın insanı tamamen ikame eden bir güç değil, ancak insan denetimi ve tecrübesiyle verimli olabilen bir yardımcı araç olduğunu kanıtladığını vurguluyor.
Algoritmalar, kendilerine yüklenen dokümanları ve kuralları mükemmel şekilde işleyebilir. Ancak uzmanlar, kitaplarda yazmayan, yıllarca fabrikada dirsek çürütülerek kazanılan ve "örtük bilgi" olarak adlandırılan insan sezgisinin kodlanamayacağını vurguluyor.