Godinama se činilo da je pitanje samo koliko će brzo umjetna inteligencija zamijeniti ljude u proizvodnji. Ford je sada pokazao da odgovor nije tako jednostavan. Nakon što je dio poslova prepustio AI sustavima, američki proizvođač automobila bio je prisiljen ponovno zaposliti više od 300 inspektora kvalitete jer se pokazalo da umjetna inteligencija nije mogla nadomjestiti iskustvo i prosudbu ljudi, piše Bloomberg.
To nije samo priča o jednoj kompaniji. To je upozorenje cijeloj industriji da najvrjednije znanje često nije zapisano u bazama podataka, nego u iskustvu zaposlenika.
AI nije uspio zamijeniti iskustvo
Ford je posljednjih godina snažno ulagao u umjetnu inteligenciju kako bi povećao učinkovitost proizvodnje i smanjio troškove. Strategija je uključivala i automatizaciju provjera kvalitete, područja koje izravno utječe na pouzdanost vozila, troškove jamstava i reputaciju brenda.
Kompanija je u svojim tvornicama postavila oko 900 AI kamera koje su trebale prepoznati nedostatke tijekom proizvodnje i otkriti probleme prije nego što vozila napuste proizvodnu liniju.
Na papiru je plan imao smisla. Automatizirani sustavi mogu raditi bez prekida, analizirati golemi broj podataka i donositi odluke mnogo brže od ljudi.
Praksa je pokazala da brzina nije isto što i razumijevanje.
Problem nije bila tehnologija nego pretpostavka
Potpredsjednik inženjeringa hardvera vozila Charles Poon priznao je da je kompanija precijenila mogućnosti umjetne inteligencije.
“Umjetna inteligencija je fantastičan alat, ali dobra je samo onoliko koliko su dobre informacije kojima je trenirana”, rekao je Poon, dodajući kako Ford godinama nije dovoljno koristio znanje svojih najiskusnijih inženjera tijekom razvoja AI sustava.
Još je važnije njegovo drugo priznanje.
Kompanija je pogrešno vjerovala da će samo uvođenje umjetne inteligencije i unos projektnih zahtjeva automatski rezultirati proizvodom više kvalitete.
To je pogreška koju danas rade mnoge organizacije.
Zašto iskustvo još uvijek ima vrijednost koju algoritmi teško kopiraju
Kontrola kvalitete nije samo prepoznavanje vidljivih grešaka.
Iskusni inženjeri razvijaju sposobnost prepoznavanja obrazaca koje je teško formalizirati. Tijekom godina nauče povezivati sitne nepravilnosti s budućim problemima, razumiju ponašanje različitih materijala i prepoznaju odstupanja koja često nisu zapisana ni u jednom priručniku.
Takvo znanje nastaje kroz desetke proizvodnih ciklusa, tisuće riješenih problema i brojne situacije koje se ne mogu unaprijed predvidjeti.
Umjetna inteligencija može analizirati podatke koje ima. Ljudi često primijete ono što podaci još nisu zabilježili.
Upravo zato Ford nije zamijenio AI ljudima. Morao je ponovno spojiti obje strane.
Wall Street je stvorio očekivanja koja industrija tek provjerava
Ford nije bio iznimka. Posljednje dvije godine gotovo svaka velika industrijska kompanija predstavljala je projekte povezane s umjetnom inteligencijom.
Ulagači su nagrađivali tvrtke koje su obećavale niže troškove, veću produktivnost i manje potrebe za radnom snagom. AI je postao važan dio strategija kojima su kompanije pokušavale pokazati kako će povećati profitne marže.
No proizvodnja automobila pokazuje koliko je razlika između prezentacije investitorima i stvarnog rada u tvornici.
Pogreška u kontroli kvalitete može značiti opoziv stotina tisuća vozila, milijunske troškove i ozbiljno narušavanje povjerenja kupaca. U takvom okruženju kompanije nemaju prostora eksperimentirati na račun kvalitete.
Zašto će pobjednici biti kompanije koje spoje AI i ljude
Fordova odluka pokazuje da umjetna inteligencija ulazi u novu, zreliju fazu. Prvo razdoblje obilježila su očekivanja da će AI zamijeniti velik broj zaposlenika. Danas se postavlja važnije pitanje: kako umjetna inteligencija može povećati vrijednost ljudi čije se iskustvo ne može jednostavno pretvoriti u algoritam?
Najuspješnije kompanije zato AI sve manje promatraju kao alat za rezanje troškova, a sve više kao tehnologiju koja najboljim stručnjacima omogućuje brže odluke, kvalitetnije analize i manje rutinskog rada. Ta promjena nadilazi automobilsku industriju i jednako je važna za banke, osiguravatelje, proizvodne tvrtke, logistiku i zdravstvo.
Milijarde se ulažu u umjetnu inteligenciju, ali tehnologija sama po sebi nije konkurentska prednost. Prednost nastaje tek kada se spoji s ljudskim iskustvom, znanjem i razumijevanjem procesa.
Tvrtke koje AI vide kao zamjenu za stručnost riskiraju skupe pogreške, dok one koje ga koriste za jačanje kompetencija svojih ljudi imaju veće izglede povećati produktivnost bez ugrožavanja kvalitete.
Ford je tu lekciju platio vlastitim pogreškama. Ostale kompanije još uvijek imaju priliku naučiti je znatno jeftinije.
