فورد تعيد مهندسيها القدامى «ذوي اللحى الرمادية»: الذكاء الاصطناعي لم ينجح في تعويض أصحاب الخبرة

أقرّت فورد بخطئها: فقد افترضت الشركة أن إدخال الذكاء الاصطناعي بحد ذاته سيضمن جودة عالية للمنتج، لكن حساباتها لم تصح. والآن تعيد الشركة إلى كوادرها مهندسين مخضرمين من «ذوي اللحى الرمادية» كانت قد سرّحتهم في إطار تحسين الإنتاج.

الرهان على الذكاء الاصطناعي لم ينجح

على مدى سنوات، خفّضت فورد بوتيرة نشطة أعداد الموظفين ذوي الخبرة، رهانًا على الأتمتة والذكاء الاصطناعي. وبدا المنطق وجيهًا: سيتولى الذكاء الاصطناعي المهام الهندسية المعقدة، وتنخفض التكاليف، وترتفع سرعة التطوير.

لكن النتيجة جاءت معاكسة. فقد تراجعت جودة المنتجات، وتحديدًا في المواضع التي كان المهندسون ذوو الخبرة يُمسكون فيها بزمام العمليات الإنتاجية دون أن يلحظ أحد.

وأقرّت الشركة علنًا بهذا الخطأ في التقدير:

«كنا نظن خطأً أن مجرد إدخال الذكاء الاصطناعي... سيضمن منتجًا عالي الجودة».

وهذا اعتراف صريح نادر من شركة سيارات كبرى. فقد أصبحت فورد من القلائل التي تتحدث علنًا عن فشل استراتيجية «الأتمتة أولًا، ثم البشر».

يكون الذكاء الاصطناعي فعّالًا حيث تكون المهمة محددة بوضوح ومدعومة ببيانات عالية الجودة. أما في صناعة السيارات، فجزء كبير من المعرفة القيّمة يوجد في صورة ضمنية: الخبرة، والحدس، وذاكرة الأخطاء السابقة. وهذه المعرفة تحديدًا هي ما خسرته فورد مع تسريح المخضرمين.

من هم «ذوو اللحى الرمادية»

«Gray beards» تسمية أمريكية غير رسمية تُطلق على المهندسين الذين يملكون سنوات طويلة من الخبرة الإنتاجية. هؤلاء المتخصصون يتذكرون سبب اتخاذ قرار تقني معين قبل عشر سنوات، ويجيدون قراءة الإشارات غير المباشرة التي تنذر بمشكلات وشيكة، ويعرفون إلى من يلجؤون في المواقف غير المعتادة.

وهذا النوع من الخبرة يصعب تقنينه. فهو يتجلى في حدس تراكم عبر سنوات في موقع إنتاج بعينه، وهذا بالضبط ما لم يستطع الذكاء الاصطناعي إعادة إنتاجه. قد تعالج الخوارزمية ملايين نقاط البيانات، لكنها لا تعرف ما الذي تجهله. أما المهندس المخضرم فيعرف، وينبّه.

وتظهر قيمة هؤلاء المتخصصين في عدة أبعاد في آن واحد:

• معرفة التاريخ: لماذا جرى الأمر على هذا النحو لا غيره
• القدرة على التنبؤ بالأعطال من علامات غير مباشرة
• العلاقات غير الرسمية داخل سلسلة الإنتاج
• القدرة على التعامل مع الحالات الاستثنائية التي تضلّ فيها الخوارزمية
• الذاكرة المؤسسية للأخطاء السابقة وكلفتها

حين سرّحت الشركات مثل هؤلاء الموظفين بالجملة سعيًا وراء الأتمتة، لم تفقد أيدي عاملة فحسب. بل فقدت معرفة يستحيل تحميلها في نموذج، لأن حامليها أنفسهم لا يستطيعون صياغتها بالكامل.

لماذا يهم هذا القطاع بأكمله

قصة فورد ليست استثناءً. فدورة مشابهة تُلاحَظ في صناعة الطيران والأدوية والطاقة: تقليص الكوادر، ثم الأتمتة، ثم تراجع الجودة، ثم العودة الاضطرارية إلى البشر. وفي كل مكان يكون فيه المنتج معقدًا وثمن الخطأ مرتفعًا، يتكرر هذا النمط.

المشكلة ليست في الذكاء الاصطناعي بحد ذاته. المشكلة أن التقنية جرى تطبيقها بديلًا عن الخبرة، لا معززًا لها. يعمل الذكاء الاصطناعي جيدًا حين تكون المهمة محددة بوضوح، والبيانات كاملة، والأنماط متكررة. أما في إنتاج المنتجات المعقدة، فيظل جزء كبير من المعرفة القيّمة ضمنيًا، ولا غنى هنا عن الإنسان.

ومن اللافت أن فورد، لا شركة تقنية، هي من أطلق هذا الاعتراف. فصناعة السيارات مجال تُقاس فيه الخبرة بالعقود، وقد يكلّف فيه خطأ واحد استدعاء آلاف المركبات من الأسواق.

ماذا يعني ذلك

أقرّت فورد علنًا بأن الذكاء الاصطناعي لا يحلّ محل الخبرة البشرية، بل يكمّلها. وهذا الدرس مهم للسوق بأكمله. فقبل تسريح المتخصصين أصحاب الخبرة لصالح الأتمتة، يجدر بالشركات أن تجيب بصدق عن سؤال: ما الذي يفعله هؤلاء مما يستحيل وصفه كمهمة لخوارزمية؟