미국 자동차 업체 포드는 인공지능과 자동화 시스템만으로는 기대했던 수준의 품질을 확보하지 못했다는 사실을 인정하고, 숙련된 베테랑 엔지니어 약 350명을 다시 채용한 것으로 알려졌다. 포드는 이들의 경험을 활용해 품질 관리 체계를 개선하고 AI 성능도 함께 끌어올린다는 전략이다.

포드 최고운영책임자 쿠마르 갈호트라는 "우리는 자동화된 품질 관리 시스템에 점점 더 의존했지만 기대에 미치지 못했다"며, 과거 포드에서 근무했거나 협력업체에서 활동하던 기술 전문가들을 다시 영입했다고 밝혔다. 이들은 생산라인에 부품이 투입되기 전에 잠재적인 결함을 찾아내는 역할을 맡고 있다.

차량 하드웨어 엔지니어링 담당 부사장 찰스 푼 역시 AI에 대한 과도한 기대가 있었다고 인정했다. 그는 "AI에 설계 요구사항만 입력하면 고품질 제품이 만들어질 것이라고 잘못 생각했다"며, AI는 양질의 데이터와 숙련된 엔지니어의 노하우가 뒷받침되어야 제대로 성능을 발휘한다고 설명했다. 포드는 새로 영입한 베테랑 엔지니어들이 젊은 직원들을 교육하고 AI 품질 관리 시스템을 개선하는 역할도 맡고 있다고 밝혔다.

이 같은 전략은 실제 성과로 이어지고 있다. 포드 CEO 짐 팔리는 품질 개선으로 보증 수리와 리콜 비용이 크게 줄어들면서 올해 수억 달러 규모의 비용 절감 효과를 기대하고 있다고 밝혔다. 또한 포드는 최근 발표된 JD파워 2026 신차 초기품질조사에서 일반 브랜드 부문 1위를 차지하며 품질 경쟁력 회복을 입증했다.

다만 포드는 AI 전략 자체를 포기한 것은 아니라고 강조했다. 오히려 AI와 자동화를 계속 활용하되, 사람의 경험과 전문성을 결합하는 방향으로 전략을 수정했다. 업계에서는 이번 사례가 복잡한 제조업에서 AI가 전문가를 완전히 대체하기보다는 숙련된 인력을 보조하는 역할이 더욱 효과적이라는 점을 보여주는 사례로 평가하고 있다.

최근 많은 기업이 AI를 활용해 인력과 비용을 줄이려 하고 있지만, 포드의 사례는 수십 년간 축적된 현장 경험이 여전히 중요한 경쟁력임을 보여준다. 특히 자동차와 같은 정밀 제조 분야에서는 AI가 품질을 높이는 강력한 도구가 될 수 있지만, 최종적인 판단과 문제 해결에는 숙련된 엔지니어의 역할이 여전히 필수적이라는 점을 시사한다.

김형광 기자 press@appstory.co.kr