포드, AI 품질 시스템이 기대에 못 미치자 베테랑 엔지니어 350명 재고용

2026년 6월, 포드 경영진은 인공지능과 자동화 시스템이 원하는 품질 수준을 달성하지 못한 후 베테랑 엔지니어 350명을 고용했다고 밝혔다. 이들 중 일부는 전 직원이고 일부는 공급업체 출신이다. 최고운영책임자(COO) 쿠마르 갈호트라는 포드가 '자동화 품질 시스템에 점점 더 의존'해 왔으나 결과가 실망스러웠기에, '부품이 공장 바닥에 도달하기 전에 실패 지점을 찾아내는' '기술 전문가들을 다시 불러들였다'고 말했다.

포드의 차량 하드웨어 엔지니어링 담당 부사장 찰스 푼은 이 실수를 명확히 인정했다. '우리는 인공지능을 도입하고 보유한 설계 요구사항을 입력하기만 하면 고품질 제품이 나올 것이라고 착각했습니다.'

이번 재고용은 후퇴가 아니라 바로잡기였다. 포드는 AI 계획을 포기하지 않고 있다. '백발' 엔지니어들은 젊은 직원을 교육하고 AI 도구 자체를 재프로그래밍하는 데 투입되고 있다. 즉, 경험에서 우러난 판단력이 자신을 대체하지 못한 기계에 먹이를 공급하는 셈이다.

짐 팔리 CEO에 따르면 그 성과는 보증 및 리콜 비용 절감으로, '포드에 말 그대로 수억, 수억 달러 규모의 비용 순풍'을 안겨주었다. 같은 주에 포드는 JD파워 신차 초기 품질 조사에서 주류 브랜드 중 1위를 차지했다고 밝혔다.

보증 및 리콜 비용이 감소했다. 팔리에 따르면 '수억, 수억 달러' 규모의 순풍이었으며, 여기에 JD파워 품질 조사에서 주류 브랜드 1위 자리도 더해졌다.

100년 역사의 자동차 제조사가 품질에 대한 자동화 베팅이 실패했음을 인정하고, 고집을 부리는 대신 인간의 전문성을 다시 구축했다.

베테랑들은 이중 역할을 맡는다. 현장에서 실패 지점을 잡아내고 AI 도구를 재프로그래밍한다. 따라서 이번 재고용은 자동화 계획과 경쟁하는 것이 아니라 시너지를 낸다.

결과는 감정이 아니라 품질 실패가 부풀리는 바로 그 항목인 보증 및 리콜 비용으로 측정된다.

AI는 설계 요구사항을 입력받을 수 있지만, 부품이 고장 나는 것을 지켜본 엔지니어를 대체할 수는 없다. 자동화가 기대에 못 미칠 때는 경험에서 우러난 판단력을 다시 불러들이고, 그것이 사람과 모델 모두를 훈련하게 하라.

2026년 6월 말 현재, 포드는 재고용한 전문가들 덕분에 수억 달러 규모의 비용 순풍과 그 주에 발표된 JD파워 신차 초기 품질 조사에서 주류 브랜드 1위라는 성과를 거두었다고 밝혔다.