포드는 인공지능이 수십 년의 엔지니어링 노하우를 대체할 수 없다는 사실을 깨닫고, 품질 시스템을 바로잡기 위해 숙련된 전문가 350명을 재고용해야 했다.
포드는 인공지능이 수십 년의 엔지니어링 노하우를 대체할 수 없다는 사실을 깨닫고, 품질 시스템을 바로잡기 위해 숙련된 전문가 350명을 재고용해야 했다.

포드는 인공지능이 수십 년의 엔지니어링 판단력을 대체할 수 없다는 사실을 깨닫고, 품질 시스템을 바로잡기 위해 숙련된 전문가 350명을 재고용해야 했다.
인공지능이 베테랑 엔지니어의 전문성을 대체할 수 있을 것이라는 포드의 믿음은 역효과를 낳았다. 자동화된 품질 시스템이 결함을 잡아내지 못하면서, 이 자동차 제조사는 350명의 경험 많은 기술 전문가를 다시 고용해야 했기 때문이다. 포드 경영진은 회사가 AI만으로 설계 요구사항을 분석해 고품질 제품을 생산할 수 있다고 잘못 판단했다고 밝혔다.
포드의 차량 하드웨어 엔지니어링 담당 부사장 찰스 푼은 기자들에게 "우리는 인공지능을 도입하고 기존 설계 요구사항을 입력하기만 하면 고품질 제품이 나올 것이라고 잘못 생각했다"고 말했다.
재고용된 350명의 엔지니어 중에는 전직 직원도 있고 공급업체에서 영입된 인력도 포함되어 있다. 이들은 현재 후배 직원을 멘토링하고, 설계 검토를 주도하며, 자신들을 대체할 예정이었던 AI 도구를 재교육하고 있다. 쿠마르 갈호트라 최고운영책임자(COO)는 포드가 2023년 품질 개선 작업을 시작한 이후 기술 전문가 인력을 두 배 이상 늘렸다고 말했다. 그는 이 전문가들이 "부품이 공장 바닥에 도달하기 전에 먼저 고장 지점을 찾아낸다"고 덧붙였다.
이 같은 인정은 포드가 JD Power 초기 품질 조사에서 역대 최고 순위(메인스트림 브랜드 중 1위, 차량 100대당 152건 문제)를 기록한 가운데 나왔다. 하지만 포드는 2026년 현재까지 51건의 리콜을 발행하며 미국 자동차 제조사 중 여전히 리콜 1위를 기록 중이다. 이번 사태는 인간의 전문성을 AI로 대체하려는 기업들에게 경고 신호를 제공한다. 포드는 이번 재고용이 올해 10억 달러의 비용 절감에 기여할 것으로 기대하고 있다.
포드가 만든 지식 격차
포드는 2020년 고용 정점 이후 약 5,300개의 급여직을 줄였다. 이는 디트로이트 자동차 업계 전반의 구조조정의 일환으로, 2만 개 이상의 화이트칼라 일자리가 사라졌다. 짐 팔리 최고경영자(CEO)는 AI가 "미국 내 모든 화이트칼라 노동자의 절반을 문자 그대로 대체할 것"이라고 공개적으로 말해왔으며, 이번 품질 위기가 해당 예측을 복잡하게 만들고 있다.
푼 부사장은 포드가 지난 수년간 가장 경험이 많은 엔지니어들의 지식을 보존하는 데 충분히 신경 쓰지 않았으며, 그들 중 일부는 자신의 전문 지식이 회사 시스템에 완전히 통합되기 전에 회사를 떠났다고 말했다. 품질 문제는 설계, 제조, 소프트웨어, 하드웨어가 충돌하는 팀 간의 경계 지점에서 자주 발생한다고 그는 설명했다.
품질 개선 성과와 리콜의 그림자
JD Power 조사는 차량 인도 후 처음 90일 동안 소유주가 보고한 문제를 측정한다. 포드는 차량 100대당 152건의 문제로 닛산과 뷰익을 앞질렀다. F-150, 머스탱, 슈퍼듀티는 각각 2년 연속 해당 부문 최고의 자리를 차지했다.
그러나 품질 개선 성과가 거친 이력까지 지워주지는 않는다. 포드는 2025년에 152건의 리콜을 발행했는데, 이는 2014년 제너럴모터스(GM)가 기록한 77건의 안전 서비스 캠페인보다 거의 두 배 많은 수치다. 이번 주 기준으로 포드는 2026년에 1,100만 대 이상의 차량에 대해 51건의 리콜을 발행했으며, 이는 크라이슬러의 19건보다 두 배 이상 많다. 포드 경영진은 지속되는 리콜 문제 중 상당수가 2013년에서 2020년 사이에 설계된 차량과 관련되어 있으며, 리콜은 "후행 지표"라고 말했다.
포드는 또한 전담 40명 규모의 소프트웨어 품질 보증 팀을 신설하고 10만 개 이상의 AI 기반 자동 테스트를 추가해 극단적인 사례를 포착하고 개발 후반부에 소프트웨어 변경 사항을 재검증하고 있다. 회사는 이전에 2024년에 공장 출고 전 조립 품질을 검증하기 위해 설계된 두 가지 맞춤형 AI 기반 스캐닝 도구(AiTriz 및 MAIVs)를 개발한 바 있다.
투자자들에게 이번 사태는 제조업에서 AI 기반 자동화의 일정과 비용에 대한 의문을 제기한다. 포드 주가는 선행 주가수익비율(PER) 약 7배 수준에서 거래되며 시장 전체 대비 할인된 상태로, 시장이 지속적인 품질 및 전환 비용을 가격에 반영하고 있음을 시사한다. 품질 개편을 통해 기대되는 10억 달러의 비용 절감 효과는 실질적이지만, 포드가 처음에 생략하려 했던 인간 투자가 필요했다는 점을 보여준다.
본 기사는 정보 제공 목적으로만 작성되었으며 투자 조언을 구성하지 않습니다.