포드(Ford)가 JD Power의 2026년 주류 자동차 브랜드 초기품질 조사에서 16년 만에 1위를 탈환했다. 이 성과는 AI와 자동화 시스템에 지나치게 의존하다가 품질이 떨어진 뒤, 숙련 인력을 재고용해 반등을 이끌어낸 과정에서 나왔다. 포드 차량 하드웨어 엔지니어링 부문 부사장 Charles Poon은 기자 브리핑에서 “AI와 설계 요건 조정만으로 고품질 제품이 나올 것이라고 착각했다”고 인정했다.
포드는 AI와 자동화 시스템을 도입하는 과정에서 베테랑 엔지니어들이 퇴직하며 쌓아온 노하우를 충분히 이전하지 못했다. 그 결과 시스템이 오류를 일으켰고, 회사는 350명 이상의 숙련 엔지니어를 채용하거나 승진시키거나 복귀시켜야 했다. 이들은 다시 돌아와 젊은 엔지니어를 멘토링하고 자동화 시스템 데이터 수집과 AI 훈련을 개선하는 작업에 나섰다. Poon 부사장은 “우리에게 가장 경험 많은 엔지니어들은 이런 문제를 이미 겪어봤고, 그것이 시스템에 파고들기 전에 찾아내는 경험이 있다”고 설명했다.
포드 최고운영책임자(COO) Kumar Galhotra는 품질 접근법이 지나치게 분산됐었다고 진단했다. 부서가 사일로로 운영되고 문제가 발생한 뒤 신속히 수정하는 ‘발견하고 고치기’ 철학에 지나치게 의존해왔다는 것이다. 그는 “이제 발견하고 고치는 방식에서 문제가 발생하기 전 예방하는 방식으로 전환하고 있다”며 “결과물보다 조기 지표에 집중한다”고 밝혔다. 소프트웨어와 디지털 팀은 이제 차량 엔지니어링, 제조, 공급망 팀과 훨씬 더 긴밀하게 협력하며, 포드는 소프트웨어 품질 보증 전담팀 40명을 별도로 구성했다.
AI에 대한 포드의 접근이 완전히 뒤집힌 것은 아니다. 포드는 새로운 결함을 찾고 소프트웨어 시스템을 다양한 조건에서 테스트하기 위해 10만 건 이상의 AI 기반 테스트를 추가했다. Poon 부사장은 “테스트가 고도로 자동화돼 있어 소프트웨어에 늦은 변경이 있어도 전체 검증 과정을 빠르게 다시 실행할 수 있다”고 설명했다. 이번 사례는 AI 도입에서 기술 자체보다 인간 전문성과의 협력이 얼마나 중요한지를 보여주는 대표적 교훈으로 주목받는다.
