AI와 자동화 품질 관리 시스템의 성과가 기대를 밑돌자, 포트가 베테랑 엔지니어 약 350명을 재고용했다. 블룸버그 보도에 따르면 자동화 기술이 충분한 결함을 감지하지 못했다는 점이 핵심 문제다.

포드 차량 하드웨어 엔지니어링 부문 부사장 찰스 푼은 블룸버그와의 인터뷰에서 “AI를 도입하고 보유한 설계 요건을 입력하기만 하면 고품질 제품을 만들 수 있다고 잘못 판단했다”라고 말했다.

재고용된 품질 검사 엔지니어들은 풍부한 연차를 뜻하는 ‘그레이 비어드(gray beard)’ 엔지니어로 내부에서 불린다. 현재 부품이 공장에 도달하기 이전 단계에서 결함을 찾아내는 역할을 맡고 있다.

AI를 완전히 포기한 것은 아니다. 복직한 베테랑 엔지니어들은 젊은 직원 교육과 함께 포드의 AI 도구 개선 지원 역할도 병행하게 된다.

문제의 근원은 인력 구조조정과 맞닿아 있다. 포드는 2020년 이후 AI가 품질 관리를 대체할 수 있다는 판단 아래 급여직 직원 약 5,300명을 감원했다. 그러나 가장 경험 많은 엔지니어들이 회사를 떠난 시점이, AI 학습 데이터로 활용될 현장 노하우가 충분히 수집되기 이전이었다.

푼은 “수많은 제품 사이클을 함께한 가장 숙련된 엔지니어들의 경험에 예전만큼 주의를 기울이지 못했다”라고 인정했다. 포드 COO 쿠마르 갈호트라도 자동화 품질 시스템에 점점 더 의존해 왔지만 기대한 결과를 얻지 못했다고 밝혔다.

이번 인력 전략 전환은 가시적인 성과로 이어졌다. 포드는 JD파워 2026 미국 신차 품질 조사(IQS)에서 일반 브랜드 가운데 1위를 차지했다. 2023년 15위에서 3년 만에 정상에 오른 것으로, 16년 만의 1위 탈환이다. 포드의 최종 점수는 차량 100대당 문제 152건으로, 닛산(156건)과 뷰익(162건)을 앞질렀으며, 포르쉐와 제네시스 등 프리미엄 브랜드만이 전체 조사에서 더 높은 순위를 기록했다. 2026년 포드 익스페디션 단일 모델에는 켄터키 트럭 공장에서만 검사 항목 1,200개, 검사 인력 203명, 기술 테스트 72종이 새로 추가됐다.

다만 과제가 완전히 해소된 것은 아니다. 포드는 2026년 현재까지 미국 완성차 업체 중 리콜 건수가 가장 많아, 총 51건의 리콜을 통해 1,100만 대 이상의 차량을 대상으로 했으며, 이는 2위 업체의 2배를 넘는 수치다. 포드는 사전 품질 개선 조치가 신형 차량 전반에 걸쳐 효과를 발휘하면 리콜 건수가 점차 감소할 것으로 내다보고 있다.
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