Vào ngày 25/6, J.D. Power - công ty nghiên cứu thị trường, phân tích dữ liệu và tư vấn người tiêu dùng của Mỹ, nổi tiếng với các khảo sát về chất lượng, độ tin cậy và mức độ hài lòng của khách hàng đối với ô tô - đã công bố Báo cáo nghiên cứu chất lượng xe mới tại Mỹ (IQS) lần thứ 40. Kết quả đánh giá dựa trên các sự cố xuất hiện trong 90 ngày đầu tiên sau khi xuất xưởng.
Đáng chú ý, Ford đã xuất sắc dẫn đầu bảng trong nhóm các thương hiệu phổ thông với tỷ lệ chỉ 152 lỗi trên 100 xe (152 PP100). Phải mất tới 16 năm, hãng xe này mới tìm lại được ánh hào quang năm xưa.
Xét trên bảng xếp hạng tổng sắp toàn ngành, Ford đã có cú nhảy vọt ngoạn mục từ vị trí thứ 14 của năm 2025 lên vị trí thứ 3 năm nay, chỉ chịu đứng sau Porsche (138 PP100) và Genesis (151 PP100). Các dòng xe chủ lực như F-150, Mustang và F-Series Super Duty cũng liên tiếp năm thứ hai đạt điểm số cao nhất trong phân khúc của mình.
Đây rõ ràng là một tin vui mà Ford đã mong chờ từ rất lâu. Thế nhưng, tại buổi họp báo ngay sau đó, ông Charles Poon – Phó Chủ tịch phụ trách kỹ thuật phần cứng xe của Ford – lại thẳng thắn thừa nhận một sự thật không mấy vẻ vang: "Chúng tôi lầm tưởng rằng chỉ cần đưa AI vào, tinh chỉnh lại một vài thông số thiết kế gốc là nghiễm nhiên có được những sản phẩm chất lượng cao".
Qua những chia sẻ của Charles Poon, người ta mới ngã ngửa: Hóa ra nguyên nhân cốt lõi khiến chất lượng xe Ford lao dốc không phanh những năm qua chính là do quá phụ thuộc vào AI và hệ thống tự động hóa, trong khi các kỹ sư kỳ cựu có vốn kinh nghiệm xương máu đã "bốc hơi" sạch sẽ sau các làn sóng sa thải.
Charles Poon cho biết, để sửa sai, trong 3 năm qua, Ford đã âm thầm tái tuyển dụng, chiêu mộ mới hoặc thăng chức cho 350 kỹ sư dày dặn kinh nghiệm. Nhiệm vụ của họ là dìu dắt người mới, xây dựng lại hệ thống dữ liệu dùng để huấn luyện AI, và tối ưu hóa chính những công cụ tự động vốn sinh ra để... thay thế họ.
Vòng xoáy sa thải và ảo vọng "AI thay thế con người"
Cơn lốc cắt giảm nhân sự khối văn phòng của Ford bắt đầu từ năm 2019 với đợt sa thải 7.000 người trên toàn cầu (chiếm khoảng 10%). Đến năm 2022, hãng tiếp tục tiễn thêm 3.000 nhân sự lên đường.
Vào tháng 6/2023, Ford bắt đầu "vung dao" vào bộ phận kỹ thuật khi cắt giảm ít nhất 1.000 vị trí biên chế và nhà thầu tại Mỹ và Canada, trải dài từ mảng xe xăng, xe điện cho đến dịch vụ vận tải. CEO Ford Jim Farley khi đó từng tuyên bố đầy gay gắt: bộ phận kỹ thuật của Ford đang dùng nhiều hơn đối thủ tới 25% số lượng kỹ sư để hoàn thành cùng một khối lượng công việc.
Đến tháng 5/2025, phòng kỹ thuật lại tiếp tục rò rỉ thông tin sa thải. Chỉ một tháng sau, tại Lễ hội ý tưởng Aspen (Aspen Ideas Festival), vị CEO này vẫn tự tin: "AI sẽ thay thế một nửa số lao động văn phòng công ty tại Mỹ".
Thực tế, Ford đã “kết” AI từ đầu những năm 2000 khi ứng dụng mạng thần kinh nhân tạo để phát hiện lỗi bỏ máy (mis-fire) của động cơ. Nhưng phải từ sau năm 2022, làn sóng triển khai AI quy mô lớn, đưa công nghệ này lấn sân vào khâu thẩm định thiết kế và ra quyết định kiểm soát chất lượng mới thực sự bùng nổ.
Năm 2017, Ford rót hẳn 1 tỷ USD vào Argo AI – một startup xe tự lái cấp độ L4. Nhưng đến tháng 10/2022, nhận thấy đốt tiền nhiều mà quả ngọt chẳng bao nhiêu, Ford quyết định rút vốn và quay xe, tập trung AI vào những mảng thực tế hơn: hỗ trợ lái và kiểm soát chất lượng sản xuất.
Từ năm 2023, tại một nhà máy ở Michigan, Ford tiên phong áp dụng hệ thống kiểm tra thị giác AI di động: công nhân chỉ cần dùng điện thoại chụp ảnh, AI sẽ so sánh hình ảnh để check xem linh kiện đã lắp đúng vị trí chưa. Ông Charles tiết lộ, hãng còn đưa AI vào khâu thử nhiệt động cơ. Hệ thống sẽ thu thập hàng trăm điểm dữ liệu trên mỗi cỗ máy, đối chiếu với dữ liệu của hàng nghìn chiếc trước đó để mò ra những sai lệch siêu nhỏ. Chỉ cần AI "báo động đỏ", dẫu thông số có nằm trong mức dung sai cho phép thì linh kiện đó vẫn bị lôi ra khỏi dây chuyền để kiểm tra lại.
AI "đào hố" cho doanh nghiệp
Chạy theo công nghệ là vậy, nhưng kết quả thực tế lại vô cùng đắng cay: Năm 2023, Ford nằm ở vị trí thứ 15 trên bảng xếp hạng IQS của J.D. Power; năm 2024, chất lượng xe vẫn nằm dưới mức trung bình của ngành. Đỉnh điểm là năm 2025, Ford lập "kỷ lục buồn" toàn ngành khi phát lệnh triệu hồi tới 153 lần, liên quan gần 13 triệu xe.
Năm 2026, tính đến tháng 6, Ford vẫn là "vua triệu hồi" tại Mỹ với 51 đợt, ảnh hưởng hơn 11 triệu xe (gấp đôi hãng đứng thứ hai là Stellantis với 19 lần). Nhưng bù lại, cũng chính trong năm 2026 này, thứ hạng IQS của Ford lại nhảy vọt lên ngôi đầu bảng, số lỗi trên 100 xe giảm mạnh 41 điểm – mức cải thiện ấn tượng nhất trong các thương hiệu phổ thông.
Vì chu kỳ phát triển một vòng đời ô tô thường kéo dài từ 3 đến 5 năm, nên việc số vụ triệu hồi chạm đỉnh ở hiện tại chính là hậu quả của những gì diễn ra từ 3 năm trước. Giao điểm của việc đẩy mạnh sa thải, ồ ạt dùng AI và chất lượng xe tụt dốc chính là giai đoạn 2022 – 2023.
Hiện tại, các ứng dụng AI của Ford được chia làm hai loại rõ rệt.
Loại AI kiểm định trên dây chuyền: Chụp ảnh check linh kiện, quét lỗi động cơ, nhận diện mô hình dữ liệu. Mảng này công nghệ đã chín muồi, luật chơi rõ ràng, hỗ trợ công nhân rất tốt. Ông Charles đánh giá cao nhóm này vì AI có thể làm những thứ mà mắt thường của kiểm định viên con người khó lòng bì kịp.
Loại AI thẩm định thiết kế và ra quyết định chất lượng: Giao cho AI phán đoán xem bản vẽ thiết kế có khả thi không, sự kết hợp giữa các vật liệu có sinh lỗi trong điều kiện khắc nghiệt không, hay giao diện giữa các hệ thống có xung đột phần mềm không. Đây chính là nơi sinh ra mọi rắc rối.
Kinh nghiệm tích lũy qua nhiều đời sản phẩm của các kỹ sư lão luyện chính là giá trị cốt lõi không thể thay thế trong khâu thẩm định thiết kế. Đó là thứ "tri thức ngầm" – loại kinh nghiệm cực kỳ mơ hồ, khó có thể đúc kết thành văn bản để huấn luyện cho AI.
Ông Charles thừa nhận, AI thông minh hay không phụ thuộc hoàn toàn vào chất lượng dữ liệu đầu vào. Ngặt nỗi, khi dữ liệu còn chưa kịp thu thập xong thì các kỹ sư gạo cội đã bị sa thải, khiến AI chỉ được học một phiên bản "chắp vá", thiếu sót đủ đường.
Dù ông Kumar Galhotra, Giám đốc vận hành của Ford thừa nhận việc quá tin vào hệ thống tự động hóa đã không đem lại kết quả như ý, nhưng Ford vẫn "chữa cháy" bằng cách nhồi thêm hơn 100.000 bài kiểm tra tự động do AI vận hành vào quy trình xác thực phần mềm để quét các lỗi góc.
Trước hành động dùng AI để "lấp cái hố" do chính AI đào ra này, ông Charles giải thích rằng công ty đang chuyển dịch tư duy từ "hỏng đâu sửa đấy" sang "phòng bệnh hơn chữa bệnh". Trong 18 tháng qua, Ford đã thành lập một đội đảm bảo chất lượng phần mềm gồm 40 người để chặn đứng các rủi ro ngay từ trước khi đưa vào sản xuất. Ông nhấn mạnh, phần mềm ô tô không thể học theo kiểu của Thung lũng Silicon: "Điện thoại giật lag thì lỗi tí chẳng sao, chứ hệ thống phanh ô tô mà trục trặc là đổi bằng mạng người".
Hồi chuông cảnh tỉnh cho làn sóng sa thải vì AI
Ford không phải là nạn nhân duy nhất của làn sóng này. Klarna – "gã khổng lồ" fintech của Thụy Điển – cũng là một bài học nhãn tiền. Giai đoạn 2022 – 2024, Klarna đã thẳng tay xóa bỏ khoảng 700 vị trí chăm sóc khách hàng để thay bằng trợ lý AI hợp tác với OpenAI.
CEO Sebastian Siemiatkowski từng tự hào tuyên bố mình là "chuột bạch được OpenAI cưng chiều nhất". Xét trên các con số bề nổi, hệ thống này vô cùng ấn tượng: xử lý 2,3 triệu cuộc hội thoại trong tháng đầu tiên, chiếm 75% lượng tương tác khách hàng bằng 35 ngôn ngữ. Nhân sự của công ty nhờ đó giảm tới 40% (từ 5.527 người xuống còn 3.422 người).
Thế nhưng đến tháng 5/2025, trả lời phỏng vấn trên Bloomberg, vị CEO này lại ngậm ngùi: "Chúng tôi quá chú trọng hiệu suất và chi phí, để rồi cái kết nhận lại là chất lượng dịch vụ lao dốc. Sự tăng trưởng hiệu quả nhờ AI mang lại là không bền vững".
Hệ quả là Klarna phải tuyển lại các nhân viên chăm sóc khách hàng là người thật làm việc từ xa. Công ty tư vấn Gartner cũng đưa ra dự báo: Đến năm 2027, một nửa số doanh nghiệp từng sa thải nhân viên CSKH vì AI sẽ buộc phải cắn răng tuyển dụng con người quay trở lại.
Tại sao các doanh nghiệp "bán rẻ" kinh nghiệm con người để đổi lấy AI?
Nguyên nhân đến từ vài điểm mấu chốt sau.
Bẫy lợi ích ngắn hạn: Việc sa thải nhân sự giúp cắt giảm chi phí ngay lập tức. Con số tài chính đẹp đẽ này có thể đưa ngay vào báo cáo tài chính quý để đẩy giá cổ phiếu lên. Trong khi đó, việc sụt giảm chất lượng do mất đi nhân tài lại có độ trễ lớn, thường vài năm sau mới phát tác, khiến các sếp lớn lúc đó mới nhận ra mình đã đi một nước cờ sai lầm.
Sai lệch trong tiêu chí đánh giá: Các hệ thống AI thường thể hiện rất tốt ở những khía cạnh có thể đo lường bằng con số. Nhưng AI không thể đo đếm được giá trị của những kinh nghiệm vô hình. AI của Ford có thể quét hàng triệu dữ liệu động cơ mỗi ngày rất mượt, nhưng sự thui chột trong khả năng phán đoán thiết kế thì không số liệu nào biểu hiện ngay được.
Về mặt lý thuyết, với năng lực hiện tại, AI hoàn toàn có thể học được những kinh nghiệm này. Tuy nhiên, tốc độ sa thải nhân sự của các công ty đang quá nhanh so với tốc độ trưởng thành của AI, khiến những dữ liệu huấn luyện quý giá chưa kịp số hóa đã theo chân nhân sự ra đi. Theo khảo sát cuối năm 2025 của Harvard Business Review trên 1.006 giám đốc điều hành toàn cầu, có tới 60% doanh nghiệp đã cắt giảm nhân sự vì AI, nhưng chỉ có vỏn vẹn 2% thừa nhận việc sa thải quy mô lớn đó thực sự tương thích với năng lực triển khai AI trên thực tế của họ.
Rõ ràng, AI làm rất tốt ở các khâu kiểm định tiêu chuẩn hóa, và Ford vẫn sẽ tiếp tục đầu tư vào đó. Nhưng khi doanh nghiệp quyết định dùng AI để thay thế con người trong các quyết định cốt lõi mang tính định hướng thiết kế, họ đang tự đánh mất đi thứ tài sản vô hình được tích lũy qua nhiều chu kỳ sản phẩm. Ông Charles Poon kết luận bằng một định nghĩa thấm thía về giá trị của những người đi trước: "Các kỹ sư lão luyện luôn có khả năng nhìn thấu và triệt tiêu rủi ro trước khi chúng kịp ngấm vào hệ thống".
Để AI tiếp quản tầng ra quyết định, cách hiệu quả nhất là để chính các kỹ sư con người tự tay huấn luyện hệ thống. Ford đã cầm đèn chạy trước ô tô khi chưa đi hết bước này đã vội vã đuổi người, để rồi giờ đây lại phải tốn tiền mời họ quay về "bổ túc" cho AI. Dù việc bắt họ phải "truyền hết võ công" cho AI xem chừng không mấy công bằng, nhưng ít nhất ở góc độ doanh nghiệp, đó là cách duy nhất để Ford cứu vãn chất lượng sản phẩm và giữ gìn uy tín trên thị trường.
Theo Creaders
