AI主導の人員削減や自動化が一部機能で期待外れに終わった後、人による監督へと回帰した事例として、フォードの経験はオーストラリア・コモンウェルス銀行やIBMとも重なる。
フォード・モーターは、人工知能が熟練人材の指導の下でこそ最も効果を発揮するとの結論に至り、過去3年間で350人のベテラン技術者を採用したことが車両品質の改善につながったと説明した。車両ハードウエアエンジニアリング担当副社長のチャールズ・プーン氏は、AIは質の高い情報で訓練されて初めて有用なツールになると述べ、同社もこれまで複数の製品サイクルを通じて蓄積された知見を持つ技術者を十分に活用してこなかったと認めた。この方針転換に先立ち、2024年半ば時点でリコール費用は年48億ドルに達し、昨年のリコール件数は90件と、自動車メーカーの単年として過去最多を記録した。約70万台のクロスオーバー車に関連する5億7000万ドルの費用計上も含まれる。フォードは現在、人の専門性を中核に据えた企業文化の変革が品質改善を後押しし、最新のJDパワー初期品質調査で主流ブランド首位となったと説明している。前年は10位だった。同様の見直しは他社でも広がっている。オーストラリア・コモンウェルス銀行は、AI音声ボットが通話量に対応できなかったため、顧客サービス職の削減を撤回した。IBMも、定型的な人事対応の約94%はAIで処理できても、倫理問題を含む残りには対応できないとし、2026年には米国の全事業部門で初級職採用を3倍に増やす方針を示した。アナリストや職場研究者は、この流れが人員代替を主目的とするAI活用の限界を浮き彫りにしていると指摘しており、一部企業は監督、意思決定、業務の強靱性を回復するため、後に再び人材を採用している。