Ford apostou na IA e agora teve de contratar os engenheiros

A Ford queria usar a IA para melhorar a qualidade dos carros, reduzir defeitos e evitar recalls. Em teoria tudo parecia perfeito! Mais automatização, mais testes e menos erros antes de os veículos chegarem ao cliente. Mas a realidade era diferente. A empresa reconheceu que depender da IA acabou por criar problemas que tiveram de ser corrigidos com o regresso da experiência humana.

Ford apostou tudo na IA para melhorar carros
O maior erro da Ford não foi utilizar IA, mas sim pensar que simplesmente introduzi-la nos seus processos seria suficiente para produzir melhores automóveis. A empresa admitiu que acreditou erradamente que ajustar os requisitos de design e confiar na IA seria suficiente para melhorar a qualidade. O problema é que muitos colaboradores com anos de experiência saíram antes de o seu conhecimento estar devidamente integrado nos sistemas internos.
E este tipo de conhecimento especializado nem sempre está numa base de dados. Por vezes, reside em ter visto uma falha antes, em compreender como uma peça se comporta ou em detetar um problema antes de este chegar à produção. Para colmatar esta lacuna, a Ford teve de contratar, promover e reintegrar mais de 350 engenheiros experientes.
Alguns deles ajudam agora também a formar profissionais mais jovens, precisamente para evitar que certos erros voltem a afetar o desenvolvimento de novos modelos. Em última análise, a lição aqui é bastante clara: a IA pode acelerar tarefas , encontrar padrões e ajudar nos testes,  mas não funciona bem se for alimentada com informações incompletas ou se for utilizada para substituir o julgamento técnico que ainda não foi transferido para o sistema.
Teve de voltar a contratar os engenheiros
Apesar do revés, a Ford não abandonou a IA. Na verdade, utiliza-a em mais de 100.000 testes automatizados para submeter o software dos seus veículos a diversos cenários e detetar falhas antes que estas cheguem ao utilizador. A diferença reside na abordagem. Amtes, a empresa operava mais com uma mentalidade de "encontrar e corrigir" : o defeito aparecia, era analisado e corrigido.
Agora, procura antecipar os problemas, detetá-los em fases iniciais e evitar que cheguem ao carro final. Para alcançar este objetivo, a Ford integrou ainda mais as suas equipas de software, engenharia, fabrico e cadeia de abastecimento. Criou também um grupo dedicado à qualidade de software , o que é cada vez mais importante nos automóveis que dependem de ecrãs, sensores, sistemas conectados e atualizações.
O que aconteceu com a Ford revela uma verdade que poucas empresas se atrevem a aceitar: a IA pode ser uma ferramenta poderosa, mas não faz milagres . Se for utilizada para mascarar a perda de conhecimento humano, a poupança inicial poderá revelar-se bastante dispendiosa.