Ford ha ammesso pubblicamente di aver puntato troppo sull’intelligenza artificiale per il controllo qualità dei veicoli, licenziando ingegneri esperti che poi ha dovuto richiamare. Negli ultimi tre anni il costruttore ha riassunto 350 veterani, ottenendo il primo posto nel ranking JD Power dopo 16 anni di assenza.
L’innovazione ha portato la Ford a una svolta. Dopo aver sperimentato sistemi automatizzati di controllo qualità, l’azienda ha scoperto che questi ultimi non stavano garantendo i livelli di qualità richiesti. Un recente traguardo, però, ha portato Ford a rivedere le sue strategie. Con il primo posto del JD Power Initial Quality Survey, l’azienda ha dimostrato come il ritorno dei professionisti esperti abbia dato risultati sorprendenti.
Un ritorno alla vecchia scuola
L’ammissione arriva direttamente dai vertici dell’azienda e segnala un importante cambio di rotta. In un’intervista rilasciata, Charles Poon, vicepresidente dell’ingegneria hardware di Ford, ha spiegato: “Erroneamente pensavamo che introducendo l’intelligenza artificiale e acquisendo i requisiti di progetto, questo avrebbe prodotto un prodotto di alta qualità.” L’inserimento della tecnologia non ha risolto i problemi della produzione, ma ha evidenziato l’importanza dell’esperienza umana.
Il direttore operativo Kumar Galhotra ha sottolineato come Ford si fosse affidata ai sistemi automatizzati con una certa fiducia, senza ottenere i risultati sperati. La soluzione è arrivata reintroducendo in azienda gli ingegneri più anziani, con decenni di esperienza, tanto da essere chiamati “gray beard engineers”.
Ridare valore all'esperienza umana
- Individuare punti di cedimento durante la produzione
- Formare il personale junior
- Riprogrammare gli strumenti di AI inutili sino a quel momento
Si tratta di figure professionali che non si sostituiscono facilmente al software e al codice: esse portano con sé anni di esperienza e intuizioni che nessun algoritmo può replicare completamente. La mancanza di questo know-how, infatti, ha portato al fallimento delle prime sperimentazioni di Ford.
Risultati finanziari e lezioni imparate
I dati parlano chiaro: Ford ha tagliato circa 5.300 lavoratori salaried dal 2020, con un declino totale di oltre 20.000 posti white-collar in Detroit. Il CEO, Jim Farley, aveva dichiarato che l’AI avrebbe sostituito la metà di questi ruoli. Sono state, però, le numerose crisi di qualità a frenare questa sua previsione.
Nel corso dell’anno, Ford deteneva il primato negativo dei richiami in America, con un costante peggioramento nella reputazione del suo prodotto finito. Questi problemi hanno creato un impatto economico significativo, stimato in miliardi di dollari. Oggi però, grazie al ritorno dei 350 veterani, Ford anticipa risparmi per un miliardo nei soli primi anni di questa strategia.
Gli interventi del programma di riqualificazione
- Creazione di migliaia di nuovi test automatizzati per stressare l’hardware e il software
- Formazione intensiva sulle nuove normative e le nuove tecnologie
- Integrazione fra esperienza umana e sistemi automatizzati
Lezioni per il settore
Il caso Ford ha attirato l’attenzione di altri grandi produttori come Volkswagen e Toyota, che stanno considerando percorsi simili nel loro processo di automatizzazione. Le lezioni tratte non sono che l’intelligenza artificiale non funziona, ma che essa richiede dati, contesto e formazione umana per essere efficace.
Un problema non riscontrabile solo in Ford: il know-how degli ingegneri senior, che si accumula su cicli produttivi e anni di studio, non trasferisce automaticamente in un database. Questo ha costituito una grande sfida per l’azienda, ma anche un’opportunità unica per imparare a riconsiderare l’equilibrio fra tecnologia e umanità.
Ora si porrà il problema di determinare se questa ripresa rappresenterà una svolta strutturale oppure solo un riposizionamento temporaneo sino a quando i sistemi non raggiungeranno un livello di maturità sufficiente. Quel che è certo è che Ford ha pagato il prezzo dell’ingresso, ma è tornata a produrre con nuove prospettive.