A Ford foi obrigada a recontratar antigos engenheiros para corrigir falhas causadas por sistemas automatizados de projeto e fabricação. A direção reconheceu que a dependência excessiva da inteligência artificial, sem levar em conta a experiência humana acumulada, resultou em menor confiabilidade dos veículos e em um número recorde de recalls.
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Para recuperar a experiência corporativa perdida, a marca contratou, promoveu e reteve mais de 350 profissionais experientes. Charles Poon, vice-presidente de engenharia de hardware, explicou que muitos veteranos deixaram a empresa antes que seu conhecimento fosse totalmente transferido para bancos de dados digitais, o que exigia sua presença física para ajustar redes neurais e orientar funcionários mais jovens. Ele explicou que a eficácia dos algoritmos depende diretamente da qualidade dos dados de treinamento e que a dependência inicial exclusiva da automação se mostrou equivocada.
Diante das dificuldades no lançamento dos modelos Explorer e Aviator, bem como das interrupções na cadeia de suprimentos, a montadora reconsiderou sua abordagem de produção. O diretor de operações, Kumar Galhotra, observou que a natureza compartimentada dos departamentos e a abordagem arraigada de encontrar e corrigir defeitos depois que eles já haviam ocorrido se provaram ineficazes. A Ford está atualmente adotando uma estratégia voltada para a eliminação de problemas antes que eles surjam.
Ao contrário dos fabricantes de eletrônicos de consumo que produzem smartphones, as marcas automotivas não podem adotar a abordagem de lançamento rápido e correção de bugs devido aos rigorosos requisitos de segurança. Anteriormente, os erros de software eram descobertos apenas nas fases finais do desenvolvimento do veículo, porque a montadora não utilizava ciclos de iteração rápidos. Para solucionar esse problema, foi formado um grupo especializado de 40 especialistas para monitorar a qualidade do software desde os estágios iniciais.desenvolvimento.
Apesar das deficiências identificadas, a empresa não planeja abandonar a digitalização, expandindo significativamente suas capacidades de teste algorítmico. Mais de 100.000 novas verificações baseadas em IA foram adicionadas aos processos de validação, projetadas para identificar casos extremos e testar sistemas sob diversas condições.
A infraestrutura altamente automatizada da marca permite a verificação instantânea de quaisquer alterações de código, garantindo sua estabilidade, o que já rendeu à empresa o primeiro lugar no Estudo de Qualidade Inicial (IQS) da J.D. Power.