Pensiamo che l'AI sia in grado di fare tutto, e meglio degli esseri umani. Lo pensavano anche in Ford, quando hanno deciso di affidarle una parte crescente del controllo qualità sui propri veicoli, riducendo il peso degli ingegneri coinvolti nel processo. Il risultato? Non è andato come previsto. Tanto che la casa statunitense è dovuta tornare sui suoi passi. Nessuna indiscrezione o fonte anonima a rivelarlo, ma Charles Poon, vicepresidente dell'ingegneria hardware di Ford, che ha raccontato: «Abbiamo sbagliato a pensare che, introducendo l'intelligenza artificiale e aggiustando i requisiti di progetto, avremmo ottenuto un prodotto di qualità.»
La scelta sbagliata di Ford
Le parole di Poon arrivano come commento del JD Power Initial Quality Study 2026, che ha assegnato a Ford il primo posto tra i marchi di massa, riconoscendo il miglior risultato della casa americana nell'indagine. Ma come si è arrivati a questo risultato? Non con l’AI. O, meglio, imparando a usarla.
Alla base della scelta di Ford di affidarsi all’intelligenza artificiale c’era la volontà di ridurre i richiami, tagliare i costi degli interventi in garanzia e alzare la qualità complessiva dei suoi veicoli. Il problema è che molti ingegneri esperti avevano lasciato l'azienda prima che il loro know-how potesse essere trasferito ai modelli e ai sistemi di AI in uso. Il risultato è stato l'opposto, con la qualità in calo perché i sistemi AI operavano su basi di dati incomplete e senza la supervisione di chi aveva l'esperienza per riconoscere i problemi prima che diventassero richiami.
La soluzione
Per rimediare, Ford ha dovuto richiamare in servizio, assumere e promuovere oltre 350 ingegneri. Il loro compito non era solo fare il lavoro di prima, ma anche formare i sistemi AI con dati migliori e metodi di raccolta più precisi. Il know-how che si era disperso è stato ricostruito, questa volta con l'AI come strumento e non come sostituto.
Oggi Ford, così come raccontato da Poon, usa oltre 100.000 test automatizzati con l’AI per sottoporre a stress i sistemi software e individuare i casi limite. Il vantaggio pratico è la velocità: anche se una modifica arriva tardi nello sviluppo di un veicolo, l'intero ciclo di validazione può essere ripetuto rapidamente prima che l'auto raggiunga il cliente.
Il cambiamento più profondo è però culturale. Di approccio. Ed è questo, al di là della curiosità sulla vicenda, l’insegnamento che possiamo trarre da questa notizia. Ford operava storicamente con una filosofia incentrata nell’individuare i problemi e poi risolverli, attendendo quindi che questi si manifestassero. Ora ha cambiato direzione puntando sulla prevenzione, così da intercettare i problemi prima che compaiano. Per farlo, i team di software e digitale lavorano in stretta collaborazione con quelli di ingegneria, produzione e supply chain. È stato anche creato un team dedicato alla garanzia qualità del software, composto da 40 persone, con il mandato specifico di impedire che i problemi si formino.
Poon ha anche messo in chiaro un confine che Ford non intende attraversare. Nel settore dell'elettronica di consumo è normale lanciare un prodotto e correggere i difetti dopo l'uscita. Le auto operano in un contesto di sicurezza tale in cui il software deve funzionare correttamente dal momento in cui il veicolo arriva al cliente.
Nonostante il cambio di strategia con l’AI utilizzata come strumento in un processo supervisionato dagli ingegneri, Ford (per sua stessa ammissione) è la casa automobilistica con il maggior numero di richiami di qualsiasi altro costruttore negli Stati Uniti. L'AI, evidentemente, non ha ancora finito di imparare.
FONTE: The Verge
Dimmi che auto guidi e ti dirò chi sei. Che sia per scelta, esigenza o nessuna delle due, l’auto racconta molto delle persone. Non solo di chi ne fa un manifesto del proprio stile di vita. Daniele scrive di automobili perché raccontano molto del tempo in cui vengono pensate, prodotte e commercializzate. Cambiano forma, alimentazione e nome, ma continuano a dire qualcosa su chi le compra (e chi no). Giornalista pubblicista, racconta il mondo dell’auto cercando di capire cosa comunica davvero, oltre ai CV e ai consumi.