Ford ha riassunto 350 ingegneri per correggere ciò che i suoi sistemi di intelligenza artificiale hanno sbagliato.

      TL;DRFord ha riassunto 350 ingegneri dopo che l'IA non è riuscita a replicare l'expertise dei veterani, poi ha raggiunto il No 1 nella qualità JD Power per la prima volta in 16 anni. Ford ha ammesso di aver dovuto riassumere ingegneri esperti dopo che i suoi sistemi di IA non sono riusciti a fornire la qualità che l'azienda si aspettava. Charles Poon, VP dell'ingegneria hardware dei veicoli di Ford, ha detto ai giornalisti che il produttore automobilistico credeva erroneamente di poter sostituire l'IA e continuare a produrre un prodotto di alta qualità. L'ammissione, riportata per la prima volta da The Verge, arriva mentre Ford ha guadagnato il primo posto tra i marchi mainstream nella classifica di qualità iniziale di JD Power per la prima volta in 16 anni. Il problema non era che l'IA fosse fondamentalmente rotta, ha spiegato Poon, ma che i lavoratori esperti se ne erano andati prima di poter trasferire le loro conoscenze istituzionali nei sistemi destinati a sostituirli. Senza decenni di giudizio ingegneristico codificato nei dati di addestramento, gli strumenti automatizzati di Ford hanno amplificato input deboli piuttosto che catturare difetti di design. L'azienda ha riassunto, assunto di nuovo o promosso 350 ingegneri esperti per colmare il divario. Poon è stato vago sul motivo per cui quei lavoratori se ne sono andati, ma il quadro più ampio non è vago. Ford ha eliminato circa 5.300 posizioni salariale da quando ha raggiunto il picco occupazionale nel 2020, parte di una contrazione più ampia tra i produttori automobilistici di Detroit che ha eliminato più di 20.000 posti di lavoro per impiegati. Il CEO Jim Farley ha dichiarato pubblicamente che l'IA "sostituirà letteralmente metà di tutti i lavoratori impiegati negli Stati Uniti", una previsione che la crisi di qualità della sua stessa azienda complica ora. I 350 ingegneri di ritorno sono stati incaricati di fare da mentori al personale junior, ricostruire i pipeline di dati che alimentano l'addestramento dell'IA di Ford e affinare i sistemi automatizzati che avrebbero dovuto essere sostituiti. Ford ha anche creato un team dedicato di assicurazione qualità software di 40 persone e ha aggiunto più di 100.000 test automatizzati alimentati da IA per catturare casi limite e rivalutare le modifiche software in fase avanzata di sviluppo. Il cambiamento è stato sufficiente per portare Ford in cima allo studio di qualità iniziale JD Power 2026, che misura i problemi segnalati dai proprietari nei primi 90 giorni di possesso. Ford ha registrato 152 problemi ogni 100 veicoli, davanti a Nissan e Buick. L'F-150, la Mustang e il Super Duty hanno ciascuno vinto il miglior segmento per il secondo anno consecutivo. La vittoria in qualità non cancella un record più difficile. Ford ha guidato i produttori automobilistici statunitensi nei richiami quest'anno, emettendo 51 richiami finora nel 2026 che coprono più di 11 milioni di veicoli, più del doppio del produttore più vicino. Si unisce anche a un elenco crescente di aziende che scoprono che rimuovere il giudizio umano dai flussi di lavoro guidati dall'IA crea problemi che la tecnologia non può risolvere da sola. L'episodio si verifica in un momento in cui le aziende di IA e i responsabili politici si affannano a capire cosa significhi la transizione per i lavoratori. OpenAI, Anthropic, Amazon e Microsoft questa settimana hanno sostenuto RAISE US, una nonprofit da 500 milioni di dollari guidata dall'ex segretario al commercio Gina Raimondo per riqualificare i lavoratori americani per l'economia dell'IA. L'esperienza di Ford suggerisce che il problema più difficile non è la riqualificazione, ma sapere quali lavoratori non puoi permetterti di perdere in primo luogo.