Ford si è fidata dell'IA — e ha richiamato gli ingegneri quando la qualità ha rifiutato di aggiustarsi da sola

© A. Krivonosov

Ford sta richiamando circa 350 ingegneri esperti per rimettere in ordine la qualità delle auto prima che i problemi si trasformino in campagne di richiamo di massa. L’azienda aveva già puntato sull’intelligenza artificiale e sull’automazione, ma ha capito che gli algoritmi da soli non bastano.

La squadra, guidata dal direttore operativo Kumar Galhotra, formera` i collaboratori più giovani, parteciperà alle revisioni di progetto e ricalibrerà i sistemi automatici di controllo. L’idea non è abbandonare l’IA, ma insegnarle a vedere i difetti prima — in fase di progettazione e produzione, non dopo le lamentele dei proprietari.

Charles Poon, vicepresidente dell’ingegneria hardware di Ford, ha spiegato il problema senza giri di parole: «L’intelligenza artificiale è uno strumento fantastico, ma vale solo quanto le informazioni con cui la addestri». Secondo lui, l’azienda ha creduto erroneamente che bastasse inserire i requisiti di progettazione nel sistema per ottenere un prodotto di qualità.

Ford ha pagato a caro prezzo questo approccio. Il marchio è diventato il più richiamato degli Stati Uniti: in un anno ha annunciato oltre 150 campagne di servizio e richiamato quasi 13 milioni di veicoli. Nel 2026 ha già collezionato 51 richiami. Molti problemi risalgono a piattaforme e modelli sviluppati tra il 2013 e il 2020 e una parte dei difetti può essere risolta da remoto tramite aggiornamenti software.

Il paradosso: in parallelo ai richiami, Ford ha ricevuto un forte segnale sui modelli più recenti. Il marchio è stato eletto il migliore tra i generalisti nello studio J.D. Power U.S. Initial Quality Study, salendo dal 15° posto del 2023 al primo — per la prima volta in 16 anni. I nuovi processi stanno già funzionando, ma l’eredità delle vecchie scelte ingegneristiche continua a tirare giù le statistiche.

Per gli acquirenti questo conta più delle belle promesse sulla produzione digitale. Un richiamo può essere gratuito, ma porta via tempo, erode la fiducia e abbassa il valore di rivendita. Soprattutto su modelli popolari come F-150, Explorer, Bronco, Escape o Mustang Mach-E, dove un singolo guasto si trasforma in fretta in una campagna enorme.

La vicenda Ford mostra qualcosa di semplice: l’IA può trovare schemi, ma non sostituisce l’ingegnere che sa per esperienza dove una struttura comincerà a cedere dopo tre inverni su strade dissestate e con carburante di scarsa qualità.