Ford zaufał AI — i ściągnął inżynierów z powrotem, gdy jakość sama się nie naprawiła

© A. Krivonosov

Ford ściąga z powrotem około 350 doświadczonych inżynierów, żeby uporządkować jakość samochodów, zanim problemy zamienią się w masowe akcje serwisowe. Firma stawiała wcześniej na sztuczną inteligencję i automatyzację, ale zrozumiała, że same algorytmy nie wystarczą.

Zespół pod kierownictwem dyrektora operacyjnego Kumara Galhotry będzie szkolić młodszych pracowników, uczestniczyć w przeglądach konstrukcji i przestrajać automatyczne systemy kontroli. Pomysł nie polega na rezygnacji z AI, lecz na nauczeniu jej, by widziała wady wcześniej — na etapie projektowania i produkcji, a nie po skargach właścicieli.

Charles Poon, wiceprezes Forda ds. inżynierii sprzętowej, postawił sprawę jasno: „Sztuczna inteligencja to fantastyczne narzędzie, ale jest tylko tak dobra, jak informacje, na których się ją trenuje”. Według niego firma błędnie założyła, że wystarczy załadować do systemu wymagania konstrukcyjne, żeby na wyjściu mieć produkt wysokiej jakości.

Ford drogo za to zapłacił. Marka stała się najczęściej wzywaną do serwisu w USA: w ciągu roku ogłosiła ponad 150 kampanii serwisowych i wezwała prawie 13 milionów pojazdów. W 2026 roku ma już na koncie 51 recalli. Wiele problemów dotyczy platform i modeli zaprojektowanych w latach 2013–2020, a część usterek można usunąć zdalnie przez aktualizacje oprogramowania.

Paradoks polega na tym, że równolegle z lawiną akcji serwisowych Ford dostał mocny sygnał w sprawie nowszych modeli. Marka została okrzyknięta najlepszą wśród masówek w badaniu J.D. Power U.S. Initial Quality Study, awansując z 15. miejsca w 2023 roku na pierwsze — po raz pierwszy od 16 lat. Nowe procesy już przynoszą efekt, ale spuścizna starszych decyzji inżynierskich nadal ciągnie statystyki w dół.

Dla kupujących to ważniejsze niż piękne obietnice o produkcji cyfrowej. Recall może być darmowy, ale pochłania czas, podkopuje zaufanie i obniża wartość przy odsprzedaży. Szczególnie przy popularnych modelach jak F-150, Explorer, Bronco, Escape czy Mustang Mach-E, gdzie pojedyncza usterka szybko zamienia się w wielką kampanię.

Historia Forda pokazuje rzecz prostą: AI może wyłapywać wzorce, ale nie zastąpi inżyniera, który z doświadczenia wie, gdzie konstrukcja zacznie pękać po trzech zimach na fatalnych drogach i kiepskim paliwie.