A Ford confiou na IA — e teve de chamar de volta os engenheiros quando a qualidade não se arranjou sozinha

© A. Krivonosov

A Ford está a chamar de volta cerca de 350 engenheiros experientes para meter na linha a qualidade dos automóveis antes que os problemas se transformem em recalls em massa. A empresa já tinha apostado na inteligência artificial e na automação, mas percebeu que os algoritmos sozinhos não bastam.

A equipa, liderada pelo diretor de operações Kumar Galhotra, vai formar funcionários mais jovens, participar em análises de design e reconfigurar os sistemas automáticos de inspeção. A ideia não é abandonar a IA, mas ensiná-la a detetar defeitos mais cedo — ainda na fase de projeto e produção, e não depois das queixas dos proprietários.

Charles Poon, vice-presidente de engenharia de hardware da Ford, explicou o problema sem rodeios: «A inteligência artificial é uma ferramenta fantástica, mas só vale tanto quanto a informação com que se treina». Segundo ele, a empresa partiu erradamente do princípio de que bastava carregar os requisitos de design no sistema para obter um produto de qualidade.

A Ford pagou caro por essa abordagem. A marca tornou-se a mais recolhida dos Estados Unidos: num único ano anunciou mais de 150 campanhas de assistência e chamou de volta quase 13 milhões de veículos. Em 2026 já soma 51 recalls. Muitos problemas remontam a plataformas e modelos desenvolvidos entre 2013 e 2020, e parte dos defeitos pode ser resolvida remotamente através de atualizações de software.

O paradoxo: a par dos recalls, a Ford recebeu um sinal forte para os seus modelos mais recentes. A marca foi eleita a melhor entre as generalistas no J.D. Power U.S. Initial Quality Study, subindo do 15.º lugar em 2023 para o primeiro — pela primeira vez em 16 anos. Os novos processos já estão a dar resultados, mas a herança de decisões antigas de engenharia continua a puxar as estatísticas para baixo.

Para os compradores, isso pesa mais do que promessas bonitas sobre produção digital. Um recall pode ser gratuito, mas custa tempo, mina a confiança e afeta o valor de revenda. Sobretudo em modelos populares como F-150, Explorer, Bronco, Escape ou Mustang Mach-E, onde uma única falha se torna rapidamente uma campanha de grande dimensão.

A história da Ford mostra algo simples: a IA consegue identificar padrões, mas não substitui o engenheiro que sabe por experiência onde uma estrutura começará a falhar depois de três invernos em estradas em mau estado e com combustível ruim.