Nos últimos anos, a Ford reduziu drasticamente o número de engenheiros experientes e apostou em inteligência artificial para assumir as inspeções de qualidade nas linhas de produção.
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A lógica era sedutora: sistemas automatizados são mais rápidos, não se cansam, não erram por fadiga e analisam volumes enormes de dados. A empresa esperava que a tecnologia desse conta do recado. O que aconteceu depois surpreendeu até os próprios executivos.
O vice-presidente da Ford foi direto ao admitir o erro: “Por engano, pensamos que bastaria introduzir a inteligência artificial e alimentá-la com os requisitos de projeto.” Os veteranos foram embora antes de transferir o que sabiam.
E a IA, sem esse conhecimento, ficou abaixo do esperado. Experiência não é dado. É julgamento sobre dado. A Ford recontratou cerca de 300 engenheiros veteranos para corrigir os sistemas, treinar os mais jovens e caçar falhas que a IA não via.
O resultado foi o melhor índice de qualidade da Ford desde 2010, liderando o ranking JD Power entre as montadoras de grande volume. A tecnologia não foi abandonada. Ela foi corrigida por quem tinha o conhecimento que ela nunca teve.
A Ford teve a coragem de admitir o erro publicamente, o que já é raro por si só. Mas o caso vai além de uma montadora. Quantas organizações estão cometendo o mesmo erro agora, apostando na tecnologia antes de entender o que estão abrindo mão, só que ainda sem perceber?