AI de controle de qualidade falha! Recrutamento de 350 engenheiros veteranos da Ford falha em pesquisa de qualidade contra Toyota e Honda.

A Ford, por depender excessivamente do controlo de qualidade automatizado, foi-se afundando cada vez mais, acabando por recontratar 350 engenheiros veteranos para retreinar a IA. Por detrás desta reviravolta, está uma experiência sobre «o que a máquina pode aprender e o que não pode substituir». (Resumo anterior: Abandonar a abordagem gradual por causa da IA! Apple alegadamente elimina M6 Pro/Max, Macs de topo saltam diretamente para «geração M7») (Contexto adicional: Anthropic acusa a Alibaba de lançar o «maior ataque de clonagem da história», fazendo 28,8 milhões de consultas ao Claude) Índice deste artigo

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• IA ingere dados antigos, devolve problemas antigos
• Classificação salta do 10.º para o 1.º lugar, Toyota e Honda ficam para trás
• Não é a IA que perde para os humanos, é a IA que precisa de ser alimentada pelas pessoas certas

Por mais rápido que a máquina aprenda, ainda não consegue aprender a intuição acumulada por engenheiros ao longo de trinta anos nas linhas de produção. A Ford demorou três anos para finalmente perceber isto. Esta fabricante centenária, no Inquérito de Qualidade Inicial (IQS) da JD Power de 2026 (que, em linguagem simples, é a avaliação de qualidade nos primeiros três meses após a entrega do carro novo), conquistou o primeiro lugar entre as marcas mainstream com uma pontuação de 152 PP100, uma melhoria significativa de 41 pontos em relação ao ano anterior, sendo a maior melhoria anual entre todas as marcas mainstream e a primeira vez em 16 anos a alcançar o topo. Mas o custo deste resultado foi reconhecer que as ferramentas de IA tinham desviado todo o sistema de qualidade.

IA ingere dados antigos, devolve problemas antigos

O vice-presidente de Engenharia de Hardware de Veículos da Ford, Charles Poon, disse aos jornalistas numa teleconferência com a imprensa esta semana: «A inteligência artificial é uma ferramenta muito boa, mas a sua qualidade depende das informações que usas para a treinar.» O problema reside precisamente aqui. A Ford introduziu rapidamente sistemas automatizados de deteção de qualidade nos últimos anos, mas neste processo, não alimentou o sistema com o que há de mais valioso: o julgamento prático dos engenheiros seniores acumulado ao longo de várias gerações de produtos. Poon explicou ainda: «Pensámos erradamente que, ao introduzir a IA e alimentá-la com dados de requisitos de design existentes, poderíamos produzir produtos de alta qualidade. Mas depois percebemos que, para melhorar as capacidades das ferramentas de automação e aprendizagem automática, é necessário garantir que são treinadas pelas pessoas mais experientes.» A Ford chama internamente a este grupo de pessoas mais experientes de «engenheiros de barbas brancas». Nos últimos três anos, a Ford recontratou gradualmente 350 veteranos, a maioria ex-funcionários que se reformaram ou mudaram para fornecedores. A sua tarefa não é apenas trabalhar, mas sim reassumir todo o sistema de defesa da qualidade. O diretor de operações, Kumar Galhotra, disse aos jornalistas que estes engenheiros são o «núcleo» da transformação da qualidade da Ford. Eles agora presidem a reuniões obrigatórias de qualidade, verificam sistematicamente problemas potenciais e reajustam a lógica de funcionamento das ferramentas de IA, permitindo que as máquinas interceptem possíveis falhas antes mesmo de os componentes entrarem na fábrica. Galhotra afirmou:

«Nós confiámos cada vez mais nos sistemas automatizados de qualidade, mas não obtivemos os resultados desejados. Depois de trazer de volta os especialistas técnicos, eles já estão a encontrar pontos de falha antes de as peças entrarem na linha de produção.»

Classificação salta do 10.º para o 1.º lugar, Toyota e Honda ficam para trás

No inquérito JD Power IQS de 2025, a Ford ficou em 10.º lugar entre as marcas mainstream, com uma pontuação de qualidade abaixo da média da indústria. Um ano depois, a Ford ultrapassou diretamente a Toyota e a Honda, duas referências de qualidade de longo prazo, e conquistou o primeiro lugar entre as marcas mainstream, ficando atrás apenas das marcas de luxo Porsche e Genesis. Dos 10 modelos participantes nos testes, 7 da Ford entraram nos três primeiros lugares das suas categorias, a maior proporção entre todos os fabricantes. A pickup F-150, o camião Super Duty e o desportivo Mustang ficaram em primeiro lugar nas suas respetivas categorias. O CEO Jim Farley, numa entrevista à Bloomberg TV na quinta-feira, afirmou: «Os nossos custos de garantia estão a diminuir, e os custos de recall também estão a diminuir. No total, isto trouxe uma contribuição positiva de centenas de milhões de dólares para a Ford no lado dos custos.» O objetivo geral da Ford este ano é reduzir 1 mil milhões de dólares em despesas.

Não é a IA que perde para os humanos, é a IA que precisa de ser alimentada pelas pessoas certas

Esta transformação da Ford, à superfície, parece ser «veteranos derrotam a IA», mas a explicação de Poon pode estar mais próxima da verdade: O problema não é a IA, é a fonte dos dados de treino da IA que está errada. Nos últimos anos, a indústria tecnológica tem propagado uma narrativa de que a IA substituirá em larga escala os trabalhadores do conhecimento, incluindo engenheiros. O caso da Ford fornece um contraexemplo mais complexo: as ferramentas de IA não são inúteis, mas é necessário que sejam concebidas e treinadas por pessoas que realmente compreendam «onde podem surgir problemas» para que possam realmente funcionar. Quando a Ford permitiu que os engenheiros veteranos reassumissem o controlo dos processos de qualidade e recalibrassem o sistema de IA com a sua experiência, a máquina que antes ingeria dados antigos e produzia problemas antigos começou a aprender a intervir antes de os problemas ocorrerem.