A Ford aprendeu da pior forma que inteligência artificial não substitui experiência. A montadora americana admitiu publicamente que sua aposta em sistemas automatizados de controle de qualidade falhou — e que teve que recontratar, promover ou trazer de volta mais de 350 engenheiros veteranos nos últimos três anos para consertar os erros que a própria IA havia criado. O caso é mais um capítulo do paradoxo da IA nas empresas: investir em automação sem estratégia e sem preservar o conhecimento humano pode gerar mais problemas do que soluções.
O erro de achar que IA bastava
Charles Poon, vice-presidente de engenharia de hardware veicular da Ford, foi direto em entrevista coletiva: “Enganadamente, achamos que ao introduzir inteligência artificial e ajustar os requisitos de projeto, isso produziria um produto de alta qualidade.” Não produziu. O problema, segundo Poon, é que a IA é “uma ferramenta fantástica, mas tão boa quanto a informação que você usa para treiná-la”.
O que aconteceu na prática: engenheiros experientes saíram da empresa antes que seu conhecimento acumulado ao longo de décadas e dezenas de ciclos de desenvolvimento de veículos fosse transferido para os sistemas automatizados. Sem esse julgamento prático codificado nos dados de treinamento, as ferramentas de IA amplificaram entradas fracas em vez de detectar falhas de projeto. O resultado foi uma deterioração na qualidade dos veículos e uma enxurrada de recalls.
Em 2025, a Ford emitiu 152 recalls — quase o dobro do recorde anterior da indústria, estabelecido pela General Motors em 2014 com 77 boletins de segurança. Só em 2026, já são 51 recalls, mais que o dobro do segundo colocado, a Stellantis, com 19. A montadora também espera gastar US$ 1 bilhão em custos de garantia e materiais neste ano.
Os ‘barbas grisalhas’ voltaram
A Ford chama internamente esses veteranos de “gray beards” — os barbas grisalhas. Muitos eram ex-funcionários que já tinham saído da empresa. Outros vieram de fornecedores. A missão deles foi clara: mentorar engenheiros mais jovens, liderar revisões obrigatórias de projeto e, principalmente, reprogramar as ferramentas de IA que não estavam funcionando.
Kumar Galhotra, diretor de operações da Ford, disse que esses engenheiros estão “no coração” da recuperação da qualidade. “Nós estávamos confiando cada vez mais em sistemas automatizados de qualidade e não obtendo os resultados desejados”, afirmou. “Trouxemos de volta especialistas técnicos e eles caçam pontos de falha antes que uma peça chegue ao chão de fábrica.”
Os veteranos agora comandam reuniões obrigatórias de troubleshooting, reprogramam ferramentas de diagnóstico e inteligência artificial para prevenir falhas antes da produção e garimpam dados para melhorar o treinamento dos sistemas automatizados. A Ford também criou um time dedicado de 40 pessoas para garantia de qualidade de software e adicionou mais de 100 mil novos testes automatizados com IA para detectar casos extremos e revalidar mudanças de software tardiamente no desenvolvimento.
O resultado: melhor ranking em 16 anos
A virada deu resultado. No estudo de qualidade inicial da JD Power de 2026, divulgado em 25 de junho, a Ford ficou em primeiro lugar entre as marcas do segmento mainstream — a primeira vez em 16 anos. A pesquisa mede problemas relatados por proprietários nos primeiros 90 dias de posse do veículo, com base em respostas de 78.514 compradores.
A Ford marcou 152 problemas por 100 veículos (PP100), contra 193 no ano anterior, a maior melhora ano a ano entre todas as marcas. Ficou atrás apenas da Porsche (138 PP100) e Genesis (151 PP100) no ranking geral, superando Toyota, Honda e Nissan. O F-150, o Mustang e a Super Duty venceram em suas categorias pelo segundo ano consecutivo. Sete dos dez modelos testados da Ford ficaram entre os três primeiros de seus segmentos — o maior percentual entre todas as montadoras.
O CEO Jim Farley celebrou: “Muitos duvidaram que uma empresa americana com uma enorme força de trabalho americana pudesse competir com os melhores do mundo em qualidade, quanto mais chegar ao topo. Hoje, a Ford não é apenas a montadora mais americana, mas também o padrão ouro para qualidade de veículos novos.”
Uma lição para a indústria
A Ford não está abandonando a IA. Pelo contrário: expandiu seus testes automatizados e usa ferramentas como AiTriz e MAIVS, sistemas de visão computacional que detectam desalinhamentos milimétricos usando vídeo e imagens de smartphone. Mas a lição que a montadora aprendeu ecoa o que a pesquisa Panorama 2026 da Amcham Brasil já apontava: 61% dos líderes empresariais admitem que a IA entregou pouco ou nenhum resultado relevante, e 84% usam IA de forma pontual, sem integração estratégica.
O caso Ford também dialoga com um fenômeno maior: segundo a Careerminds, 35,6% das empresas que demitiram funcionários para adotar IA tiveram que recontratar mais da metade deles depois. A experiência da montadora sugere que o problema mais difícil não é treinar trabalhadores para a economia da IA, é saber quais trabalhadores você não pode perder em primeiro lugar.
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Fonte: Slashdot | The Verge | Bloomberg | Business Insider | JD Power | The Independent
