La casa automobilistica Ford ha dovuto fare marcia indietro su uno dei punti chiave dell’automazione industriale: l’intelligenza artificiale, pur essendo un acceleratore di processi, non può sostituirsi al know-how accumulato da ingegneri con decenni di esperienza. Inizialmente convinta che l’introduzione di sistemi automatizzati potesse migliorare in maniera esponenziale la qualità industriale e i controlli produttivi, l’azienda ha dovuto rivalutare l’equilibrio tra tecnologia e esperienza umana.
Secondo quanto riferito, Ford ha richiamato negli ultimi anni circa 300 ingegneri esperti per rafforzare i controlli di qualità. Questo passo concreto è stato necessario dopo che gli strumenti di AI introdotti nello sviluppo e nella produzione non avevano raggiunto gli standard attesi, rivelando lacune che derivavano da un uso non abbastanza mirato e da una mancanza di contesto industriale concreto.
I limiti dell’intelligenza artificiale in produzione
I sistemi automatizzati, secondo Ford, risultavano carenti nel trasformare dati tecnici e criteri di progetto in prodotti di alta qualità. Un esempio specifico fornito da Charles Poon, vicepresidente per il vehicle hardware engineering, indica che non è stato l’uso dell’AI a causare il problema, bensì la convinzione errata che essa, una volta introdotta, potesse migliorare automaticamente i processi.
Poon ha spiegato che gli strumenti automatici avevano a disposizione una formazione insufficiente. Molti anni di esperienza non erano stati trasferiti nei sistemi tecnologici, soprattutto dopo che la maggior parte dei tecnici senior aveva lasciato l’azienda prima che il loro know-how potesse essere incorporato nei nuovi modelli di verifica e controllo.
Intervento concreto: gli ingegneri come “revisori interni”
Ford ha quindi adottato una strategia ibrida, dove l’AI non agisce da ente autonomo, ma si accompagna a un insieme di controlli manuali, supervisioni e verifiche esterne. Gli ingegneri richiamati svolgono il ruolo di supervisori e revisori, partecipando a controlli obbligatori su tutti i progetti per anticipare potenziali problemi prima che i disegni arrivino sulla linea di montaggio.
- I revisori tecnici hanno effettuato verifiche settimanali, garantendo una visione proattiva sulla qualità.
- Ford ha sostituito circa due terzi dei leader senior del sistema industriale, privilegiando figure con esperienza crossfunzionale.
- Gli ingegneri hanno lavorato in collaborazione con i reparti software e di supply chain per integrare meglio i controlli tecnici.
La casa di Detroit ha ribadito che l’utilizzo dell’intelligenza artificiale nel settore automotive non è stato interrotto, ma ridefinito. Gli strumenti di AI vengono oggi usati come estensione umana, moltiplicatori di capacità, e non come soluzione completa. Questo equilibrio tra automazione e esperienza sembra rappresentare il percorso vincente seguito dai dirigenti per contenere costi, garantire livelli elevati di qualità e ridurre al minimo la complessità crescente dei veicoli connessi.
Problemi pregressi e ripresa finanziaria
I risultati di Ford nei test J.D. Power, pubblicati a giugno 2026, rivelano come l’azienda abbia raggiunto un miglioramento sostanziale: 152 problemi registrati ogni 100 veicoli, una flessione di ben 41 unità rispetto all’anno precedente. Il gruppo è risultato primo tra i marchi “mainstream” in termini di qualità iniziale, un risultato non ottenuto dal 2010.
- I modelli F-150, Mustang e Super Duty hanno ottenuto i primi posti rispettivi nei loro segmenti.
- Ford ha ridotto del 30% gli errori di lancio e ha migliorato le procedure di test dei componenti software.
- Il coinvolgimento diretto dei fornitori nelle fasi di sviluppo e testing iniziale ha ridotto le interruzioni in catena.
Ford ha precisato che il recupero in termini qualitativi non dipende esclusivamente da strumenti AI. L’azienda attribuisce il successo a una serie di strategie complementari: l’ingresso di esperti tecnici, una maggiore collaborazione con fornitori esterni, l’implementazione di test software estensivi assistiti dall’intelligenza artificiale e una maggiore presenza diretta dei dirigenti nei reparti produttivi.
Ridefinizione della logica industriale: da “find and fix” a prevenzione
Il presidente Ford, Jim Farley, aveva ribadito la priorità su qualità e innovazione. L’approccio dell’azienda si è evoluto da una semplice individuazione e correzione degli errori post-produzione, a una strategia basata sulla prevenzione e controllo anticipato. Questo ha portato a introdurre nuove metodologie di verifica, coinvolgendo in profondità i reparti tecnici.
I dirigenti hanno precisato, inoltre, che l’AI non ha smontato la strategia industriale sull’automazione, ma che i limiti evidenziati hanno richiesto una ridefinizione di scala e contesto. Kumar Galhotra, CEO operativo, ha sottolineato che il sistema AI ora si utilizza “come strumento di supporto”, non come sostituzione totale del giudizio umano.
- Ford ha distribuito AI in tutti i reparti operativi, inclusa la manifattura e i test software.
- I sistemi di visione artificiale rilevano difetti in tempo reale, supportando l’ispezione manuale.
- Oltre 100 mila test automatizzati hanno accompagnato lo sviluppo del software, spesso estremizzati per condizioni estreme.
I rischi dell’undertraining e la crescita del know-how
Sebbene l’intelligenza artificiale abbia mostrato potenzialità, l’esperienza di Ford fa emergere i limiti derivati da un undertraining insufficiente. Gli esperti riconoscono che per molte attività, specialmente quelle di alta complessità, il giudizio umano, la capacità di contestualizzare e prevedere problemi, è irrinunciabile.
Il caso di Ford ha anche generato un dibattito più ampio sull’automazione nel settore manifatturiero. L’iniziale visione promossa da Jim Farley, che vedeva l’AI come strumento in grado di sostituire “letteralmente metà” del lavoro manuale e non manuale, oggi viene rivalutata in chiave più equilibrata.
Il gruppo riconosce che la perdita di know-how aziendale ha un costo elevato, e che una strategia di riduzione troppo radicale può finire per creare problemi tecnici, qualità scadente e costi di reinserimento successivi. Per affrontare un mercato sempre più competitivo, Ford sembra concentrarsi non sulla sostituzione del lavoro, ma sull’elevazione delle competenze, integrando l’AI alle abilità umane.