Há alguns anos, a Ford mergulhou de cabeça na automatização de sua cadeia de produção. A empresa queria que seus sistemas de inteligência artificial inspecionassem cada peça e detectassem falhas antes de o veículo sair da fábrica. No papel, parecia o plano perfeito; na prática, a IA apresentou alguns problemas difíceis de corrigir, o que acabou se traduzindo em um aumento nos recalls de seus carros.
Os problemas de confiabilidade da Ford não só não foram solucionados com o investimento em automação, como levaram a empresa a analisar o problema em profundidade. Agora, a companhia acredita ter encontrado a solução ideal: recontratar antigos engenheiros para corrigir as falhas da IA.
Charles Poon, vice-presidente de engenharia de hardware da Ford, reconheceu que "pensamos, de forma equivocada, que apenas introduzindo inteligência artificial e incorporando os requisitos de design que tínhamos, obteríamos um produto de alta qualidade". Não foi o que aconteceu.
O problema não estava apenas na tecnologia que estavam usando. Estava no que haviam ensinado a ela. Uma IA vale tanto quanto valem seus dados de treinamento e a Ford havia deixado de fora justamente as pessoas que mais poderiam contribuir com conhecimento e experiência para esse treinamento. Segundo a Bloomberg, a companhia reconheceu que deixou de lado o conhecimento de seus engenheiros mais veteranos em etapas-chave do processo.
A volta dos veteranos
A resposta da Ford foi recontratar muitos dos engenheiros que havia ...
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