A Ford revelou recentemente que a empresa teve que recontratar cerca de 350 engenheiros “grisalhos” experientes nos últimos três anos para orientar funcionários mais jovens e reescrever sistemas de diagnóstico e ferramentas de IA que anteriormente apresentavam baixo desempenho para compensar falhas flagrantes no controle de qualidade. Charles Poon, vice-presidente de engenharia de hardware de veículos da Ford, disse em uma entrevista que a administração havia subestimado anteriormente a profunda experiência acumulada por engenheiros seniores que experimentaram várias rodadas de iterações de produtos, e simplesmente substituí-los por IA “é um grande erro”.
Poon enfatizou que a IA é “uma ferramenta muito boa”, mas “só pode ser tão boa quanto a informação usada para treiná-la”. Sem dados empíricos de alta qualidade e cenários de aplicação corretos, é difícil que os algoritmos por si só dêem suporte aos requisitos de confiabilidade de produtos automotivos complexos. Os antigos engenheiros que foram contratados de volta agora estão organizados para realizar reuniões regulares obrigatórias, concentrar-se na solução de problemas dos veículos e reprogramar software de engenharia automatizado e ferramentas de IA para eliminar possíveis defeitos, tanto quanto possível, antes que as peças entrem na linha de produção.
O foco destes especialistas técnicos é identificar pontos fracos nos processos de design e fabricação numa fase inicial para reduzir perdas causadas por recalls em grande escala e defeitos de qualidade. A Ford teria gasto bilhões de dólares em questões de qualidade e recalls, e a empresa pretende cortar US$ 1 bilhão em despesas este ano, portanto, melhorar a qualidade é visto como uma chave para a sobrevivência e a lucratividade.
A julgar pelos indicadores externos, este ajustamento começou a surtir efeito. Na Pesquisa de Qualidade de Novos Veículos da J.D. Power do ano passado, um estudo anual que avalia o desempenho de qualidade de um veículo durante os primeiros três meses de propriedade, a Ford ficou apenas em 10º lugar entre as marcas convencionais, com pontuação abaixo da média da indústria. No entanto, na mesma lista deste ano, a J.D. Power classificou a Ford em primeiro lugar entre as marcas convencionais, superando concorrentes como Toyota e Honda. Ford atribuiu esse “salto adiante” diretamente ao retorno das capacidades profissionais e da experiência dos engenheiros recontratados.
A experiência da Ford também é vista como um microcosmo da atual onda de “substituição da IA” em grande escala nas empresas. A Careerminds, uma organização de serviços no local de trabalho, conduziu anteriormente estatísticas sobre empresas que implementaram "dispensas orientadas pela IA" e descobriu que 35,6% delas tiveram posteriormente de recontratar mais de metade dos funcionários despedidos, e outros 32,7% recontrataram 25% a 50% dos funcionários originais. Isto mostra que, na prática, muitas empresas descobrem que a IA não consegue realizar plenamente funções de trabalho complexas originalmente executadas por seres humanos e tem de fazer correções entre custos e continuidade do negócio.
A empresa Fintech Klarna é outro excelente exemplo. Em 2024, o CEO da empresa, Sebastian Siemiatkowski, anunciou de forma destacada que o chatbot recém-lançado assumiu a carga de trabalho equivalente a 700 funcionários de atendimento ao cliente em tempo integral em seu primeiro mês de lançamento. Conseqüentemente, a empresa congelou o recrutamento e eliminou centenas de cargos. No entanto, em meados de 2025 e 2026, Klarna começou a intensificar o recrutamento de pessoal humano de atendimento ao cliente, à medida que a satisfação do cliente caiu significativamente.
Acontece que a IA é excelente no tratamento de questões simples e padronizadas, como a verificação de saldos de contas, mas, uma vez confrontada com apelos complexos dos utilizadores que exigem a compreensão do contexto, da emoção e das nuances, pode facilmente deslizar para respostas mecânicas, contundentes e "semelhantes a robôs", cheias de jargões corporativos que não conseguem realmente resolver o problema. Neste caso, a paciência dos utilizadores para serviços de IA pura esgota-se rapidamente e as empresas têm de reexaminar a estratégia radical da "IA total".
A admissão de erros por parte da Ford e o regresso à “colaboração homem-máquina” foram vistos por muitos observadores da indústria como um alerta: mesmo com o rápido desenvolvimento da tecnologia de IA, especialistas humanos experientes ainda desempenham um papel fundamental na concepção de sistemas complexos, no controlo de qualidade e no serviço ao cliente. Para as empresas que pretendem despedir um grande número de funcionários e substituí-los diretamente pela IA, encontrar um equilíbrio entre melhorias de eficiência e experiência profissional pode ser mais importante do que simplesmente procurar a automação.