Ford sta riconoscendo le sfide che ha dovuto affrontare con la produzione di intelligenza artificiale e i sistemi di progettazione dopo che la casa automobilistica ha recentemente conquistato il primo posto nella classifica di qualità iniziale di JD Power per i marchi tradizionali per la prima volta in 16 anni. Secondo Ford, tentare di sostituire dipendenti altamente qualificati con sistemi basati sull’intelligenza artificiale è stato un errore.
Il limite rapporti che Ford ha rivelato che la sua dipendenza dall’intelligenza artificiale e dai sistemi automatizzati nella produzione e nella progettazione dei veicoli ha creato notevoli problemi di qualità, costringendo l’azienda a riportare ingegneri e tecnici esperti per correggere gli errori commessi dai suoi robot.
Charles Poon, vicepresidente Ford dell’ingegneria hardware dei veicoli, ha spiegato durante un briefing con i giornalisti questa settimana che la casa automobilistica credeva che semplicemente introducendo l’intelligenza artificiale e adattando i requisiti di progettazione esistenti si sarebbero ottenuti automaticamente veicoli di alta qualità. “Errore, abbiamo pensato che semplicemente introducendo l’intelligenza artificiale e adattando i requisiti di progettazione che avevamo, ciò avrebbe prodotto un prodotto di alta qualità”, ha affermato Poon.
Il problema si aggravò quando parte del personale più esperto della Ford se ne andò prima che la conoscenza istituzionale accumulata potesse essere completamente catturata dai sistemi automatizzati dell’azienda. Questa perdita di competenze si è rivelata particolarmente dannosa perché l’efficacia dell’intelligenza artificiale dipende interamente dalla qualità dei dati utilizzati per addestrare i modelli. Ford aveva sottovalutato il valore degli ingegneri veterani che avevano lavorato su molteplici cicli di sviluppo del veicolo e possedevano una profonda conoscenza dei potenziali problemi che potevano emergere durante la produzione.
Per colmare questa lacuna, Ford ha assunto, promosso o riportato indietro più di 350 ingegneri esperti per ricostruire la propria base di competenze tecniche. Questi professionisti esperti avevano il compito di riqualificare i sistemi automatizzati e di fare da mentore agli ingegneri più giovani che lottavano per mantenere gli standard di qualità dei veicoli. “È qui che alcuni dei nostri ingegneri più esperti hanno avuto esperienza nel risolvere e identificare questi problemi prima che si insinuino nel sistema”, ha affermato Poon.
Le sfide legate alla qualità di Ford sono state ben documentate negli ultimi anni. La casa automobilistica è attualmente leader nel settore per numero di richiami, con valutazioni di qualità in calo nel corso di diversi anni. Le difficoltà si sono intensificate durante i lanci dei modelli Explorer e Aviator, le interruzioni della catena di approvvigionamento durante la pandemia di COVID-19 e un numero crescente di richiami di veicoli hanno danneggiato la fiducia dei consumatori.
Secondo il COO Kumar Galhotra, Ford ha stabilito che il suo approccio alla qualità era diventato troppo frammentato all’interno dell’organizzazione. Diversi reparti operavano in isolamento e l’azienda faceva molto affidamento su una filosofia reattiva “trova e correggi” focalizzata sull’identificazione dei difetti dopo che si manifestavano piuttosto che sulla prevenzione che si verificassero. “Stiamo passando da quella mentalità “trova e risolvi” alla prevenzione dei problemi prima che si verifichino”, ha affermato Galhotra. “Ci concentriamo sui fattori abilitanti e sugli indicatori precoci rispetto ai risultati. Smetti di ammirare il problema e inizia a risolverlo.”
La trasformazione prevede una più stretta collaborazione tra team precedentemente separati. I team software e digitali ora lavorano più direttamente con le operazioni di ingegneria, produzione e catena di fornitura dei veicoli. Ford sta tentando di unire la velocità e la flessibilità dello sviluppo software con i rigorosi requisiti di convalida essenziali per l’ingegneria di livello automobilistico.
Storicamente la qualità del software ha presentato sfide particolari. Ford stava scoprendo i bug del software troppo tardi nel processo di sviluppo perché non utilizzava appieno i cicli di iterazione rapidi disponibili nello sviluppo moderno. Tuttavia, Poon ha osservato che la casa automobilistica non può adottare l’approccio dell’elettronica di consumo “muoviti velocemente e aggiusta dopo” perché i veicoli operano in ambienti critici per la sicurezza in cui i clienti dipendono dal corretto funzionamento del software sin dalla consegna. A differenza degli smartphone, i guasti del software automobilistico possono avere conseguenze pericolose per la vita.
Per risolvere questo problema, Ford ha creato un team dedicato al controllo qualità del software, composto da 40 persone, specificamente incaricato di prevenire i problemi prima che raggiungano i clienti. L’azienda ha inoltre ampliato notevolmente le capacità di test automatizzati, aggiungendo più di 100.000 nuovi test basati sull’intelligenza artificiale progettati per identificare casi limite e stressare i sistemi software in varie condizioni.
“Poiché questi test sono altamente automatizzati, anche se abbiamo apportato una modifica tardiva al software, possiamo ripercorrere rapidamente l’intero processo di convalida per garantire che funzioni perfettamente prima che raggiunga il cliente”, ha affermato Poon. “Abbiamo stabilito che l’affidabilità del software è una disciplina rigorosa con parametri rigorosi.”
L’economia sta attualmente affrontando le crescenti difficoltà legate all’adattamento dell’intelligenza artificiale e alla ricerca del corretto equilibrio tra uomo e macchina. Il direttore dei social media di Breitbart News, Wynton Hall, ha scritto il suo bestseller istantaneo Codice Rosso: La Sinistra, la Destra, la Cina e la corsa al controllo dell’IA servire come guida definitiva su come il movimento MAGA può creare posizioni sull’intelligenza artificiale a beneficio dell’umanità senza cedere il controllo della nostra nazione alla sinistra della Silicon Valley o permettere ai cinesi di conquistare il mondo.
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Lucas Nolan è un reporter di Breitbart News che si occupa di questioni relative all’intelligenza artificiale, alla libertà di parola e alla censura online.
