Ford Motor Company ha reso una clamorosa ammissione pubblica in America: l’eccessivo affidamento sull’intelligenza artificiale e sui sistemi automatizzati ha causato gravi errori di produzione e problemi di qualità, costringendo l’azienda a una parziale marcia indietro.
Secondo Ford, tentare di sostituire dipendenti altamente qualificati con sistemi basati sull’IA è stato un errore. La decisione ha provocato imprevisti di particolare complessità e significativi a tal punto da costringere l’azienda a richiamare ingegneri e tecnici esperti per correggere le anomalie commesse dai robot.
Perché l’intelligenza artificiale non è bastata
Charles Poon, vicepresidente della divisione Vehicle Hardware Engineering della Ford, ha dichiarato che l’azienda era convinta che bastasse introdurre l’intelligenza artificiale e modificare i parametri di progettazione informatici per ottenere automaticamente un prodotto di alta qualità.
Alcuni dei dipendenti più esperti hanno lasciato l’impresa prima che la loro conoscenza accumulata negli anni potesse essere completamente acquisita dai sistemi automatizzati dell’azienda.
Questa perdita di competenze si è rivelata particolarmente dannosa perché l’efficacia dell’IA dipende interamente dalla qualità dei dati utilizzati per addestrare i modelli.
Ford ha sottovalutato il valore degli ingegneri veterani che avevano attraversato molteplici cicli di sviluppo dei veicoli e possedevano una profonda comprensione delle potenziali problematiche che potevano emergere durante la produzione.
Questa mancanza di controllo umano ha fatto impennare i difetti di fabbrica, posizionando l’azienda in cima alla classifica dei produttori automobilistici statunitensi per numero di richiami software.
I “gray beard”: 350 ingegneri per riaddestrare l’IA
Per correggere la rotta, la dirigenza ha letteralmente puntato sul fattore umano. Negli ultimi tre anni sono stati assunti o reintegrati 350 ingegneri veterani (sia ex dipendenti che specialisti provenienti dai fornitori), chiamati “gray beard” (barbe grigie) per l’esperienza maturata.
Questi esperti stanno attivamente “riaddestrando” e riprogrammando gli stessi strumenti di intelligenza artificiale per correggere i bug prima che i pezzi raggiungano la catena di montaggio. Inoltre il personale senior affianca anche gli ingegneri più giovani che riscontrano delle difficoltà nel mantenere gli standard qualitativi della scuderia.
Gli inconvenienti tecnici più importanti sono stati rilevati durante i lanci dei modelli Explorer e Aviator e le interruzioni della catena di approvvigionamento nel corso della pandemia di COVID-19.
Si è verificato un numero crescente di richiami di veicoli che hanno messo a dura prova la fiducia dei consumatori.
Da “trova e ripara” alla prevenzione dei difetti
Secondo il Direttore Operativo della Ford Kumar Galhotra, i diversi reparti operavano in isolamento e l’azienda si affidava fortemente a una filosofia del tipo “trova e ripara” che si concentrava sull’identificazione dei difetti dopo la loro comparsa, piuttosto che sulla prevenzione. “Stiamo passando dalla mentalità di trovare e risolvere, a prevenire i problemi prima che si presentino”, ha sottolineato. “Ci concentriamo su facilitatori e indicatori iniziali rispetto ai risultati.”
I team software e digitali ora lavorano direttamente con l’ingegneria dei veicoli, la produzione e le operazioni della supply chain (catena di approvvigionamento).
Ford sta cercando di unire la velocità e la flessibilità dello sviluppo software con i rigorosi requisiti di validazione essenziali per l’ingegneria di livello automobilistico.
Software e sicurezza: oltre 100.000 test basati sull’IA
Le vetture operano in ambienti critici per la sicurezza dove i clienti dipendono dal funzionamento corretto del software fin dalla consegna del prodotto finito.
A differenza degli smartphone, i guasti software automobilistici possono avere conseguenze potenzialmente letali.
Per affrontare questo problema, Ford ha istituito un team di 40 persone volto a garantire la qualità del software per poter prevenire malfunzionamenti prima che le vetture possano raggiungere i clienti. L’azienda ha inoltre ampliato notevolmente le capacità di test automatizzati, aggiungendone oltre 100.000 nuovi basati sull’ IA e progettati per identificare casi limite e mettere sotto pressione i sistemi software in diverse condizioni.
“Poiché queste verifiche sono altamente automatizzate, anche se il software cambia tardivamente, possiamo ripetere rapidamente tutto il processo di validazione per garantire che funzioni perfettamente prima di raggiungere il cliente,” ha detto Poon.
“Abbiamo stabilito l’affidabilità del software come una disciplina rigorosa a sé stante con metriche rigorose”.
Uomo e intelligenza artificiale: l’equilibrio ritrovato
Occorre trovare un valido equilibrio tra uomo e tecnologia, facendo collaborare i due fattori in maniera complementare.
Il ritorno della centralità umana dimostra che la tecnologia non può sostituire l’intuizione, la fantasia, l’esperienza e la flessibilità dei lavoratori in carne ed ossa.
Affidarsi interamente agli algoritmi ha generato più ostacoli che soluzioni valide, costringendo il colosso di Detroit a riscoprire il valore inestimabile del capitale umano.
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Cinzia Rolli
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