Ford recontrata engenheiros que substituiu por IA. Empresas descobrem que o fator humano é vital

Numa das mais significativas correções de rota desde o início da febre da Inteligência Artificial (IA) generativa, a Ford Motor Company recontratou, promoveu ou reintegrou, esta semana, cerca de 350 engenheiros seniores. A decisão surge após a administração liderada pelo CEO, Jim Farley, ter admitido que a estratégia de substituir a experiência humana acumulada por sistemas automatizados de controlo de qualidade resultou num aumento drástico de falhas de design e em prejuízos multimilionários. E o caso da Ford está longe de ser isolado. Analistas de mercado já batizaram o fenómeno como “Efeito Bumerangue da IA”, no qual empresas de diversos setores - da tecnologia às finanças - se veem forçadas a recrutar novamente os especialistas humanos que haviam dispensado.

Nos últimos anos, a Ford executou um plano agressivo de redução de custos que culminou na eliminação de mais de 5300 postos de trabalho administrativos e técnicos. A premissa parecia simples: instalar cerca de 900 câmaras equipadas com IA nas linhas de produção e utilizar modelos de machine learning para supervisionar o desenvolvimento de novas peças e detetar falhas de fabrico na origem.

Só que a transição ignorou uma regra básica da transferência de conhecimento. “Pensámos que, ao introduzir simplesmente a IA e ao ingerir os requisitos de design que tínhamos, isso produziria um produto de alta qualidade”, admitiu Charles Poon, vice-presidente de Engenharia de Hardware de veículos da Ford. “Reconhecemos agora que, para melhorar as nossas ferramentas de automação, precisávamos de garantir que elas fossem treinadas pelos indivíduos mais experientes.”

Ao dispensar os engenheiros mais veteranos - carinhosamente designados “barbas grisalhas” - a Ford perdeu o “conhecimento tácito” (assim apelidado por oposição ao “conhecimento explícito”). Sem a intuição e a capacidade de julgamento destes profissionais, os algoritmos começaram a validar designs com tolerâncias incorretas, chegando mesmo a deixar passar componentes defeituosos para a fase de montagem.

Custo financeiro e reputacional

As consequências refletiram-se rapidamente nas contas. A Ford passou a liderar o volume de ações de recolha (recalls) de veículos nos EUA. De acordo com os dados de mercado consolidados pela publicação especializada Warranty Week, os custos globais de garantia e reparações da marca atingiram uma fatura anual acumulada entre 4 a 5 mil milhões de dólares (3,5 a 4,4 mil milhões de euros) nos anos fiscais de 2024 e 2025.

Só no ano de 2024, os encargos oficiais de garantia da Ford escalaram para quase 6 mil milhões de dólares (5,73 mil milhões de euros).

Como detalhado nos relatórios de resultados da própria empresa e analisado por publicações como a Bloomberg , este desvio financeiro representou um encargo recorrente de aproximadamente 25,5 milhões de dólares diários (cerca de 22 milhões de euros/dia) para a marca nos trimestres mais críticos de correções técnicas, designadamente no segundo trimestre desse ano.

A inversão de marcha e o regresso destes 350 especialistas em engenharia mecânica e de hardware tiveram um impacto imediato. Sob a mentoria e supervisão direta dos veteranos, a Ford conseguiu mitigar as falhas de integração dos sistemas e alcançou, no estudo de qualidade inicial da J.D. Power de 2026, o primeiro lugar entre as marcas generalistas pela primeira vez em 16 anos.

Só que o sucesso técnico teve um preço: a empresa foi obrigada a oferecer contratos de consultoria altamente competitivos para atrair novamente os engenheiros que tinha despedido.

O recuo da Ford ecoa noutros gigantes globais. A Tesla, de Elon Musk, já tinha enfrentado um “inferno de produção” semelhante, em 2018, ao tentar automatizar a totalidade da linha de montagem do Model 3, obrigando o empresário a admitir publicamente que “os humanos são subestimados”.

E fora do setor automóvel, a tendência repete-se. Na área financeira, a tecnológica sueca Klarna, por exemplo, que reduziu substancialmente a sua força de trabalho confiando no atendimento automatizado por IA, começou a enfrentar quebras na satisfação do cliente devido à incapacidade dos algoritmos de gerirem de forma empática casos de crédito complexos, exigindo o retorno discreto de equipas humanas de apoio ao cliente.

Na engenharia de software, empresas de Silicon Valley que aceleraram o desenvolvimento de código através de copilotos de IA depararam-se com um aumento exponencial de falhas de segurança e problemas de arquitetura de dados e agora recontratam programadores seniores capazes de auditar e corrigir o trabalho gerado pelas máquinas.

Aliás, trabalhos de consultoras internacionais como a Gartner e a Forrester Research revelam que mais de metade dos gestores de topo que avançaram com despedimentos associados à IA admitem arrependimento, estimando-se que cerca de um terço destas vagas tenham já sido reabertas para contratação de profissionais humanos.

O “Human-in-the-Loop”

A lição que as empresas estão a retirar desta vaga de recontratações não é a rejeição da Inteligência Artificial, mas sim a redefinição do seu papel. O mercado caminha a passos largos para um equilíbrio: o paradigma Human-in-the-Loop (HITL), no qual a IA atua como uma ferramenta auxiliar de triagem e velocidade, mas a tomada de decisão final, a validação de segurança e a mentoria das equipas continuam nas mãos de especialistas humanos seniores.

O fator humano, longe de se tornar obsoleto, prova assim ser o elemento de segurança indispensável contra fenómenos como alucinações, rigidez matemática e, claro, a inexperiência dos algoritmos.

Os agentes de mercado tiveram de experimentar para concluir algo que, talvez, o bom senso faria prever.