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„Graue Bärte“ gegen KI: Warum Ford 350 entlassene Ingenieure zurückholen muss

Дата публикации: 02-07-2026 12:34:44

Während die Autoindustrie aktuell tausende Stellen streicht, geht Ford einen ungewöhnlichen Weg: Der US-Konzern muss 350 erfahrene Ingenieure zurückholen.

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„Graue Bärte“ gegen KI: Warum Ford 350 entlassene Ingenieure zurückholen muss

Stand: 02.07.2026, 14:34 Uhr

Von: Carmen Mörwald

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Während die Autoindustrie aktuell tausende Stellen streicht, geht Ford einen ungewöhnlichen Weg: Der US-Konzern muss 350 erfahrene Ingenieure zurückholen.

Detroit – Es klingt wie ein Eingeständnis des Scheiterns: Der US‑Autobauer Ford hat 350 Ingenieure wieder eingestellt, die das Unternehmen zuvor im Zuge seiner KI-Offensive entlassen hatte. Der Grund ist brisant: Die automatisierten Design- und Qualitätssysteme, die die Arbeit der Fachkräfte übernehmen sollten, produzierten fehlerhafte Ergebnisse. Erst die Rückkehr der sogenannten „grauen Bärte“ – wie Ford die Veteranen im Unternehmensjargon nennt – brachte die Wende.

Ein Ford Logo ist an einer Produktionshalle angebracht.

Der US-Autobauer Ford holt 350 Ingenieure zurück. (Archivbild) © Thomas Banneyer/dpa

„Wir haben fälschlicherweise angenommen, dass allein durch den Einsatz Künstlicher Intelligenz und die Anpassung der bestehenden Designvorgaben ein qualitativ hochwertiges Produkt entstehen würde“, räumte Charles Poon, Fords Vizepräsident für Fahrzeug-Hardware-Engineering, laut Forbes gegenüber der Finanzagentur Bloomberg ein. Der Fehler: Die erfahrenen Ingenieure wurden entlassen, bevor ihr jahrzehntelang aufgebautes Wissen in die KI-Systeme eingespeist werden konnte.

Qualität von Ford ging durch KI‑Einsatz zurück – Ingenieure wurden wieder angestellt

Die Folgen der KI-Offensive waren messbar. Fords Ausgaben für Garantieleistungen und Rückrufaktionen stiegen, die Qualitätsprobleme häuften sich. Im JD-Power-Qualitätsranking 2025 landete Ford nur auf dem zehnten Platz – unterdurchschnittlich für einen etablierten Hersteller, wie t-online.de berichtet. COO Kumar Galhotra gab zu, dass sich der Autobauer zu stark auf automatisierte Qualitätssysteme verlassen habe, ohne die gewünschten Ergebnisse zu erzielen.

Die Lösung war so simpel wie aufwendig: Ford holte die 350 Veteranen zurück. Ihre Aufgabe war es, Datenpipelines für das KI-Training neu aufzubauen, junge Mitarbeiter zu mentorieren und die automatisierten Systeme umzuprogrammieren – also jene Systeme, die sie ursprünglich hätten ersetzen sollen, heißt es im Forbes-Bericht. Zusätzlich stellte Ford ein 40-köpfiges Software-Qualitätssicherungsteam zusammen und führte über 100.000 KI-gestützte automatisierte Tests ein.

„Wir haben technische Spezialisten zurückgeholt“, sagte Galhotra. „Sie suchen nach Fehlerquellen, bevor ein Teil überhaupt in die Produktion geht.“ Diese Entscheidung hat sich als richtig erwiesen: Ford kletterte im JD-Power-Ranking 2026 vom zehnten auf den dritten Platz – die laut TechCrunch beste Platzierung unter den Mainstream-Herstellern seit 16 Jahren. CEO Jim Farley bezifferte die Einsparungen durch reduzierte Garantie- und Rückrufkosten auf hunderte Millionen Dollar.

KI ersetzt menschliche Mitarbeiter – Ford ist kein Einzelfall

Ford steht mit diesem Problem nicht allein da. Der schwedische Zahlungsdienstleister Klarna ersetzte zwischen 2022 und 2024 rund 700 Kundenservice-Mitarbeiter durch einen OpenAI-gestützten Assistenten. Die Qualität sank so stark, dass CEO Sebastian Siemiatkowski 2025 einräumen musste: „Wir haben uns zu sehr auf die Kosten konzentriert. Das Ergebnis war eine geringere Qualität.“ Daraufhin stellte Klarna wieder menschliche Mitarbeiter ein. IBM kündigte Anfang 2026 dagegen an, die Einstellung von Berufseinsteigern in den USA zu verdreifachen – ausgerechnet in Bereichen, die allgemein als durch die KI ersetzbar gelten.

Ford-Vizepräsident Poon fasste es zusammen: „Künstliche Intelligenz ist ein fantastisches Werkzeug, aber sie ist nur so gut wie die Informationen, die man zum Training verwendet.“ Zuletzt schockierte VW mit der Andeutung, dass das Unternehmen bis zu 100.000 Stellen streichen könnte. (Quellen: Forbes, TechCrunch, t-online.de) (cln)

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