La marca reconoció que sus sistemas automatizados no lograron cumplir con los estándares de calidad y decidió reincorporar talento experimentado para reforzar procesos clave.
Ford implementa cambios
La creciente adopción de herramientas de inteligencia artificial en la industria automotriz sumó un nuevo capítulo, pero no precisamente por sus éxitos. La estadounidense Ford Motor Company confirmó que debió dar marcha atrás en parte de su estrategia tecnológica y volver a contratar ingenieros humanos para mejorar sus controles de calidad.
El contenido al que quiere acceder es exclusivo para suscriptores.
En los últimos años, la compañía había avanzado en la implementación de sistemas automatizados con el objetivo de reducir costos y aumentar la eficiencia productiva. Sin embargo, los resultados no estuvieron a la altura de lo esperado. Según trascendió, más de 300 inspectores de calidad con experiencia fueron reincorporados para compensar las limitaciones detectadas en los procesos basados en IA.
“La inteligencia artificial es una herramienta fantástica, pero depende de la calidad de los datos con los que se entrena”, explicó Charles Poon, vicepresidente de ingeniería de hardware de vehículos. El directivo admitió que la empresa no había aprovechado lo suficiente el conocimiento acumulado de sus técnicos más experimentados.
Durante el auge de la IA, impulsado en gran parte por el entusiasmo de los mercados financieros, Ford había desplegado soluciones tecnológicas en múltiples áreas de su sistema industrial. Entre ellas, la instalación de unas 900 cámaras inteligentes en sus plantas para detectar fallas en tiempo real y evitar problemas en la cadena de suministro.
El propio CEO, Jim Farley, había anticipado el impacto de esta transformación al señalar que la inteligencia artificial podría dejar atrás a muchos trabajadores administrativos. En la misma línea, el director de operaciones, Kumar Galhotra, destacó meses atrás que la compañía estaba integrando IA en toda su estructura productiva.
No obstante, la experiencia demostró que la automatización no puede reemplazar completamente el criterio humano. “Pensamos que bastaba con introducir inteligencia artificial y cargar los requisitos de diseño para obtener productos de alta calidad, pero no fue así”, reconoció Poon.
Uno de los principales problemas detectados fue la falta de entrenamiento adecuado de los sistemas automatizados. Muchas herramientas carecían del conocimiento práctico que solo se adquiere tras años de trabajo en planta. A esto se sumó la salida de técnicos veteranos, cuyo expertise no había sido incorporado a tiempo en los modelos de IA.
La respuesta de Ford fue clara: reincorporar talento experimentado no solo para supervisar procesos, sino también para entrenar los sistemas de inteligencia artificial y guiar a nuevas generaciones de trabajadores.
Este cambio de rumbo coincidió con una mejora en los indicadores de calidad. La automotriz logró volver al primer puesto en el estudio de calidad inicial de JD Power en Estados Unidos, un reconocimiento que no obtenía desde 2010.
En ese contexto, la compañía destacó que alcanzar ese nivel exigió una “renovación significativa del talento”, incluyendo cambios en puestos clave de ingeniería, manufactura y cadena de suministro.