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Ford ha reconocido un error que muchas industrias prefieren maquillar. Confiar en la inteligencia artificial mientras se dejaba escapar el conocimiento de los ingenieros veteranos acabó generando problemas de calidad.
Charles Poon admitió que la IA no tapó la pérdida de oficio
Charles Poon, vicepresidente de ingeniería de hardware de vehículos de Ford, explicó que la compañía creyó de forma errónea que bastaba con ajustar requisitos de diseño y apoyarse en la IA para elevar la calidad. La realidad fue otra, porque una cadena industrial no funciona solo con modelos y automatización cuando falta memoria técnica en quienes deben interpretar cada fallo.
Ahí apareció una lección bastante terrenal. Un coche puede acumular software, sensores y procesos automáticos, pero sigue dependiendo de personas capaces de reconocer un problema antes de que llegue al cliente.
Ford recuperó a más de 350 ingenieros para cerrar esa grieta
Ford contrató, promocionó y recuperó a más de 350 ingenieros experimentados. Ese movimiento buscó cubrir la pérdida de conocimiento y, al mismo tiempo, formar a perfiles más jóvenes que entran en un sector donde la experiencia no siempre cabe en un manual.
Más de 100.000 pruebas automatizadas ya pasan por la IA en el software de sus vehículos.
Esa cifra ayuda a entender la paradoja. La empresa sí ha llevado la automatización muy lejos, pero el volumen de ensayos no evitó que afloraran fallos de calidad cuando faltó criterio humano para traducir señales dispersas en decisiones de ingeniería, una tensión que también asoma en fallos que escapaban al escrutinio humano.
Los equipos dejaron de trabajar por separado para detectar antes los fallos
Después de ese golpe, Ford unió sus equipos de software, ingeniería, fabricación y cadena de suministro. La idea fue anticipar problemas en fases tempranas del desarrollo, cuando corregir un error todavía cuesta menos dinero, menos tiempo y menos desgaste interno.
Además, la compañía creó un grupo dedicado a la calidad del software. No es un detalle menor en una industria donde el coche ya no se juega su reputación solo en el motor o en el ajuste de una puerta, sino también en líneas de código que deben convivir con piezas físicas, proveedores y calendarios de producción, un terreno que ya viene cambiando con software OTA en vehículos.
La calidad volvió a señalar un límite que no resuelve ninguna herramienta
Ford no ha dejado de usar IA, sino que la mantiene en una escala masiva y la combina con estructuras nuevas y con talento recuperado. La empresa reconoce así que la calidad no dependía solo de ajustar requisitos de diseño, sino de recomponer el vínculo entre automatización, experiencia acumulada y coordinación entre equipos.
Al final, el dato más revelador no son las 100.000 pruebas automatizadas, sino los más de 350 ingenieros experimentados que hizo falta contratar, promocionar y recuperar para corregir el rumbo.