Ford Motor Company ha reincorporado a más de 350 ingenieros y supervisores de calidad con décadas de experiencia después de que sus sistemas de inspección basados en inteligencia artificial no alcanzaran los estándares exigidos. El movimiento ya produjo un efecto medible: la compañía escaló al primer puesto entre las marcas generalistas en el Estudio de Calidad Inicial de J.D. Power en Estados Unidos, un reconocimiento que no obtenía desde 2010.

El repliegue táctico respondió a una constatación técnica. Charles Poon, vicepresidente de ingeniería de hardware de vehículos, admitió que la empresa sobrestimó la capacidad de la IA para sustituir el juicio práctico. “Pensamos erróneamente que con solo introducir inteligencia artificial y cargar los requisitos de diseño obtendríamos productos de alta calidad”, explicó. Los sistemas automatizados carecían del conocimiento empírico que solo se adquiere tras múltiples ciclos de desarrollo de vehículos, y la salida previa de técnicos veteranos impidió transferir ese saber a los algoritmos. La compañía había instalado unas 900 cámaras inteligentes en sus plantas para detectar fallos en tiempo real, pero la iniciativa no logró prevenir errores que los inspectores humanos identificaban con naturalidad.

La decisión de recuperar a estos especialistas —conocidos internamente como “barbas grises”— no solo mejoró los indicadores de calidad, sino que también redujo los costos de producción, según el director de operaciones Kumar Galhotra. Los ingenieros reincorporados ahora lideran revisiones obligatorias de calidad, entrenan a las nuevas generaciones y, al mismo tiempo, alimentan los modelos de IA con datos supervisados para afinar su precisión. “Tuvimos que asegurarnos de que las herramientas de automatización y aprendizaje automático fueran entrenadas por los individuos con mayor experiencia”, señaló Poon.

El caso de Ford se inscribe en una tendencia global de reevaluación del despliegue apresurado de inteligencia artificial en procesos críticos. En Europa, la fintech sueca Klarna volvió a contratar personal humano para atención al cliente tras comprobar que los chatbots no ofrecían la empatía ni la capacidad de resolución necesarias. De manera similar, McDonald’s suspendió en 2024 su sistema de pedidos por voz con IA en los autoservicios de Estados Unidos luego de reiterados errores en la interpretación de órdenes. Analistas del sector en Detroit observan que estas experiencias subrayan la dependencia de la IA respecto de la calidad de los datos y la supervisión experta, más que una falla definitiva de la tecnología.

Ford no abandona la inteligencia artificial, pero la subordina al criterio humano. La empresa mantiene más de cien mil pruebas de verificación automatizadas para escenarios complejos, aunque ahora son los ingenieros veteranos quienes validan los resultados y ajustan los modelos. El siguiente hito concreto será la evolución de los indicadores de calidad en las próximas encuestas sectoriales, mientras la industria automotriz global observa si este modelo híbrido se consolida como un nuevo estándar de producción.