Ford enfrenta problemas de calidad en IA y resuelve incorporando antiguos empleados
Hace unos años, Ford apostó fuertemente por la automatización de su cadena de producción, buscando que sus sistemas de inteligencia artificial detectaran fallos en cada pieza antes de que los vehículos salieran de la factoría. Sin embargo, la realidad demostró que la IA presentaba dificultades que se traducían en un aumento de llamamientos a revisión de sus coches.
El vicepresidente de ingeniería de hardware en Ford, Charles Poon, reconoció el error de confiar exclusivamente en la inteligencia artificial para garantizar la calidad del producto. La compañía había subestimado la importancia del conocimiento y la experiencia de sus antiguos ingenieros en el proceso de entrenamiento de la IA.
Ante esta situación, Ford decidió revertir la situación y reincorporar a viejos empleados con una amplia trayectoria en desarrollo de productos y control de calidad. Estos ingenieros veteranos asumieron el rol de supervisores del trabajo de la IA, corrigiendo posibles errores y asegurando la formación de nuevos talentos para garantizar un relevo generacional sólido.
La incorporación de estos expertos dio frutos para Ford en términos de calidad. La marca pasó de ocupar el puesto 15 en el ranking de marcas generalistas en 2023 a liderar la categoría en 2026, mejorando significativamente en la detección de problemas en sus vehículos. Modelos como el F-150, el Mustang y el Super Duty destacaron en sus respectivos segmentos, consolidando la reputación de Ford en términos de fiabilidad.
Gracias a esta estrategia, Ford logró un ahorro significativo en costes de garantía, previendo alcanzar mil millones de dólares de ahorro operativo al cierre del año. A pesar de estos avances, la compañía todavía enfrenta desafíos, ya que ha sido la marca con más llamamientos de seguridad en Estados Unidos en años anteriores, aunque las cifras han mejorado.
En definitiva, Ford ha demostrado que la combinación de tecnología de IA con la experiencia humana puede ser la clave para alcanzar altos estándares de calidad en la producción automotriz y generar ahorros significativos en costes.
