La automotriz comprobó que automatizar el control de calidad con inteligencia artificial no era suficiente. Tras reincorporar a cientos de especialistas, redujo fallas, mejoró su posición en los rankings de fiabilidad y logró importantes ahorros operativos.
Durante los últimos años, la inteligencia artificial se convirtió en una de las grandes apuestas de la industria automotriz para optimizar la producción. Sin embargo, la experiencia de Ford demuestra que, al menos por ahora, la IA todavía necesita del criterio humano para alcanzar los niveles de calidad que exige la fabricación de vehículos.
La compañía estadounidense había apostado por automatizar buena parte de los procesos de inspección de piezas mediante sistemas de inteligencia artificial capaces de detectar defectos antes de que los vehículos abandonaran la línea de producción. La expectativa era reducir errores, acelerar los controles y disminuir los costos asociados a garantías y llamados a revisión.
Pero el resultado inicial estuvo lejos de lo esperado.
Según reconocieron ejecutivos de la empresa, la automatización no logró mejorar la calidad como se esperaba e, incluso, la compañía continuó enfrentando problemas que derivaron en numerosos llamados a revisión de vehículos.
El problema no era solo la inteligencia artificial
Charles Poon, vicepresidente de Ingeniería de Hardware de Ford, admitió que la empresa había sobreestimado las capacidades de la tecnología.
«Pensamos erróneamente que con solo introducir inteligencia artificial e incorporar los requisitos de diseño que teníamos, obtendríamos un producto de alta calidad», explicó el ejecutivo.
La conclusión a la que llegó Ford fue que el inconveniente no residía únicamente en los algoritmos, sino en la información con la que habían sido entrenados.
Como ocurre con cualquier modelo de inteligencia artificial, su desempeño depende directamente de la calidad de los datos utilizados durante el aprendizaje. En este caso, la automotriz reconoció que había dejado de lado el conocimiento acumulado por sus ingenieros más experimentados durante etapas fundamentales del proceso de entrenamiento y validación.
Ese capital de conocimiento, construido durante décadas de desarrollo de productos, resultó imposible de reemplazar únicamente con modelos automatizados.
El regreso de los ingenieros veteranos
Frente a ese diagnóstico, Ford decidió cambiar de estrategia.
En los últimos tres años reincorporó a 350 ingenieros especializados en desarrollo de producto y control de calidad, muchos de ellos profesionales con décadas de experiencia dentro de la compañía.
Lejos de desplazar la inteligencia artificial, estos especialistas pasaron a desempeñar un rol complementario: supervisar el trabajo realizado por los sistemas automáticos, detectar errores que la IA no identificaba y aportar criterios técnicos imposibles de capturar únicamente mediante datos históricos.
Kumar Galhotra, director de operaciones de Ford, explicó que estos profesionales «buscan los puntos débiles» y encuentran soluciones antes de que los problemas lleguen al cliente final.
Además de supervisar el funcionamiento de la IA, estos ingenieros también asumieron la tarea de formar a las nuevas generaciones de especialistas, preservando un conocimiento técnico que la empresa considera estratégico para el futuro.
Los resultados comenzaron a aparecer
El cambio de enfoque tuvo un impacto medible en los indicadores de calidad.
Ford pasó del puesto 15 entre las marcas generalistas en 2023 a convertirse en la marca generalista mejor posicionada en 2026, según el estudio de calidad inicial elaborado por J.D. Power.
La compañía logró reducir 41 problemas por cada 100 vehículos respecto del año anterior, convirtiéndose en la automotriz con la mayor mejora entre todas las marcas no premium.
Tres de sus modelos más importantes —F-150, Mustang y Super Duty— lideraron nuevamente sus respectivos segmentos por segundo año consecutivo.
En el ranking general de calidad, únicamente Porsche y Genesis quedaron por delante de Ford.
Menos fallas también significa menos costos
La mejora en la calidad no solo impactó en la satisfacción de los clientes.
Jim Farley, CEO de Ford, afirmó que la reducción de problemas permitió ahorrar cientos de millones de dólares en costos asociados a garantías.
La empresa espera cerrar el año con aproximadamente U$S 1.000 millones de ahorro operativo, en parte gracias a la disminución de reparaciones y reclamaciones posteriores a la venta.
Sin embargo, el desafío todavía está lejos de resolverse completamente.
Ford continúa siendo la automotriz con mayor cantidad de llamados a revisión en Estados Unidos. Solo durante 2025 emitió 153 campañas de recall, casi el doble del récord histórico anterior registrado por General Motors, afectando a cerca de 13 millones de vehículos.
Una lección para la industria de la inteligencia artificial
La experiencia de Ford refleja uno de los grandes debates actuales sobre la adopción de la inteligencia artificial en las empresas.
En lugar de reemplazar completamente a los especialistas, la compañía descubrió que los mejores resultados aparecen cuando la IA funciona como una herramienta de apoyo y no como un sustituto del conocimiento acumulado por las personas.
La automatización permitió acelerar procesos, pero fueron los ingenieros con décadas de experiencia quienes aportaron el contexto, el criterio técnico y la capacidad de detectar situaciones que los modelos todavía no consiguen identificar por sí solos.
Para muchas organizaciones que hoy incorporan inteligencia artificial en procesos críticos, el caso de Ford deja una conclusión clara: el verdadero diferencial competitivo no surge únicamente de contar con mejores algoritmos, sino de combinar esas herramientas con el conocimiento humano que las entrena, supervisa y corrige cuando es necesario.
