Ford ha recontratado a 350 ingenieros veteranos, incluidos antiguos empleados y trabajadores de proveedores, tras descubrir que confiar únicamente en la inteligencia artificial no era suficiente para garantizar la calidad de fabricación.
La medida es un ejemplo concreto de los límites de la IA en la fabricación física compleja. Charles Poon, vicepresidente de ingeniería de vehículos de Ford, dijo a TechCrunch: «Pensamos erróneamente que con solo introducir inteligencia artificial e incorporar los requisitos de diseño, eso produciría un producto de alta calidad.»
Los sistemas automatizados de calidad de Ford habían arrojado resultados decepcionantes, según el COO Kumar Galhotra. La compañía respondió recuperando a «especialistas técnicos», ingenieros experimentados a veces llamados «barbas grises», que identifican puntos de fallo en los diseños de vehículos antes de que las piezas lleguen a la fábrica.
Los ingenieros recontratados no reemplazan a la IA sino que la complementan. Capacitan al personal más joven, reprograman los sistemas de control de calidad y aplican décadas de experiencia práctica de las que carecían las herramientas automatizadas. Ford todavía utiliza IA en todos sus procesos de diseño y fabricación, pero la empresa ahora trata la experiencia en el dominio como un complemento necesario, no como un sustituto.
La estrategia parece estar dando resultados financieros. Ford anticipa ahorros de 1000 millones de dólares estadounidenses (aproximadamente 810 millones de libras esterlinas) este año. La empresa también obtuvo el primer puesto entre las marcas principales en la encuesta JD Power Initial Quality Survey de esta semana.
La lección para la industria en general es clara: la IA sobresale en el reconocimiento de patrones y la escala, pero no puede reemplazar el conocimiento profundo del dominio, especialmente cuando el control de calidad depende de comprender cómo se comporta una pieza en condiciones del mundo real que ningún conjunto de datos de entrenamiento captura por completo.
Fuentes: Ford rehires ‘gray beard’ engineers after AI falls short (TechCrunch, 28 de junio de 2026)
Traducido por Alessandra