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Ford falla con IA y recontrata ingenieros
Ford sufre un fracaso al intentar sustituir la experiencia humana por IA
La empresa Ford experimentó un serio revés tras intentar reemplazar a sus ingenieros más veteranos por sistemas de Inteligencia Artificial y procesos automatizados para mejorar la fabricación de sus vehículos.
A pesar de confiar en que la tecnología podría optimizar el diseño y la calidad, la realidad fue distinta: la pérdida de conocimiento especializado provocó errores que obligaron a la compañía a recontratar a los expertos despedidos para solucionar el desastre técnico ocasionado.
Ford se ha llevado una cura de realidad con la IA, porque la compañía pensó que bastaba con meter Inteligencia Artificial, ajustar requisitos de diseño y apoyar sistemas automatizados para fabricar coches con más calidad, pero el resultado no salió como esperaban. Al final, los despidos acabaron en una recuperación de experiencia humana a base de volver a contratar a los ingenieros para tapar huecos que la tecnología y su IA no habían sabido cubrir, quedando Ford muy expuesta.
La historia llega justo cuando Ford presume de haber sido nombrada por J.D. Power como la mejor marca generalista en calidad inicial por primera vez en dieciséis años, con 152 problemas por cada 100 vehículos y una mejora de 41 puntos frente al año anterior, lo curioso es que no ha sido por la IA precisamente.
Ford despidió a casi 350 empleados con altas capacidades y experiencia por meter IA
El punto clave lo dejó claro Charles Poon, vicepresidente de ingeniería de hardware, al admitir que se equivocaron pensando que introducir Inteligencia Artificial y ajustar requisitos de diseño iba a producir por sí solo un producto de alta calidad, es decir, coches mejor fabricados. No hablamos de un LLM concreto al estilo chatbot metido en Ford para decidirlo todo, sino de modelos de IA, sistemas automatizados y procesos alimentados con datos que no recogían el conocimiento acumulado por quienes llevaban años trabajando en ciclos completos de desarrollo, y ese fue el principal fallo.
Ahí estaba el agujero gordo, porque parte del personal con más experiencia salió antes de que todo ese conocimiento quedase trasladado a los sistemas internos, y Ford se encontró con que la IA podía procesar datos, pero no podía inventarse la memoria técnica que nunca se le había dado.
El desastre fue de tal calibre, que aunque no han querido comentar demasiado sobre la gravedad, hizo que en poco tiempo la compañía tuviese que hacer un rollback, pedir disculpas por ciertos problemas que se estaban generando, y lógicamente, recoger cable de manera brutal, como ya les ha pasado a cientos de empresas.
De despedirlos a pedirles que vuelvan, con ascensos de por medio
Por eso la marca ha contratado, promocionado o recuperado a más de 350 ingenieros y especialistas veteranos, muchos de ellos con la misión de mentorizar a perfiles jóvenes, revisar diseños y enseñar a los sistemas automatizados dónde suelen nacer los fallos.
El contexto tampoco era pequeño, porque Ford venía de años complicados en calidad, problemas en lanzamientos como con los Explorer y Aviator, interrupciones de suministro durante la pandemia y llamadas a revisión que todavía le pesan, con 51 recalls acumulados en lo que va de año según Reuters. Mientras tanto, el estudio IQS de J.D. Power mide los problemas durante los primeros 90 días y este año se basó en 78.514 respuestas de compradores y arrendatarios de vehículos nuevos, donde ahí sí que salió bien parada, gracias a rectificar.
El giro no significa que Ford haya tirado la IA a la basura, porque la marca ha creado un equipo de cuarenta personas dedicado a calidad de software y ha añadido más de 100.000 pruebas impulsadas por IA para buscar casos límite, validar cambios tardíos y comprobar que el software funciona antes de entregar el coche. El problema era confiar demasiado en la máquina, en la IA y demasiado poco en quienes sabían qué datos había que mirar, los ingenieros de Ford.
Fuentes:
https://elchapuzasinformatico.com/2026/06/ford-ia-sustituir-ingenieros-veteranos-rollback/




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