Ford contrató a 350 ingenieros para solucionar el problema de su sistema de inteligencia artificial

Ford admitió que tuvo que rehabilitar a ingenieros experimentados después de que sus sistemas de inteligencia artificial no lograran ofrecer la calidad que esperaba la empresa. Charles Poon, vicepresidente de ingeniería de hardware para vehículos de Ford, dijo a los periodistas que el fabricante de automóviles creía erróneamente que podía cambiar la IA y seguir fabricando un producto de alta calidad. La admisión, reportada por primera vez por The Verge, se produce cuando Ford ocupa el primer lugar entre las marcas principales en el ranking de calidad inicial de JD Power por primera vez en 16 años.

El problema no era que la IA estuviera fundamentalmente rota, explicó Poon, sino que los trabajadores experimentados se marcharon antes de que pudieran transferir su conocimiento institucional a sistemas que los reemplazaran. Sin décadas de juicio de ingeniería codificado en datos de entrenamiento, las herramientas automatizadas de Ford amplifican los datos deficientes en lugar de detectar fallas de diseño. La empresa volvió a contratar, recontrató o ascendió a 350 ingenieros experimentados para cubrir las vacantes.

Poon fue vago acerca de por qué esos trabajadores se fueron, pero el panorama más amplio no lo es. Ford eliminó alrededor de 5.300 puestos de nómina antes de su pico de empleo en 2020, parte de una contracción más amplia en los fabricantes de automóviles de Detroit que eliminó más de 20.000 puestos de trabajo administrativos. El director ejecutivo Jim Farley ha declarado públicamente que la IA “va a reemplazar literalmente a la mitad de todos los trabajadores administrativos en los Estados Unidos,” Hoy en día es complicado predecir la crisis de calidad de su propia empresa.

Los 350 ingenieros que regresaron tuvieron la tarea de asesorar al personal subalterno, reconstruir los canales de datos que brindan capacitación en inteligencia artificial de Ford y refinar los sistemas automatizados que originalmente se suponía que debían reemplazar. Ford también creó un equipo dedicado de control de calidad del software de 40 personas y agregó más de 100.000 pruebas automatizadas impulsadas por IA para detectar casos extremos y revalidar los cambios de software en las últimas etapas del desarrollo.

El cambio fue suficiente para llevar a Ford a la cima del Estudio de Calidad Inicial 2026 de JD Power, que mide los problemas informados por los propietarios dentro de los primeros 90 días de propiedad. Ford obtuvo 152 problemas por cada 100 vehículos, por delante de Nissan y Buick. La F-150, el Mustang y la Super Duty ganaron cada uno el mejor premio en su categoría por segundo año consecutivo.

Los triunfos en calidad no borran un historial difícil. Ford lideró a los fabricantes de automóviles estadounidenses este año, emitiendo 51 en lo que va de 2026 con más de 11 millones de vehículos, más del doble que el siguiente fabricante más cercano. Se une a una lista cada vez mayor de empresas que descubren que eliminar el juicio humano de los flujos de trabajo impulsados ​​por IA crea problemas que la tecnología no puede solucionar por sí sola.

El episodio llega en un momento en el que las empresas de inteligencia artificial y los responsables políticos se esfuerzan por descubrir qué significará el cambio para los trabajadores. OpenAI, Anthropic, Amazon y Microsoft respaldaron esta semana a RAISE US, la organización sin fines de lucro de 500 millones de dólares dirigida por la exsecretaria de Comercio Gina Raimondo para volver a capacitar a los trabajadores estadounidenses para la economía de la IA. La experiencia de Ford sugiere que el problema difícil no es volver a capacitar sino saber qué trabajadores no se puede permitir perder en primer lugar.