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La experiencia acumulada volvió a ganar espacio en Ford después de que los sistemas automatizados no entregaron el resultado esperado en tareas críticas de calidad. Con el apoyo de ingenieros veteranos, la automotriz intenta combinar inteligencia artificial, revisión humana y conocimiento técnico para reducir fallas, recalls y costos en Estados Unidos.
Ford Motor Co. recurrió a cerca de 350 ingenieros veteranos para enfrentar fallas de calidad que sus sistemas automatizados y herramientas de inteligencia artificial no lograron resolver por sí solos en Estados Unidos.
Adoptada a lo largo de los últimos tres años, la iniciativa puso a profesionales experimentados en el centro de las revisiones técnicas, del entrenamiento de equipos más jóvenes y del perfeccionamiento de sistemas usados para anticipar defectos en vehículos.
El cambio ocurre en medio de un contraste importante para la automotriz, que pasó a liderar entre las marcas de masa en el estudio de calidad inicial de JD Power de 2026, divulgado en junio.
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Aun así, Ford continúa presionada por recalls en Estados Unidos y por costos ligados a garantías, materiales y correcciones de vehículos ya vendidos, uno de los principales puntos de atención de la compañía.
Según Bloomberg, estos profesionales son llamados internamente ingenieros de “barba gris”, expresión usada para identificar especialistas con larga experiencia en desarrollo de productos, pruebas y solución de problemas industriales.
Parte de este grupo regresó a la compañía y parte vino de proveedores, en un intento de recuperar conocimiento acumulado en varios ciclos de vehículos y aplicar esa experiencia a la revisión de proyectos y al entrenamiento de la IA.
“La inteligencia artificial es una herramienta fantástica, pero solo es tan buena como la información utilizada para entrenarla”, afirmó Charles Poon, vicepresidente de ingeniería de hardware de vehículos de Ford, en teleconferencia con periodistas, según Bloomberg.
En la misma conversación, Poon dijo que la empresa no había prestado suficiente atención a la experiencia de los profesionales más calificados, especialmente aquellos que acompañaron diferentes generaciones de vehículos y problemas recurrentes de ingeniería.
Ingenieros veteranos ganan papel central en Ford
En la práctica, los expertos comenzaron a actuar antes de que el problema llegue a la fábrica, analizando puntos de posible falla en piezas y proyectos aún en las fases iniciales de desarrollo.
También participan en revisiones obligatorias, orientan a ingenieros más jóvenes y ayudan a ajustar herramientas de automatización, aprendizaje automático e inteligencia artificial utilizadas por la compañía en decisiones críticas de calidad.
Kumar Galhotra, director de operaciones de Ford, dijo que la automotriz había estado ampliando la dependencia de sistemas automatizados de calidad, pero no obtenía el resultado esperado para reducir fallas.
Con la reintroducción de expertos técnicos, según el ejecutivo, la empresa comenzó a buscar fallas en etapas anteriores del desarrollo, antes de que una pieza fuera enviada a la línea de producción.
El caso expone un límite importante de la IA en procesos industriales complejos, en los cuales datos técnicos, historial de fallas y conocimiento práctico necesitan combinarse para evitar decisiones incompletas.
En lugar de abandonar los sistemas automatizados, Ford comenzó a tratarlos como herramientas que dependen de contexto, validación humana e información calificada para funcionar mejor en ingeniería y control de calidad.
“Por error, pensamos que bastaría con introducir inteligencia artificial y alimentar el sistema con los requisitos de diseño que teníamos para obtener un producto de alta calidad”, afirmó Poon, según Bloomberg.
A partir de esta evaluación, la automotriz comenzó a reforzar el entrenamiento de las herramientas con apoyo de los profesionales más experimentados, precisamente para transformar conocimiento acumulado en datos útiles para los sistemas automatizados.
Ford supera a Toyota y Honda en calidad inicial
El avance apareció en el estudio de calidad inicial de JD Power de 2026, que mide problemas reportados por propietarios en los primeros 90 días de uso de vehículos nuevos.
Recopilada entre junio de 2025 y mayo de 2026, la encuesta combina respuestas de consumidores con datos de reparación y sirve como referencia seguida por automotrices, concesionarios y proveedores.
Entre las marcas de masa, Ford quedó en primer lugar, con 152 problemas por 100 vehículos, por delante de Nissan, con 156, y Buick, con 162.
En el ranking general, Porsche lideró con 138 problemas por 100 vehículos, seguida por Genesis, con 151, y por la propia Ford, que quedó por encima de referencias tradicionales de calidad.
Este desempeño colocó a la automotriz por delante de Toyota y Honda en el estudio más reciente citado por la compañía y por Bloomberg, después de años de presión sobre su imagen de confiabilidad.
Un informe de Reuters indicó que fue la primera vez en 16 años que Ford lideró la calidad inicial entre vehículos nuevos en Estados Unidos, un resultado relevante para la estrategia de recuperación de la marca.
Tres modelos del fabricante también ganaron sus respectivos segmentos en la evaluación de JD Power, lo que refuerza la mejora en productos centrales para la imagen y el desempeño comercial de la empresa.
La lista incluye la camioneta Ford F-150, el camión Ford Super Duty y el deportivo Ford Mustang, vehículos que tienen peso estratégico para la compañía en el mercado norteamericano.
Recalls aún presionan a Ford en Estados Unidos
A pesar de la mejora en la calidad inicial, los recalls continúan siendo un punto sensible para Ford, que aún necesita transformar avances recientes en una reducción consistente de campañas de corrección.
Reuters informó que el fabricante lideraba el sector automotriz en Estados Unidos en 2026, con 51 recalls registrados hasta el 25 de junio, muy por encima de Stellantis, que aparecía en segundo lugar con 19 campañas.
Para la propia empresa, los recalls funcionan como un indicador desfasado, ya que muchos problemas aparecen en vehículos diseñados años antes de los cambios realizados en los procesos de ingeniería.
Galhotra afirmó que los modelos más nuevos ya muestran avance en relación con los vehículos desarrollados entre 2013 y 2020, aunque no presentó una fecha específica para una caída consistente de esos números.
También pesa sobre Ford el efecto financiero del historial de calidad y garantía, que costó miles de millones a la compañía en los últimos años y aumentó la presión por controles más rigurosos.
Al anticipar problemas aún en el desarrollo de los vehículos, el fabricante busca reducir gastos futuros, en lugar de corregir fallas después de la venta o mediante campañas de recall.
La estrategia adoptada por Ford no transforma a la IA en villana, pero refuerza que los sistemas automatizados dependen de supervisión calificada cuando lidian con seguridad, durabilidad e integración entre ingeniería, manufactura y proveedores.
En el fabricante, la experiencia volvió a ser tratada como parte del proceso de innovación, principalmente cuando el conocimiento acumulado ayuda a corregir fallas que los sistemas automatizados no pueden identificar por sí solos.
