Ford volvió a contratar a 350 ingenieros para corregir lo que sus sistemas de IA hicieron mal.
TL;DR Ford volvió a contratar a 350 ingenieros después de que la IA no pudo replicar la experiencia de los veteranos, y luego alcanzó el No. 1 en calidad de JD Power por primera vez en 16 años.
Ford ha admitido que tuvo que volver a contratar ingenieros experimentados después de que sus sistemas de IA no lograron ofrecer la calidad que la empresa esperaba. Charles Poon, vicepresidente de ingeniería de hardware de vehículos de Ford, dijo a los reporteros que el fabricante de automóviles creyó erróneamente que podía sustituir la IA y aún así producir un producto de alta calidad. La admisión, reportada por primera vez por The Verge, se produce cuando Ford obtuvo el primer lugar entre las marcas convencionales 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 fueron antes de que pudieran transferir su conocimiento institucional a los sistemas destinados a reemplazarlos. Sin décadas de juicio de ingeniería codificado en los datos de entrenamiento, las herramientas automatizadas de Ford amplificaron entradas débiles en lugar de detectar fallas de diseño. La compañía volvió a contratar, contrató de nuevo o promovió a 350 ingenieros experimentados para llenar el vacío.
Poon fue vago sobre por qué esos trabajadores se fueron, pero el panorama más amplio no lo es. Ford ha eliminado aproximadamente 5,300 puestos de trabajo asalariados desde su pico de empleo en 2020, parte de una contracción más amplia entre los fabricantes de automóviles de Detroit que ha eliminado más de 20,000 empleos de oficina. El CEO Jim Farley ha dicho públicamente que la IA "va a reemplazar literalmente a la mitad de todos los trabajadores de oficina en EE. UU.", una predicción que ahora complica la crisis de calidad de su propia empresa.
Los 350 ingenieros que regresaron fueron encargados de mentorear al personal junior, reconstruir las tuberías de datos que alimentan el entrenamiento de IA de Ford y refinar los sistemas automatizados que originalmente se suponía que debían ser reemplazados. Ford también creó un equipo dedicado de aseguramiento de calidad de software de 40 personas y agregó más de 100,000 pruebas automatizadas impulsadas por IA para detectar casos límite y revalidar cambios de software en las etapas finales de desarrollo.
El cambio fue suficiente para llevar a Ford a la cima del estudio de calidad inicial de JD Power 2026, que mide los problemas reportados por los propietarios en los primeros 90 días de propiedad. Ford obtuvo 152 problemas por cada 100 vehículos, superando a Nissan y Buick. La F-150, Mustang y Super Duty ganaron cada una el mejor en su segmento por segundo año consecutivo.
La victoria en calidad no borra un historial más complicado. Ford ha liderado a los fabricantes de automóviles de EE. UU. en retiros este año, emitiendo 51 hasta ahora en 2026 que cubren más de 11 millones de vehículos, más del doble que el siguiente fabricante más cercano. También se une a una lista creciente de empresas que descubren que eliminar el juicio humano de los flujos de trabajo impulsados por IA crea problemas que la tecnología no puede resolver por sí sola.
El episodio llega en un momento en que las empresas de IA y los responsables de políticas están tratando de averiguar qué significa la transición para los trabajadores. OpenAI, Anthropic, Amazon y Microsoft respaldaron esta semana RAISE US, una organización sin fines de lucro de 500 millones de dólares dirigida por la ex secretaria de comercio Gina Raimondo para volver a capacitar a los trabajadores estadounidenses para la economía de IA. La experiencia de Ford sugiere que el problema más difícil no es la re-capacitación, sino saber qué trabajadores no puedes permitirte perder en primer lugar.
Publicado el 26 de junio de 2026 - 8:04 pm UTC
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