Ford Motor Company decidió modificar parte de su estrategia tecnológica en la industria automotriz y reincorporar ingenieros humanos especializados en calidad. La compañía había apostado en los últimos años por sistemas de inteligencia artificial (IA) con el fin de reducir costos y aumentar su eficiencia productiva.
Sin embargo, tras la automatización de varios procesos y la implementación de cerca de 900 cámaras inteligentes para control en línea de su producción, los resultados no cumplieron las expectativas de la dirección.
Vuelta a la supervisión humana tras limitaciones detectadas
La empresa comunicó la readmisión de más de 300 inspectores de calidad con experiencia. La medida busca paliar las limitaciones identificadas en los sistemas automatizados y fortalecer los controles en la fabricación de vehículos.
Charles Poon, vicepresidente de ingeniería de hardware de vehículos, explicó: “La inteligencia artificial es una herramienta fantástica, pero depende de la calidad de los datos con los que se entrena”. Poon también reconoció que Ford no había aprovechado plenamente el conocimiento acumulado de sus técnicos experimentados durante este proceso.
En los años anteriores, Ford introdujo IA en múltiples áreas industriales, impulsada por expectativas del mercado financiero y la ambición de modernizar la producción. El director ejecutivo, Jim Farley, señaló en su momento que la inteligencia artificial tendría la capacidad de reemplazar a diversos trabajadores administrativos en la estructura de la compañía.
Por su parte, Kumar Galhotra, director de operaciones, comentó meses antes que Ford estaba integrando IA a lo largo de toda la cadena productiva. Las soluciones tecnológicas incluyeron la conexión de dispositivos inteligentes en distintas etapas de fabricación para detectar fallas técnicas en tiempo real y minimizar interrupciones en la cadena de suministro.
Reconocimiento al aporte humano y renovación del talento
Según informaron directivos de la compañía, uno de los principales problemas identificados fue la falta de entrenamiento adecuado de los sistemas automatizados, ya que las herramientas de IA no habían incorporado el conocimiento práctico de técnicos experimentados.
Charles Poon sostuvo que hubo una sobreestimación de la capacidad de la automatización: “Pensamos que bastaba con introducir inteligencia artificial y cargar los requisitos de diseño para obtener productos de alta calidad, pero no fue así”.
La salida de personal veterano durante el proceso tecnológico también afectó el funcionamiento de los controles de calidad. El expertise de estos operarios no se había incorporado a tiempo en los modelos de IA utilizados por Ford, lo que provocó deficiencias en la supervisión de la producción.
La readmisión de inspectores expertos permitió supervisar los controles de calidad y transmitir sus conocimientos para la mejora de los sistemas de inteligencia artificial, además de la formación de nuevas generaciones de trabajadores.
Posteriormente, Ford reportó una mejora en los indicadores de calidad, alcanzando nuevamente el primer puesto en el estudio de calidad inicial de JD Power en Estados Unidos, puesto que no ocupaba desde 2010. La compañía destacó que este logro se debió a la “renovación significativa del talento”, con cambios en áreas de ingeniería, manufactura y cadena de suministro.
Actualmente, Ford continúa evaluando el equilibrio entre inteligencia artificial y experiencia humana dentro de sus plantas de producción, reafirmando el valor de los técnicos y especialistas en el sector automotriz.
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