Vado En los últimos años se ha centrado mucho en automatización, inteligencia artificial y sistemas que respaldan el diseño y la producción de automóviles. El problema es que estas soluciones no resultaron tan fiables como se esperaba inicialmente. La empresa tuvo que contratar técnicos adicionales con experiencia y, en algunos casos, incluso traer de regreso a antiguos empleados para corregir errores cometidos por robots y sistemas automatizados.
La IA sólo será tan buena como los datos de entrenamiento
Carlos Poonvicepresidente de ingeniería de hardware para vehículos de Ford, admitió durante una sesión informativa con periodistas sobre las clasificaciones de J.D. Power que la empresa sobrestimó las capacidades de las nuevas herramientas.
Creíamos erróneamente que simplemente introducir la IA y adaptar los requisitos de diseño sería suficiente para producir un producto de alta calidad.
El problema no era la inteligencia artificial en sí, sino cómo se utilizaba. Ford señala que la IA sólo es eficaz cuando se basa en buenos datos y procesos bien descritos. Mientras tanto parte del conocimiento acumulado por los ingenieros más experimentados no llegó a los sistemas automatizados antes de que estas personas abandonaran la empresa. Se trataba de experiencia práctica adquirida a lo largo de los años, a menudo durante muchos ciclos de diseño de generaciones posteriores de vehículos.
Como resultado Los empleados más jóvenes y los sistemas automatizados no siempre podían mantener el nivel adecuado de calidad. Así que Ford tuvo que buscar una solución clásica: personas que conocieran bien los procesos, los productos y los problemas típicos de producción. Algunos ex especialistas regresaron para ayudar con el reciclaje.
Esta es una lección bastante reveladora para toda la industria. La inteligencia artificial puede acelerar el diseño y respaldar la producción, pero no reemplaza la experiencia adquirida a lo largo de los años. Sólo nos queda esperar que otras empresas aprendan de los errores de Ford.en lugar de repetirlos usted mismo.
