Un Jeep de 1994 supera la prueba de emisiones gracias a Claude y Codex

Un Jeep Cherokee de 1994 que llevaba varios intentos fallidos en las pruebas de emisiones contaminantes de California ha conseguido superar la inspección, según relata su propietario, Muhammad Zulali, después de utilizar inteligencia artificial para analizar y modificar el funcionamiento de su centralita electrónica. Para hacerlo recurrió a Claude Code, de Anthropic, y Codex, de OpenAI, junto con componentes electrónicos valorados en unos 15 dólares.

El experimento permitió acceder al ordenador de un vehículo de 32 años, interpretar sus datos de funcionamiento, investigar un problema relacionado con los gases contaminantes y ejecutar código personalizado en una unidad que no admitía las actualizaciones convencionales. Todo ello mediante un pequeño Arduino Nano de apenas tres dólares conectado a un ordenador portátil.

Zulali documentó el proceso en un vídeo publicado el 10 de noviembre de 2026 y compartió el programa desarrollado, denominado xj-scanner. El trabajo se prolongó aproximadamente una semana y terminó, según su testimonio, con el Cherokee superando la inspección que necesitaba para renovar su registro en California.

El caso resulta especialmente llamativo porque no hablamos de un coche moderno, equipado con pantallas, conexión permanente a internet y actualizaciones de software. El protagonista es un todoterreno fabricado en 1994, cuando los sistemas de diagnóstico electrónico estaban lejos de ofrecer las posibilidades actuales.

El problema del Jeep Cherokee: demasiadas emisiones contaminantes

El vehículo, un Jeep Cherokee XJ con motor de 4,0 litros, no conseguía superar las pruebas de emisiones de California por registrar niveles excesivos de óxidos de nitrógeno (NOx), unos contaminantes que se generan durante la combustión y contribuyen a la contaminación atmosférica.

Los resultados eran especialmente problemáticos en la prueba realizada a unas 25 millas por hora, equivalentes a 40 kilómetros por hora.

Su propietario había intentado solucionar la avería sustituyendo el sensor de oxígeno, encargado de proporcionar información sobre los gases de escape. Sin embargo, los resultados empeoraron y el vehículo empezó a registrar valores elevados incluso en una prueba que anteriormente había superado.

Cada nueva inspección suponía un gasto cercano a los 100 dólares. Seguir cambiando componentes sin conocer el origen del problema podía convertirse en una reparación interminable.

La principal dificultad era acceder a los datos que almacenaba el ordenador del motor. Al tratarse de un vehículo anterior a la implantación generalizada del estándar OBD-II en Estados Unidos, los lectores de diagnóstico modernos no podían conectarse directamente a su sistema.

Un Arduino de tres dólares permitió conectar la IA al coche

La solución empezó con una pieza electrónica bastante sencilla: un Arduino Nano, una pequeña placa programable capaz de comunicarse con otros dispositivos.

Claude Code ayudó a identificar el protocolo utilizado por la centralita del Jeep, conocido como Chrysler SCI, y a establecer la comunicación con un ordenador portátil.

La conexión se realizó mediante tres cables desde el conector de diagnóstico del vehículo hasta el Arduino. Este actuaba como intermediario entre el antiguo sistema electrónico y el ordenador.

El coste del conjunto de materiales rondó los 15 dólares, incluidos la placa, los cables y otros elementos necesarios para la conexión. Esa cifra no contempla el ordenador, las posibles suscripciones a las herramientas de inteligencia artificial ni el tiempo dedicado al proyecto.

Una vez establecida la comunicación, Claude pudo interpretar información procedente de la centralita, como la temperatura del refrigerante, el voltaje de la batería, los códigos de avería y determinados parámetros relacionados con el funcionamiento del motor.

También permitió registrar datos durante la conducción y realizar pruebas de diagnóstico. En un momento del proceso, el sistema llegó a activar la bomba de combustible mediante las funciones disponibles en la centralita.

No se trataba simplemente de pedirle consejos a un chatbot. La IA estaba utilizando herramientas de programación para interactuar con un sistema electrónico real.

Claude también se equivocó durante el diagnóstico

El desarrollo no estuvo exento de errores. Una de las primeras interpretaciones de los datos indicaba que la centralita estaba aumentando considerablemente el suministro de combustible, una lectura que llevó al propietario a investigar posibles problemas en el sistema de alimentación.

Posteriormente se descubrió que el cálculo procedía de una interpretación incorrecta de determinados parámetros obtenidos mediante herramientas de diagnóstico existentes.

La lectura inicial apuntaba a un aumento de combustible de aproximadamente el 22 %, cuando los datos correctamente interpretados indicaban una reducción cercana al 4,7 %.

El error tuvo consecuencias prácticas: se dedicó tiempo a investigar una posible avería que no parecía corresponderse con el funcionamiento real del vehículo.

Este episodio también muestra una limitación de los agentes de IA. Pueden analizar información técnica, escribir programas y proponer pruebas, pero una interpretación incorrecta puede conducir a un diagnóstico equivocado.

Una vez corregido el problema, Claude examinó el programa de la centralita y detectó diferencias entre los parámetros utilizados en las versiones destinadas a California y los empleados en otras configuraciones estadounidenses.

El sistema de California reducía la aportación de combustible en determinadas condiciones de funcionamiento. Zulali consideró que esa característica podía estar relacionada con sus problemas de emisiones, aunque no quedó demostrado que fuera la causa definitiva.

Codex consiguió ejecutar código en una centralita de 1994

La siguiente dificultad era más compleja. El propietario quería intervenir en el software del vehículo, pero descubrió que su centralita era demasiado antigua para admitir una reprogramación convencional.

El ordenador había sido fabricado en diciembre de 1993 y carecía de determinados componentes necesarios para actualizar su programa mediante los procedimientos utilizados en unidades posteriores.

Aquí entró en juego Codex, el agente de programación de OpenAI.

Cómo consiguió funcionar sin actualizar el programa original

Codex ayudó a desarrollar una alternativa que permitía introducir y ejecutar instrucciones dentro del propio ordenador del motor.

En lugar de sustituir el programa de fábrica, el sistema aprovechó mecanismos de ejecución disponibles en la centralita y una memoria EEPROM, capaz de conservar información incluso cuando se desconecta la alimentación eléctrica.

De esta manera, el propietario consiguió ejecutar código personalizado sin reemplazar físicamente los componentes electrónicos que almacenaban el programa original.

Durante el proyecto también se logró copiar el contenido de la memoria de programación del vehículo, de aproximadamente 32 kilobytes, para analizarlo desde el ordenador portátil.

El resultado fue una demostración de ingeniería inversa aplicada a un sistema antiguo: interpretar cómo funciona un dispositivo, comprender su comunicación interna y desarrollar herramientas capaces de interactuar con él sin disponer de todas las utilidades originales del fabricante.

El Jeep superó las emisiones, pero hay detalles sin aclarar

Tras las pruebas y modificaciones, Zulali asegura que su Cherokee consiguió superar finalmente la inspección de emisiones de California.

El resultado representa el desenlace de su experiencia, aunque conviene establecer una distinción importante: la superación de la prueba procede del relato del propietario y no constituye una validación independiente del procedimiento.

Tampoco se ha publicado una explicación técnica completa que permita determinar exactamente qué instrucciones se ejecutaron en la centralita durante la inspección y hasta qué punto influyeron en los valores de emisiones registrados.

Por tanto, no puede afirmarse que la inteligencia artificial haya demostrado una reparación universal para este tipo de averías, ni que las modificaciones realizadas sean apropiadas para cualquier vehículo.

Existe otra cuestión relevante: la normativa de California restringe las alteraciones no autorizadas de los sistemas de control de emisiones. Que un vehículo supere una medición de gases no significa necesariamente que cualquier modificación de su software esté permitida.

El propio trabajo muestra que las intervenciones electrónicas requieren precauciones. Un error de conexión, una instrucción incorrecta o la activación inadecuada de determinados componentes pueden provocar averías o situaciones peligrosas.

Una nueva posibilidad para diagnosticar coches antiguos

Zulali ha publicado xj-scanner como software abierto bajo licencia GPLv3, con herramientas para consultar códigos de avería, recopilar información del motor y utilizar agentes de IA como asistentes de diagnóstico.

El proyecto fue desarrollado y probado en un único Jeep Cherokee XJ de 1994, aunque su autor considera que podría adaptarse a determinados vehículos Jeep y Chrysler fabricados entre 1991 y 1995 que utilizan centralitas de la misma familia.

Eso no significa que cualquier propietario pueda reproducir automáticamente el experimento. La compatibilidad debe comprobarse y las conexiones eléctricas requieren conocimientos específicos. El programa tampoco incluye todo el código personalizado utilizado durante la experiencia.

El interés de este caso va más allá del todoterreno estadounidense. Muchos vehículos antiguos siguen circulando con sistemas electrónicos cuyos programas de diagnóstico originales son difíciles de conseguir o mantener.

La combinación de hardware económico, software abierto e inteligencia artificial puede facilitar el acceso a información técnica que hasta hace poco exigía equipos especializados y conocimientos avanzados de programación.

No sustituye necesariamente a un mecánico, ni convierte cualquier reparación en una tarea de unos pocos minutos. Pero el experimento de Zulali muestra una aplicación concreta de la IA: ayudar a comprender y trabajar con tecnología que lleva décadas en funcionamiento.

Y ese es probablemente el aspecto más relevante de la historia. Un ordenador de motor diseñado hace más de treinta años ha podido comunicarse con herramientas de inteligencia artificial actuales. No porque el Jeep fuera especialmente avanzado, sino porque alguien encontró la manera de conectar ambos mundos.