26/04/2026
English below
PAPIAMENTO
Tin biaha mi ta haña mensahe di kliente ku ta manda un diagnosis ku a wordo genera pa ChatGPT of otro AI tools.
Laga mi ta kla aki.
Pa informashon general, esaki ta bon.
Pero pa fallonan elektriko den outo, esaki simpelmente no ta traha den praktika.
Dikon no?
Paso un falla elektriko no ta un pregunta di Google.
E ta un kombinashon di medishon, carga, komportashon di sistema i eksperensia.
Un AI tool:
no ta mira live data
no ta midi voltaje, resistensia of señalnan
no ta konosé historia di e outo
i no ta komprondé con sistema ta komporta bou di carga
Loke hopi hende no ta realisá:
Un AI tool no ta lesa schema di kabel manera un spesialista.
E no ta komprondé integrashon entre modulonan.
I mas importante ainda:
E ta falta eksperensia di praktika.
E no sa kiko ta pasa si bo kita un komponente for di un outo moderno.
E no ta mira e reakshon di kadenanan entre sistema ku ta komuniká via CAN of LIN.
Den praktika, un solo paso robes por:
krea varios foutcode
desaktivá sistema
of maskara e problema original
Loke bo ta haña ta suposishon general.
I den e ramo aki, esakinan ta mas biaha robes ku bon.
E riesgo?
Ku pida nan ta wordo kambia sin motibu.
Ku e problema real ta keda.
I ku e gastonan ta subi mas.
Mi forma di traha ta diferente.
Mi no ta traha riba suposishon, pero riba midi, analisá i eksperensia ku fallonan kompleho.
Esaki por tuma mas tempu na prinsipio, pero finalmente e ta spaar bo placa i frustashon.
Asina ku si, usa AI pa komprondé kosnan.
Pero ora ta trata di solucioná un falla elektriko:
Un diagnosis no ta un lista di posibilidatnan.
E ta eliminá tur loke no ta e problema, te ora bo sa eksakto kiko sí ta e problema.
— CARMANIAC
ESPAÑOL
A veces recibo mensajes de clientes que envían diagnósticos generados por ChatGPT u otras herramientas de AI.
Quiero ser claro sobre esto.
Para información general está bien.
Pero para fallas eléctricas automotrices, en la práctica no funciona.
¿Por qué?
Porque una falla eléctrica no es una pregunta de Google.
Es una combinación de mediciones, carga, comportamiento del sistema y experiencia.
Una herramienta de AI:
no ve datos en vivo
no mide voltaje, resistencia o señales
no conoce el historial del vehículo
ni entiende cómo se comportan los sistemas bajo carga
Lo que muchas veces se subestima:
Una AI no lee diagramas eléctricos como un especialista.
No entiende la integración entre módulos.
Y más importante aún:
Le falta experiencia práctica.
No sabe qué pasa si desconectas un componente en un vehículo moderno.
No ve la reacción en cadena entre sistemas que se comunican por CAN o LIN.
En la práctica, una acción incorrecta puede:
generar múltiples códigos de falla
desactivar sistemas
o enmascarar el problema real
Lo que obtienes son suposiciones generales.
Y en este campo, suelen estar equivocadas.
¿El riesgo?
Que se reemplacen piezas que no están dañadas.
Que el problema real continúe.
Y que los costos aumenten.
Mi enfoque es diferente.
No trabajo con suposiciones, sino con medición, análisis y años de experiencia en fallas complejas.
Puede tomar más tiempo al inicio, pero al final te ahorra dinero y problemas.
Así que sí, usa AI para entender mejor.
Pero cuando se trata de resolver una falla eléctrica:
Un diagnóstico no es una lista de posibilidades.
Es eliminar todo lo que no es, hasta saber exactamente lo que sí es.
— CARMANIAC
ENGLISH
Sometimes I receive messages from customers who send diagnoses generated by ChatGPT or other AI tools.
Let me be clear about this.
For general information, that’s fine.
But for automotive electrical faults, it simply doesn’t work in practice.
Why not?
Because an electrical fault is not a Google question.
It’s a combination of measurements, load conditions, system behavior, and experience.
An AI tool:
doesn’t see live data
doesn’t measure voltage, resistance, or signals
doesn’t know the vehicle’s history
and doesn’t understand how systems behave under load
What is often underestimated:
An AI tool does not read wiring diagrams like a specialist.
It does not understand system integration between modules.
And more importantly:
It lacks real-world experience.
It doesn’t know what happens when you disconnect a component in a modern vehicle.
It cannot predict chain reactions between systems communicating over CAN or LIN.
In practice, one wrong action can:
trigger multiple fault codes
disable systems
or mask the original issue
What you get are general assumptions.
And in this field, they are often incorrect.
The risk?
Unnecessary parts replacement.
The real problem remains.
And costs keep increasing.
My approach is different.
I don’t work based on assumptions, but on measurement, analysis, and years of experience with complex faults.
It may take more time upfront, but it saves money and frustration in the long run.
So yes, use AI to understand things.
But when it comes to solving an electrical fault:
A diagnosis is not a list of possibilities.
It’s eliminating everything it is not, until you know exactly what it is.
— CARMANIAC
NEDERLANDS
Soms krijg ik berichten van klanten die een diagnose sturen die is gegenereerd met ChatGPT of andere AI-tools.
Laat ik daar duidelijk over zijn.
Voor algemene informatie is dat prima.
Maar voor automotive elektrische storingen werkt dat in de praktijk simpelweg niet.
Waarom niet?
Omdat een elektrische storing geen Google-vraag is.
Het is een combinatie van meetwaarden, belasting, gedrag van het systeem en ervaring.
Een AI-tool:
ziet geen live data
meet geen spanning, weerstand of signalen
kent de geschiedenis van het voertuig niet
en begrijpt niet hoe systemen zich onder belasting gedragen
Wat vaak wordt onderschat:
Een AI-tool leest geen bedradingsschema’s zoals een specialist dat doet.
Het begrijpt geen systeemintegratie tussen modules.
En belangrijker nog:
Het mist praktijkervaring.
Het weet niet wat er gebeurt als je een component loshaalt in een modern voertuig.
Het ziet de kettingreactie niet tussen systemen die met elkaar communiceren via CAN of LIN.
In de praktijk kan één verkeerde handeling:
meerdere foutcodes veroorzaken
systemen uitschakelen
of het originele probleem juist maskeren
Wat je dan krijgt, zijn algemene aannames.
En die zitten in dit vakgebied vaker fout dan goed.
Het risico?
Dat er onderdelen worden vervangen die niet defect zijn.
Dat het echte probleem blijft bestaan.
En dat de kosten uiteindelijk alleen maar oplopen.
Mijn aanpak is anders.
Ik werk niet op basis van aannames, maar op basis van meten, analyseren en jarenlange ervaring met complexe storingen.
Dat kost misschien iets meer tijd aan de voorkant, maar bespaart je uiteindelijk geld, frustratie en onnodige reparaties.
Dus ja, gebruik AI gerust om iets te begrijpen.
Maar als het gaat om het oplossen van een elektrische storing:
Een diagnose is geen lijstje mogelijke oorzaken.
Het is het uitsluiten van alles wat het niet is, tot je exact weet wat het wél is.
— CARMANIAC
