Como a IA generativa pode transformar o setor de aviação

O setor de aviação está sob pressão para melhorar a sustentabilidade das viagens aéreas e, ao mesmo tempo, melhorar a eficiência operacional em um mercado cada vez mais complexo que ainda está se recuperando do impacto da pandemia da COVID-19. Em um setor em que a segurança é fundamental e as novas tecnologias exigem maior escrutínio, a IA generativa promete impulsionar as empresas de aviação e seus parceiros do setor.

Há uma infinidade de possíveis casos de uso para a IA generativa. Alguns casos de uso exigem tempo para se integrar aos sistemas e processos de negócios existentes, mas os líderes do setor devem migrar para as áreas mais adequadas aos pontos fortes da IA generativa. Isso inclui o aprimoramento da experiência do cliente por meio de recomendações e promoções de viagens melhores e mais personalizadas, bem como a melhoria do atendimento ao cliente por meio da criação de assistentes virtuais mais robustos. A IA generativa também pode ajudar os técnicos de manutenção, reparo e revisão (MRO), permitindo que recuperem informações relevantes de forma mais eficaz para reparos ou automatizando a criação de peças e equipamentos para que o reparo ou a manutenção possam começar assim que o avião pousar.

Algumas companhias aéreas já usam a IA generativa em comunicações e operações de atendimento ao cliente, inclusive na automação de traduções de textos, na produção de materiais de marketing e na redação de cópias. A AAR Corp, uma fornecedora privada de serviços de aviação, está considerando o uso de IA generativa para otimizar o gerenciamento de estoque, oferecer manutenção preditiva, melhorar as operações do armazém e automatizar o pedido de peças.

O setor de aviação está prudentemente adotando uma abordagem cautelosa para lançar a IA. Em maio, a Agência para a Segurança da Aviação da União Europeia (EASA) lançou a segunda versão do seu roteiro de IA, que oferece um plano abrangente para a integração da IA na aviação, com foco em segurança, segurança da IA, garantia da IA, fatores humanos e considerações éticas.

Essas medidas indicam que o setor está ciente dos riscos da IA, que incluem viés nos dados usados pelos sistemas de aprendizado de máquina para treinar modelos de IA que podem distorcer recomendações ou análises. Além disso, a IA generativa pode, às vezes, identificar padrões ou objetos em dados que inexistentes e produzir resultados que não fazem sentido ou são totalmente imprecisos, um fenômeno conhecido como "alucinação".

Devido à possibilidade de erro na IA generativa, as empresas de aviação devem começar explorando casos de uso em que alguma variabilidade pode ser tolerada, como bots de atendimento ao cliente. Elas também devem garantir que os dados dos clientes estejam seguros e que seu uso esteja em conformidade com os regulamentos de privacidade de dados.

Com foco em segurança, integridade de dados e segurança, o setor pode progredir com testes de implementações de IA generativa mais avançadas. À medida que as empresas de aviação integram a IA generativa à propriedade intelectual e aos sistemas existentes, elas liberarão o valor da tecnologia de várias maneiras.

• Personalize o treinamento dos pilotos: a IA generativa pode levar os simuladores de treinamento atuais a um novo nível de realismo e, ao mesmo tempo, modificar os cenários de treinamento de acordo com o desempenho de cada piloto.
• Otimize rotas e horários de voos: a tecnologia também pode mesclar dados de voos históricos e em tempo real, padrões meteorológicos e tráfego aéreo para encontrar as rotas e horários mais eficientes em termos de combustível e tempo, minimizando atrasos e consumo de combustível.
• Suporte à manutenção preditiva: a IA generativa pode analisar dados de sensores e outras fontes, comparando-os com dados históricos para prever possíveis falhas e otimizar os cronogramas de manutenção.
• Crie digital twins: projetistas de aeronaves e empresas de MRO frequentemente criam modelos virtuais de produtos ou sistemas. Esses digital twins permitem testar projetos e impulsionar o desempenho mais rapidamente, sem a necessidade de produzir modelos físicos. A IA generativa pode criar digital twins muito mais rápido do que os métodos atuais.
• Planeje e otimize aeroportos: digital twins complexos de aeroportos existentes ou novos permitem que projetistas e planejadores simulem e impulsionem o fluxo de passageiros e o tráfego terrestre de aeronaves, bem como a construção de infraestrutura e comodidades.

Esses exemplos são apenas uma pequena possibilidade, pois diversos players do setor de aviação podem contar com a IA generativa para ajudar no projeto e na prototipagem de aeronaves, na otimização da cadeia de suprimentos, no planejamento avançado de voos e muito mais.

Em última análise, as empresas de aviação devem encontrar um meio termo entre inovação e cautela no caminho para se tornarem líderes do setor em IA. Com tantos casos de uso, a IA generativa está pronta para transformar cada aspecto do setor.