Cuando los músculos del AI Studio empezaron a fortalecerse, la conversación en Lufthansa giró hacia la modernización de la plataforma de ciencia de datos de la empresa para reunir todos los proyectos dispares bajo un mismo techo virtual, impulsando el caché y la eficacia de su grupo de ciencia de datos y vinculando más estrechamente sus actividades con las necesidades de la empresa.

A menudo, los científicos de datos e ingenieros de datos tienen dificultades por tener que dedicar demasiado tiempo a mantener sus proyectos y no el tiempo suficiente para demostrar su valor empresarial.En Lufthansa, todo lo anterior era cierto, y además se veía agravado por una escalabilidad limitada, la falta de acceso a actualizaciones públicas de software y la necesidad de mejoras de seguridad.Lo que necesitaba la empresa era una herramienta dentro de la canalización de ciencia de datos para supervisar, construir y escalar modelos.

IBM® Data Science and AI Elite e IBM® Software Services se unieron a Lufthansa en un taller de pensamiento de diseño empresarial de dos días para crear una plataforma de ciencia de datos que ofrecería un único entorno donde los científicos de datos podrían experimentar con nuevas técnicas e implementar rápidamente modelos con supervisión ya disponibles.

La plataforma de ciencia de datos permite a los científicos de datos trabajar con nuevas fuentes de datos.O, al ser de código abierto, pueden trabajar de forma más colaborativa o en su idioma preferido, y aprovechar otras capacidades de ciencia de datos en IBM® watsonx Studio, como AutoAI e IBM® watsonx Machine Learning para el desarrollo e implementación de modelos.Junto con la solución IBM® watsonx OpenScale, utilizada para la mitigación de sesgos y derivaciones durante el tiempo de ejecución, todas las ofertas están disponibles como plataforma como servicio (PaaS) y software como servicio (SaaS) en la nube pública de IBM® o como microservicios a través de IBM® Cloud Pak.

A lo largo de 10 semanas, el equipo de Data Science and AI Elite configuró un nuevo flujo de trabajo operativo para respaldar el desarrollo de nuevos proyectos de ciencia de datos utilizando las soluciones IBM® watsonx Studio e IBM® watsonx Machine Learning para crear una plataforma abierta en una nube pública utilizando PaaS y SaaS. Esto dio escalabilidad y flexibilidad a Lufthansa para gestionar cargas de trabajo críticas y acelerar la implementación de esos proyectos en producción.

Los científicos de datos de Lufthansa trabajaron con el equipo de Data Science and AI Elite para crear prototipos de tres casos de uso que ayudaran a la aerolínea a funcionar de forma más inteligente y eficiente: evitar retrasos, predecir mejor los tiempos de embarque y evitar largas colas en los mostradores de facturación.

En menos de dos años, la aerolínea ha pasado rápidamente de las pruebas de concepto de IA a la ampliación de los proyectos de ciencia de datos en la organización, superando limitaciones como la cantidad de datos de prueba que podía incluir en sus modelos. Lufthansa lo hizo gracias a una alianza con IBM® que aportó una profunda experiencia y soluciones inherentes al método prescriptivo de IBM®, la IA ladder, junto con la migración de servicios de IA a IBM® Cloud de la aerolínea.

El equipo de ciencia de datos de Lufthansa ahora puede desarrollar nuevos casos de uso en IBM® watsonx Studio mientras realiza mejoras en los antiguos. Además de los tres casos de uso, los científicos de datos de Lufthansa ahora pueden impulsar otros proyectos, principalmente para mejorar aún más la experiencia de los pasajeros o para respaldar las decisiones operativas o estratégicas de los empleados.

Fundada en 1953 y con sede en Colonia, Lufthansa (enlace externo a ibm.com) es la aerolínea más grande de Alemania. Los casi 140 000 empleados de la aerolínea prestan servicios a 220 destinos de todo el mundo, e informó de unos ingresos de 36 millones de EUR en 2019.