Cómo la IA generativa puede transformar el sector de la aviación

El sector de la aviación está bajo presión para mejorar la sostenibilidad de los viajes aéreos y, al mismo tiempo, mejorar la eficiencia operativa en un mercado cada vez más complejo que aún se está recuperando del impacto de la pandemia de COVID-19. En un sector en el que la seguridad es primordial y las nuevas tecnologías requieren el máximo escrutinio, la IA generativa promete impulsar los sectores de aviación y sus socios industriales.

Hay innumerables casos de uso potenciales para la IA generativa. Algunos casos de uso requieren tiempo para integrarse con los sistemas y procesos empresariales existentes, pero los líderes de sectores deberían mover hacia las áreas más adecuadas para los puntos fuertes de la IA generativa. Estos incluyen mejorar la experiencia del cliente a través de recomendaciones y promociones de viajes mejores y más personalizadas, así como mejorar el servicio de atención al cliente mediante la creación de asistentes virtuales más sólidos. La IA generativa también podría ayudar a los técnicos de mantenimiento, reparación y revisión (MRO) al permitirles recuperar información relevante de manera más efectiva para las reparaciones, o al automatizar la creación de pedidos de piezas y equipos para que la reparación o el mantenimiento puedan comenzar tan pronto como aterrice un avión.

Algunas aerolíneas ya están utilizando la IA generativa en las operaciones de comunicación y servicio de atención al cliente, incluida la traducción automática de textos, la producción de materiales de marketing y la redacción de copias. AAR Corp, un proveedor privado de servicios de aviación, está considerando el uso de IA generativa para optimizar la gestión de inventarios, proporcionar mantenimiento predictivo, mejorar las operaciones de almacén y automatizar los pedidos de piezas.

El sector de la aviación está adoptando un enfoque cauteloso a la hora de implementar la IA. En mayo, la Agencia de Seguridad Aérea de la Unión Europea (EASA) publicó la segunda versión de su hoja de ruta de IA, que proporciona un plan integral para la integración de la IA de seguridad en la aviación, centrándose en la seguridad, la garantía de la IA, los factores humanos y las consideraciones éticas.

Estas medidas indican que el sector es consciente de los riesgos de la IA, que incluyen el sesgo en los datos utilizados por los sistemas de machine learning para entrenar modelos de IA que pueden sesgar las recomendaciones o los análisis. Además, la IA generativa a veces puede identificar patrones u objetos en datos que no existen y arrojar resultados sin sentido o totalmente inexactos, un fenómeno conocido como "alucinación".

Debido a la posibilidad de error en la IA generativa, las compañías de aviación deben comenzar por explorar casos de uso donde se puede tolerar cierta variabilidad, como los bots de servicio de atención al cliente. También deben asegurarse de que los datos de los clientes estén seguros y de que su uso cumpla con las regulaciones de privacidad de datos.

Con un enfoque en la seguridad, la integridad de los datos y la protección, el sector puede avanzar en la prueba de implementaciones más avanzadas de IA generativa. A medida que las empresas de aviación integren la IA generativa con su propiedad intelectual y sus sistemas existentes, desbloquearán el valor de la tecnología de varias maneras.

• Personalizar el entrenamiento de los pilotos: la IA generativa puede llevar los simuladores de entrenamiento actuales a un nuevo nivel de realismo al tiempo que modifica los escenarios de entrenamiento en función del rendimiento de cada piloto.
• Optimizar las rutas y horarios de vuelo: la tecnología también puede combinar datos de vuelos históricos y en tiempo real, patrones meteorológicos y tráfico aéreo para encontrar las rutas y horarios más eficientes en combustible y tiempo, minimizando los retrasos y el consumo de combustible.
• Apoyar el mantenimiento predictivo: la IA generativa puede analizar datos de sensores y otras fuentes, comparándolos con datos históricos para predecir posibles fallos y optimizar los programas de mantenimiento.
• Crear gemelos digitales: los diseñadores de aeronaves y las empresas de MRO suelen crear modelos virtuales de productos o sistemas. Estos gemelos digitales les permiten probar diseños e impulsar el rendimiento con mayor rapidez, sin necesidad de producir modelos físicos. La IA generativa puede crear gemelos digitales mucho más rápido que los métodos actuales.
• Planificar y optimizar aeropuertos: los gemelos digitales complejos de aeropuertos existentes o nuevos permiten a los diseñadores y planificadores simular e impulsar el flujo de pasajeros y el tráfico de aeronaves en tierra, así como construir infraestructuras y servicios.

Estos ejemplos solo rascan la superficie de la posibilidad, ya que diferentes actores de los sectores de la aviación podrían recurrir a la IA generativa para ayudar con el diseño y la creación de prototipos de aeronaves, la optimización de la cadena de suministro, la planificación avanzada de vuelos y más.

En última instancia, las empresas de aviación deben encontrar el término medio entre la innovación y la precaución en el camino para convertirse en líderes del sector en IA. Con tantos casos de uso, la IA generativa está lista para transformar todos los sectores.