Bagaimana AI generatif dapat mengubah industri penerbangan

Industri penerbangan berada di bawah tekanan untuk meningkatkan keberlanjutan perjalanan udara sekaligus meningkatkan efisiensi operasional di pasar yang semakin kompleks yang masih pulih dari dampak pandemi COVID-19. Dalam industri di mana keselamatan adalah yang terpenting dan teknologi baru membutuhkan pengawasan penuh, AI generatif berjanji untuk meningkatkan bisnis penerbangan dan mitra industri mereka.

Terdapat banyak contoh penggunaan potensial untuk AI generatif. Beberapa contoh penggunaan memerlukan waktu untuk berintegrasi dengan sistem dan proses bisnis yang ada, tetapi para pemimpin industri harus pindah ke area yang paling cocok untuk kekuatan AI generatif. Ini termasuk meningkatkan pengalaman pelanggan melalui rekomendasi dan promosi perjalanan yang lebih baik dan lebih personal, serta meningkatkan layanan pelanggan dengan menciptakan asisten virtual yang lebih kuat. AI generatif juga dapat membantu teknisi pemeliharaan, perbaikan, dan perbaikan (MRO) dengan memungkinkan mereka mengambil informasi yang relevan dengan lebih efektif untuk perbaikan, atau dengan mengotomatiskan pembuatan pesanan suku cadang dan peralatan sehingga perbaikan atau pemeliharaan dapat dimulai segera setelah pesawat mendarat.

Beberapa maskapai penerbangan sudah menggunakan AI generatif dalam komunikasi dan operasi layanan pelanggan, termasuk mengotomatiskan terjemahan teks, memproduksi materi pemasaran, dan menulis salinan. AAR Corp, penyedia layanan penerbangan swasta, sedang mempertimbangkan penggunaan AI generatif untuk mengoptimalkan manajemen inventaris, menyediakan pemeliharaan prediktif, meningkatkan operasi gudang, dan mengotomatiskan pemesanan suku cadang.

Industri penerbangan dengan bijak mengambil pendekatan hati-hati untuk meluncurkan AI. Pada bulan Mei, Badan Keselamatan Penerbangan Uni Eropa (EASA) merilis versi kedua Peta Jalan AI mereka yang memberikan rencana komprehensif untuk integrasi AI dalam penerbangan, dengan fokus pada keselamatan, keamanan, jaminan AI, faktor manusia, dan pertimbangan etika.

Langkah-langkah tersebut menunjukkan bahwa industri menyadari risiko AI, yang mencakup bias dalam data yang digunakan oleh machine learning untuk melatih model AI, yang dapat mengubah rekomendasi atau analisis. Selain itu, AI generatif terkadang dapat mengidentifikasi pola atau objek dalam data yang tidak ada dan memberikan hasil yang tidak masuk akal atau sama sekali tidak akurat—fenomena yang dikenal sebagai “halusinasi.”

Karena kemungkinan kesalahan dalam AI generatif, perusahaan penerbangan harus memulai dengan mengeksplorasi contoh penggunaan di mana beberapa variabilitas dapat ditoleransi, seperti bot layanan pelanggan. Mereka juga harus memastikan bahwa data pelanggan aman dan penggunaannya sesuai dengan peraturan privasi data.

Dengan fokus pada keselamatan, integritas data, dan keamanan, industri dapat melanjutkan dengan menguji implementasi AI generatif yang lebih canggih. Ketika perusahaan penerbangan mengintegrasikan AI generatif dengan kekayaan intelektual dan sistem mereka yang ada, mereka akan mengungkap nilai teknologi dalam banyak cara.

• Personalisasi pelatihan pilot: AI generatif dapat meningkatkan simulator pelatihan saat ini ke tingkat realisme baru sekaligus memodifikasi skenario pelatihan untuk kinerja setiap pilot.
• Mengoptimalkan rute dan jadwal penerbangan: Teknologi ini juga dapat menggabungkan data dari penerbangan historis dan real-time, pola cuaca, dan lalu lintas udara untuk menemukan rute dan jadwal yang paling hemat bahan bakar dan waktu, sehingga meminimalkan penundaan dan konsumsi bahan bakar.
• Mendukung pemeliharaan prediktif: AI generatif dapat menganalisis data dari sensor dan sumber lain, membandingkannya dengan data historis untuk memprediksi potensi kegagalan dan mengoptimalkan jadwal pemeliharaan.
• Membuat kembaran digital: Perancang pesawat dan perusahaan MRO sering membuat model virtual produk atau sistem. Kembaran digital ini memungkinkan mereka menguji desain dan mendorong kinerja lebih cepat, tanpa perlu memproduksi model fisik. AI generatif dapat membangun kembaran digital jauh lebih cepat daripada metode saat ini.
• Merencanakan dan mengoptimalkan bandara: Kembaran digital yang kompleks dari bandara yang sudah ada atau yang baru memungkinkan perancang dan perencana untuk menyimulasikan dan meningkatkan arus penumpang dan lalu lintas darat pesawat, serta membangun infrastruktur dan fasilitas.

Semua contoh ini hanyalah segelintir kemungkinan, karena pengguna lain dalam industri penerbangan mungkin akan meminta AI generatif untuk membantu membuat desain dan prototipe pesawat terbang, optimalisasi rantai pasokan, perencanaan penerbangan lanjutan, dan banyak lagi.

Pada akhirnya, perusahaan penerbangan harus menemukan jalan tengah antara inovasi dan kehati-hatian di jalan untuk menjadi pemimpin industri dalam AI. Dengan begitu banyak contoh penggunaan, AI generatif siap untuk mengubah setiap aspek industri.