Come l'AI generativa può trasformare il settore dell'aviazione

Il settore dell'aviazione è sotto pressione per migliorare la sostenibilità dei viaggi aerei, migliorando al contempo l'efficienza operativa in un mercato sempre più complesso che si sta ancora riprendendo dall'impatto della pandemia di COVID-19. In un settore in cui la sicurezza è fondamentale e le nuove tecnologie richiedono il massimo controllo, l'AI generativa promette di potenziare le aziende aeronautiche e i loro partner di settore.

Esistono moltissimi potenziali casi d'uso per l'AI generativa. Alcuni richiedono tempo per l'integrazione con i sistemi e i processi aziendali esistenti, tuttavia i leader di settore dovrebbero puntare alle aree più adatte ai punti di forza dell'AI generativa. Queste includono il miglioramento dell'esperienza del cliente attraverso consigli e promozioni di viaggio migliori e più personalizzati, nonché il miglioramento del servizio clienti creando assistenti virtuali più efficaci. L'AI generativa può anche aiutare i tecnici addetti alla manutenzione, riparazione e revisione (MRO), consentendo loro di recuperare le informazioni pertinenti in modo più efficace per le riparazioni o automatizzando la creazione di ordini di parti di ricambio e attrezzature in modo che la riparazione o la manutenzione possano iniziare non appena un aereo atterra.

Alcune compagnie aeree stanno già utilizzando l'AI generativa nelle comunicazioni e nel servizio clienti, inclusa l'automazione delle traduzioni, la produzione di materiale di marketing e la stesura dei testi. AAR Corp, un fornitore privato di servizi aeronautici, sta valutando l'uso dell'AI generativa per ottimizzare l'inventario, fornire manutenzione predittiva, migliorare le operazioni di magazzino e automatizzare gli ordini delle parti di ricambio.

Il settore aeronautico sta adottando un approccio cauto all'introduzione dell'AI. Lo scorso maggio, l'Agenzia dell'Unione europea per la sicurezza aerea (EASA) ha pubblicato la seconda versione della sua roadmap AI, che fornisce un piano completo per l'integrazione dell'AI nell'aviazione, con particolare attenzione alla sicurezza, all'AI assurance, ai fattori umani e alle considerazioni etiche.

Queste misure indicano che il settore è consapevole dei rischi dell'AI, che includono i pregiudizi nei dati utilizzati dai sistemi di machine learning per addestrare i modelli AI, che possono influenzare le raccomandazioni o le analisi. Inoltre, l'AI generativa a volte può identificare modelli o oggetti nei dati che sono inesistenti e produrre risultati che sono privi di senso o del tutto imprecisi, un fenomeno noto come "allucinazione".

A causa della possibilità di errore nell'AI generativa, le compagnie aeree dovrebbero iniziare esplorando i casi d'uso in cui una certa variabilità può essere tollerata, come i bot del servizio clienti. Devono inoltre assicurarsi che i dati dei clienti siano al sicuro e che il loro utilizzo sia conforme alle normative sulla privacy dei dati.

Concentrandosi sulla sicurezza, sull'integrità e sulla protezione dei dati, il settore può procedere testando implementazioni di AI generativa più avanzate. Via via che le compagnie aeree integrano l'AI generativa con la loro proprietà intellettuale e i sistemi esistenti, sbloccheranno il valore della tecnologia in diversi modi.

• Personalizzazione dell'addestramento dei piloti: l'AI generativa può portare gli attuali simulatori di addestramento a un nuovo livello di realismo, modificando gli scenari di addestramento in base alle prestazioni di ogni pilota.
• Ottimizzazione delle rotte e degli orari dei voli: la tecnologia può anche unire i dati dei voli storici e in tempo reale, così come dei modelli meteorologici e del traffico aereo per trovare le rotte e gli orari più efficienti in termini di carburante e tempo, riducendo al minimo i ritardi e il consumo di carburante.
• Supporto per la manutenzione predittiva: l'AI generativa può analizzare i dati provenienti da sensori e altre fonti, confrontandoli con i dati storici, per prevedere potenziali guasti e ottimizzare i programmi di manutenzione.
• Creazione di gemelli digitali: i progettisti di aeromobili e le aziende di manutenzione creano spesso modelli virtuali di prodotti o sistemi. Questi gemelli digitali consentono di testare i progetti e aumentare le prestazioni più rapidamente, senza la necessità di produrre modelli fisici. L'AI generativa può creare gemelli digitali molto più velocemente rispetto ai metodi attuali.
• Pianificare e ottimizzare gli aeroporti: gemelli digitali complessi di aeroporti nuovi o esistenti consentono a progettisti e pianificatori di simulare e aumentare il flusso di passeggeri e il traffico terrestre degli aeromobili, nonché di costruire infrastrutture e servizi.

Questi esempi sono solo un'anteprima delle possibilità, poiché diversi operatori del settore potrebbero avvalersi dell'AI generativa per aiutare nella progettazione e prototipazione degli aeromobili, nell'ottimizzazione della supply chain, nella pianificazione avanzata dei voli e molto altro.

In definitiva, le compagnie aeree devono trovare una via di mezzo tra innovazione e cautela lungo il percorso per diventare leader di settore nell'uso dell'AI. Poiché i casi d'uso sono molti, l'AI generativa è pronta a trasformare ogni aspetto di questo settore.