Cómo la IA generativa puede transformar la industria de la aviación

La industria de la aviación está bajo presión para mejorar la sustentabilidad 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 una industria donde la seguridad es primordial y las nuevas tecnologías requieren el máximo escrutinio, la IA generativa promete impulsar las empresas de aviación y sus socios de la industria.

Hay una gran cantidad de posibles casos de uso para la IA generativa. Algunos casos de uso requieren tiempo para integrarse con los sistemas y procesos empresariales existentes, pero los líderes de la industria deben moverse hacia las áreas mejor adaptadas para las fortalezas de la IA generativa. Estos incluyen mejorar la experiencia del cliente a través de recomendaciones y promociones de viaje mejores y más personalizadas, así como mejorar la 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 equipamiento para que la reparación o el mantenimiento puedan comenzar tan pronto como aterrice un avión.

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

La industria de la aviación está adoptando un enfoque prudente para implementar la IA. En mayo, la Agencia de Seguridad Aérea de la Unión Europea (EASA) dio a conocer 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, con un enfoque en seguridad, aseguramiento de IA, factores humanos y consideraciones éticas.

Tales medidas indican que las industrias son conscientes 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 recomendaciones o análisis. Además, la IA generativa a veces puede identificar patrones u objetos en datos que no existen y arrojar resultados que no tienen sentido o son totalmente inexactos, un fenómeno conocido como "alucinación".

Debido a la posibilidad de error en la IA generativa, las empresas de aviación deben comenzar por explorar casos de uso en los que se pueda tolerar cierta variabilidad, como los bots 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 seguridad, las industrias pueden avanzar con la prueba de implementaciones generativas de IA más avanzadas. A medida que las empresas de aviación integren la IA generativa con su propiedad intelectual y sistemas existentes,desbloquearán el valor de la tecnología de varias maneras.

• Personalizar la formación de los pilotos: la IA generativa puede llevar los simuladores de entrenamiento actuales a un nuevo nivel de realismo mientras modifica los escenarios de entrenamiento según el rendimiento de cada piloto.
• Optimizar las rutas y los horarios de vuelo: la tecnología también puede fusionar 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 fallas 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 más rápidamente, 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 nuevos o existentes permiten a los diseñadores y planificadores simular e impulsar el flujo de pasajeros y el tráfico terrestre de aeronaves, así como construir infraestructura y servicios.

Estos ejemplos simplemente rascan la superficie de la posibilidad, ya que diferentes actores de la industria 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 de la industria en IA. Con tantos casos de uso, la IA generativa está lista para transformar todos los aspectos de la industria.