Aerolínies i Intel·ligència Artificial

08/07/2024
ia-i-aviacio

Coincidint amb el vintè aniversari de Vueling, l’aerolínia va anunciar el passat juny de 2024 la posada en marxa d’un centre d’Intel·ligència Artificial (IA) amb una plantilla de fins a 150 empleats. Però l’ús de la intel·ligència artificial per part de Vueling no és nou, de fet ja era un dels pilars del seu Agile Development Centre.

Fa uns anys es va començar a escoltar sobre la importància de la IA i aquesta ha passat a ser part del dia a dia de molts ciutadans i empreses que la utilitzen amb objectius més o menys complexos. L’aviació no s’escapa de la IA, però el seu desenvolupament i la seva implementació requereix una atenció especial, ja que aquesta indústria opera en un context complex i un entorn altament regulat, en què l’eficiència, la seguretat i la satisfacció dels passatgers són primordials. Així, de la mateixa manera que amb la transformació digital, la IA requereix una estratègia que la insereixi de manera transversal a l’organització perquè aporti valor a totes les operacions essencials de l’aerolínia i els seus beneficis puguin ser aprofitats. Això requereix també un canvi cultural, ja que no és una simple millora tecnològica, sinó un aspecte fonamental de l’estratègia de negoci. En general, aquest tipus de canvis culturals sempre són més senzills en aerolínies de baix cost que aerolínies tradicionals, així que Vueling sembla consolidar el seu lideratge en aquest àmbit.

Els beneficis de poder analitzar quantitats massives de dades en temps real poden permetre millorar significativament l’eficiència, la sostenibilitat ambiental i la seguretat de les operacions. Intentem, doncs, repassar en quines grans àrees podem esperar més beneficis.

Optimització d’operacions i emissions: Les operacions són el pilar determinant que estableix els costos d’una companyia aèria. Aquestes poden millorar a dos nivells. En primer lloc, millorant l’optimització de les rutes traçades per avions individuals, cosa que pot comportar millores substancials en el temps de viatge, l’ús de carburant i conseqüentment reduir l’impacte ambiental. Per donar un exemple de l’escala de millora, les experiències fins ara han permès reduccions de temps de viatge per a vols intercontinentals de fins a 30 minuts. En segon lloc, les operacions també poden millorar a nivell agregat de Gestió del Trànsit Aeri (ATM, per les sigles en anglès), en altres paraules, reduint globalment els nivells de congestió del cel gràcies a la predicció i resolució de focus de trànsit i la simulació d’escenaris que responguin a situacions inesperades.

Seguretat i manteniment: És àmpliament conegut que l’aviació és el mitjà de transport més segur, resultat d’una regulació estricta i un manteniment rigorós. Tot i això, alhora, una part important dels retards soferts són causats per petits problemes de manteniment sobrevinguts. Aquí és on la IA pot ser de gran ajuda, per una banda, analitzant les dades proporcionades de l’avió en temps real, però també amb el manteniment predictiu, que permet anticipar-se a les necessitats concretes de manteniment i millorar-ne la fiabilitat.

Gestió de tripulacions: L’optimització de la gestió de les tripulacions és crucial per a l’operació i el control de costos, però requereix grans quantitats de dades i factors complexos com la disponibilitat de personal, les seves qualificacions, el compliment regulador i les restriccions operatives, entre altres factors. Aquest és el tipus de dades amb què la IA és capaç d’oferir un resultat excepcional en la generació d’horaris optimitzats, evitar errors humans, complir els requisits reguladors i resoldre conflictes de manera automàtica. A més, també pot millorar la satisfacció i la retenció de personal assegurant que a cada persona se li ofereixin uns horaris, rutes i descansos més d’acord amb les seves preferències.

Predicció de demanda: Al transport aeri és famosa la frase que diu que totes les prediccions són errònies. Efectivament, l’evolució del sector va molt lligada a la dinàmica de la demanda i dels factors externs. La IA pot ajudar a fer millors prediccions, però sobretot a tenir un enfocament més proactiu, amb estratègies de preus i màrqueting, que permetin anticipar-se o fins i tot modificar el comportament del mercat.

Experiència del passatger i servei: Els temps de separar els viatgers entre clients de negoci o de turisme han quedat enrere. La segmentació de passatgers és molt més complexa, amb múltiples subsegments i amb passatgers que busquen una personalització de la seva experiència molt elevada. La comprensió dinàmica de la segmentació de la demanda i les necessitats individuals dels passatgers serà essencial per poder millorar i oferir el nivell de servei esperat. D’altra banda, la IA també permet automatitzar moltes rutines de servei i atenció als passatgers, com ara els xatbots i els assistents virtuals.

En resum, la IA és part integral de la gestió de les companyies aèries i el seu impacte és transversal a l’organització. Aquí, només hem vist alguns exemples, que ens fan intuir el potencial transformatiu de la IA si les aerolínies tenen un enfocament holístic, involucrant tots els departaments i nivells. Però alhora, la integració de la IA no està exempta de desafiaments. Un dels principals és la resistència al canvi per part dels empleats, que poden veure la IA com una amenaça als seus llocs de treball. Tot i això, centres com el que posa en marxa Vueling demostren que la IA també genera llocs de treball i que això permet fer créixer la companyia en molts altres àmbits. Així, és essencial invertir en programes de formació que permetin als empleats adaptar-se a les noves tecnologies i assumir les tasques complexes que la IA no pot exercir. En conseqüència, més enllà dels aspectes tècnics i tecnològics, el futur de la integració de la IA a l’aviació requerirà avançar en la recerca i les pràctiques d’implementació des de l’àmbit de la gestió empresarial.

(Visited 34 times, 2 visits today)
Autor / Autora
Catedràtic a la Universitat Oberta de Catalunya (UOC) i Senior Lecturer a la Cranfield University (Regne Unit). Actualment coordina el grup de recerca SUMAT.
Comentaris
Deixa un comentari