Aerolíneas e Inteligencia Artificial

Coincidiendo con el vigésimo aniversario de Vueling, la aerolínea anunció el pasado junio de 2024 la puesta en marcha de un centro de Inteligencia Artificial (IA) con una plantilla de hasta 150 empleados. Pero el uso de la inteligencia artificial por parte de Vueling no es nuevo, de hecho, ya era uno de los pilares de su Agile Development Centre.

Hace ya unos años se comenzó a escuchar sobre la importancia de la IA y esta ha pasado a ser parte del día a día de muchos ciudadanos y empresas que la utilizan con objetivos más o menos complejos. La aviación no se escapa de la IA, pero su desarrollo e implementación requiere especial atención, ya que esta industria opera en un contexto complejo y un entorno altamente regulado, en el que la eficiencia, seguridad y satisfacción de los pasajeros son primordiales. Así, del mismo modo que con la transformación digital, la IA requiere de una estrategia que la inserte de manera transversal a la organización para que aporte valor en todas las operaciones esenciales de la aerolínea y sus beneficios puedan ser aprovechados. De esta manera, esto requiere también de un cambio cultural, pues no es una simple mejora tecnológica, sino un aspecto fundamental de la estrategia de negocio. En general este tipo de cambios culturales siempre son más sencillos en aerolíneas low-cost que aerolíneas tradicionales, así que Vueling parece afianzar su liderazgo en este ámbito.

Los beneficios de poder analizar cantidades masivas de datos en tiempo real pueden permitir mejorar de manera significativa la eficiencia, la sostenibilidad ambiental y la seguridad de las operaciones. Intentemos, pues, repasar en qué grandes áreas podemos esperar más beneficios.

Optimización de operaciones y emisiones: Las operaciones son el pilar determinante que establece los costes de una aerolínea. Estas pueden mejorar a dos niveles. En primer lugar, mejorando la optimización de las rutas trazadas por aviones individuales, lo que puede conllevar mejoras substanciales en el tiempo de viaje, el uso de carburante y consecuentemente reducir el impacto ambiental. Para dar un ejemplo de la escala de mejora, las experiencias hasta el momento han permitido reducciones de tiempo de viaje para vuelos intercontinentales de hasta 30 minutos. En segundo lugar, las operaciones también pueden mejorar a nivel agregado de Gestión del Tráfico Aéreo (ATM, por sus siglas en inglés), en otras palabras, reduciendo globalmente los niveles de congestión del cielo gracias a la predicción y resolución de focos de tráfico y la simulación de escenarios que respondan a situaciones inesperadas.

Seguridad y mantenimiento: Es ampliamente conocido que la aviación es el medio de transporte más seguro, resultado de una estricta regulación y un mantenimiento riguroso. Sin embargo, a la vez, una parte importante de los retrasos sufridos son causados por pequeños problemas de mantenimiento sobrevenidos. Aquí es donde la IA puede ser de gran ayuda, por un lado, analizando los datos proporcionados del avión en tiempo real, pero también con el mantenimiento predictivo, que permite anticiparse a las necesidades concretas de mantenimiento y así mejorar la fiabilidad.

Gestión de tripulaciones: La optimización de la gestión de las tripulaciones es crucial para la operación y el control de costes, pero requiere de grandes cantidades de datos y factores complejos como la disponibilidad de personal, sus cualificaciones, el cumplimiento regulatorio y las restricciones operativas, entre otros factores. Este es el tipo de datos con los que la IA es capaz de ofrecer un resultado excepcional en la generación de horarios optimizados, evitar errores humanos, cumplir con los requisitos regulatorios y resolver conflictos de manera automática. Además, también puede mejorar la satisfacción y retención de personal asegurando que a cada persona se le ofrezcan unos horarios, rutas y descansos más acordes a sus preferencias.

Predicción de demanda: En el transporte aéreo es famosa la frase que dice que todas las predicciones son erróneas. Efectivamente, la evolución del sector va muy ligada a la dinámica de la demanda y de los factores externos. La IA puede ayudar a hacer mejores predicciones, pero sobre todo, a tener un enfoque más proactivo, con estrategias de precios y marketing, que permitan anticiparse o incluso modificar el comportamiento del mercado.

Experiencia del pasajero y servicio: Los tiempos de separar los viajeros entre clientes de negocio o de turismo han quedado atrás. La segmentación de pasajeros es mucho más compleja, con múltiples subsegmentos, y con pasajeros que buscan una personalización de su experiencia muy elevada. La comprensión dinámica de la segmentación de la demanda y las necesidades individuales de los pasajeros será esencial para poder mejorar y ofrecer el nivel de servicio esperado. Por otro lado, la IA también permite automatizar muchas rutinas de servicio y atención a los pasajeros, como los chatbots y los asistentes virtuales.

En resumen, la IA es parte integral de la gestión de las aerolíneas y su impacto es transversal a la organización. Aquí, hemos visto solo algunos ejemplos, que nos hacen intuir el potencial transformativo de la IA si las aerolíneas tienen un enfoque holístico, involucrando a todos los departamentos y niveles. Pero a su vez, la integración de la IA no está exenta de desafíos. Uno de los principales es la resistencia al cambio por parte de los empleados, quienes pueden ver la IA como una amenaza a sus puestos de trabajo. No obstante, centros como el que pone en marcha Vueling demuestran que la IA también genera puestos de trabajo y que esto permite hacer crecer la compañía en muchos otros ámbitos. Así, es esencial invertir en programas de formación que permitan a los empleados adaptarse a las nuevas tecnologías y asumir las tareas complejas que la IA no puede desempeñar.  En consecuencia, más allá de los aspectos técnicos y tecnológicos, el futuro de la integración de la IA en la aviación requerirá avanzar en la investigación y las prácticas de implementación desde el ámbito de la gestión empresarial.