Las aerolíneas recurren a la inteligencia artificial ante las dificultades operativas causadas por la ola de frío

Las severas condiciones meteorológicas que afectan actualmente a los Estados Unidos están ejerciendo una presión considerable sobre el sector aéreo del país, provocando ajustes en los horarios y las rutas que están afectando a los viajes a nivel mundial.

Durante estos episodios, las aerolíneas se enfrentan a un fuerte aumento de las consultas de los clientes y deben tomar decisiones operativas rápidas, todo ello respetando las normas de seguridad más estrictas.

Varias compañías aéreas están adoptando ahora la IA generativa para gestionar estas interrupciones y mejorar la eficiencia y la capacidad de respuesta en general.

El año pasado, Air France-KLM creó una «fábrica» de IA generativa basada en la nube para optimizar el desarrollo de la IA en toda la organización, haciéndola más coherente y reutilizable. En colaboración con Accenture y Google Cloud, la aerolínea prueba y despliega modelos de IA generativa que ofrecen resultados medibles en operaciones en tierra, ingeniería, mantenimiento y servicio al cliente. Según se informa, la colaboración ha acelerado el despliegue de la IA generativa en más de un 35 %.

La fábrica de IA se basa en el trabajo previo con Accenture para migrar las aplicaciones principales a la nube. Desde entonces, Air France-KLM ha desarrollado un asistente de IA privado y herramientas RAG que conectan grandes modelos de lenguaje con la búsqueda interna, lo que permite realizar tareas como el diagnóstico y la reparación de daños en las aeronaves.

Los empleados también reciben formación para utilizar estas herramientas de IA, lo que les permite aprovechar la potencia de los LLM para impulsar resultados empresariales positivos.

Cómo utilizan las aerolíneas la IA durante condiciones meteorológicas adversas

United Airlines también está integrando la IA en sus operaciones. En una entrevista con CIO.com, el director de informática Jason Birnbaum explicó que la IA ayuda a «acortar los ciclos de decisión» durante operaciones irregulares, como las causadas por el reciente frío extremo. La aerolínea adoptó por primera vez la IA para gestionar las consultas de los pasajeros.

Cuando los vuelos se retrasan o se cancelan, los representantes del servicio de atención al cliente deben responder con rapidez y de forma informativa, manteniendo al mismo tiempo el estilo de comunicación aprobado por la empresa, perfeccionado a través de su programa «Every Flight Has A Story» (Cada vuelo tiene una historia). Durante las interrupciones prolongadas, a estos «narradores» les resulta difícil mantenerse al día.

Birnbaum señaló: «Dado el volumen de retrasos en comparación con los narradores disponibles, no podíamos tener a una persona redactando un nuevo mensaje para cada incidente. Nos centramos en las situaciones más impactantes. […] Alimentamos el modelo de IA con datos básicos de los vuelos, comunicaciones en tiempo real entre la tripulación y el personal de tierra, y datos complementarios como las condiciones meteorológicas para generar un borrador de mensaje sólido para los clientes».

«El reto era garantizar que la IA comprendiera el estilo de comunicación y las prioridades clave de United. Ahí es donde entró en juego la ingeniería de prompts, no para entrenar el modelo con datos de vuelo, sino para adoptar la redacción preferida de United. Por ejemplo, hacemos hincapié en la seguridad sin alarmar a los pasajeros, y la IA está aprendiendo a elegir las palabras en consecuencia. […] El modelo destacó por incorporar datos históricos de vuelos a situaciones actuales. Incluso nuestros narradores humanos rara vez incluían los motivos de los retrasos, una información que los clientes encuentran muy útil».

Según Boston Consulting Group, la madurez de la IA en el sector aéreo es ahora «media», tras haber mejorado desde un nivel ligeramente inferior a la media durante el último año. De las 36 aerolíneas encuestadas, solo una cumplía los criterios de preparación más exigentes para un futuro impulsado por la IA. El análisis indica que, para 2030, las aerolíneas que incorporen la IA en el núcleo de sus flujos de trabajo podrían obtener márgenes operativos entre 5 y 6 puntos porcentuales superiores a los de sus competidores.

Se espera que la IA generativa se convierta en una parte integral de las operaciones de las aerolíneas y los aeropuertos, ya que permite tomar decisiones rápidas sobre horarios, asignación de tripulaciones, rotaciones de aviones y recuperación de pasajeros. Microsoft afirma que los sistemas de IA basados en datos pueden reducir las causas fundamentales de los retrasos en los vuelos hasta en un 35 % gracias a una mejor previsión de las interrupciones, lo que minimiza los efectos en cadena de las interrupciones de los viajes.

Según Microsoft, las aerolíneas que utilizan la personalización basada en la IA registran un aumento de los ingresos de entre el 10 % y el 15 % por pasajero. La empresa también destaca que las interfaces de autoservicio basadas en la IA pueden reducir los costes hasta en un 30 %.

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