Companhias aéreas recorrem à IA enquanto onda de frio testa operações

O mau tempo que atualmente afeta os EUA está colocando uma pressão considerável sobre o setor aéreo do país, causando ajustes nos horários e rotas que estão afetando as viagens globais.

Durante tais eventos, as companhias aéreas enfrentam um aumento acentuado nas consultas dos clientes e precisam tomar decisões operacionais rápidas, tudo isso enquanto cumprem os mais rigorosos padrões de segurança.

Várias companhias aéreas estão agora adotando IA generativa para gerenciar essas interrupções e melhorar a eficiência e a capacidade de resposta em geral.

No ano passado, a Air France-KLM estabeleceu uma “fábrica” de IA generativa baseada em nuvem para otimizar o desenvolvimento de IA em toda a organização, tornando-o mais consistente e reutilizável. Em parceria com a Accenture e o Google Cloud, a companhia aérea testa e implanta modelos de IA generativa que oferecem resultados mensuráveis em operações terrestres, engenharia, manutenção e atendimento ao cliente. A colaboração teria acelerado a implantação da IA generativa em mais de 35%.

A fábrica de IA se baseia em um trabalho anterior com a Accenture para migrar aplicativos essenciais para a nuvem. Desde então, a Air France-KLM desenvolveu um assistente de IA privado e ferramentas RAG que conectam grandes modelos de linguagem à pesquisa interna, dando suporte a tarefas como diagnóstico e reparo de danos em aeronaves.

Os funcionários também são treinados para usar essas ferramentas de IA, permitindo-lhes aproveitar o poder dos LLMs para gerar resultados comerciais positivos.

Como as companhias aéreas estão usando IA durante condições climáticas adversas

A United Airlines também está integrando a IA em suas operações. Em entrevista ao CIO.com, o CIO Jason Birnbaum explicou que a IA ajuda a “encurtar os ciclos de decisão” durante operações irregulares, como as causadas pelo recente clima extremamente frio. A companhia aérea adotou a IA inicialmente para lidar com as consultas dos passageiros.

Quando os voos são atrasados ou cancelados, os representantes de atendimento ao cliente devem responder de forma rápida e informativa, mantendo o estilo de comunicação aprovado pela empresa — refinado por meio do programa “Every Flight Has A Story” (Cada voo tem uma história). Durante interrupções prolongadas, torna-se um desafio para esses “contadores de histórias” acompanhar o ritmo.

Birnbaum observou: “Dado o volume de atrasos em comparação com os contadores de histórias disponíveis, não poderíamos ter uma pessoa criando uma nova mensagem para cada incidente. Nos concentramos nas situações mais impactantes. [...] Alimentamos o modelo de IA com detalhes básicos do voo, comunicação em tempo real entre a tripulação e a equipe de solo e dados complementares, como condições climáticas, para gerar um rascunho de mensagem sólido para os clientes.”

“O desafio era garantir que a IA compreendesse o estilo de comunicação e as principais prioridades da United. Foi aí que a engenharia de prompts entrou em ação — não para treinar o modelo com dados de voo, mas para adotar a formulação preferida da United. Por exemplo, enfatizamos a segurança sem alarmar os passageiros, e a IA está aprendendo a escolher as palavras de acordo com isso. [...] O modelo se destacou ao incorporar dados históricos de voos às situações atuais. Mesmo nossos narradores humanos raramente incluíam os motivos dos atrasos — informações que os clientes consideram muito úteis.”

De acordo com o Boston Consulting Group, a maturidade da IA no setor aéreo é agora “média”, tendo melhorado em relação ao ano passado, quando estava ligeiramente abaixo da média. Das 36 companhias aéreas pesquisadas, apenas uma atendeu aos critérios mais elevados de preparação para um futuro impulsionado pela IA. A análise indica que, até 2030, as companhias aéreas que incorporarem a IA no centro de seus fluxos de trabalho poderão ter margens operacionais 5 a 6 pontos percentuais mais altas do que suas concorrentes.

Espera-se que a IA generativa se torne parte integrante das operações das companhias aéreas e dos aeroportos, apoiando decisões rápidas sobre horários, alocação de tripulação, rotação de aeronaves e recuperação de passageiros. A Microsoft afirma que os sistemas de IA baseados em dados podem reduzir as causas principais dos atrasos nos voos em até 35% por meio de uma melhor previsão de interrupções, minimizando os efeitos em cascata das interrupções nas viagens.

As companhias aéreas que utilizam personalização baseada em IA relatam aumentos de receita de cerca de 10 a 15% por passageiro, de acordo com a Microsoft. A empresa também destaca que as interfaces de autoatendimento baseadas em IA podem reduzir os custos em até 30%.

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