Una cuestión asociada con la Inteligencia Artificial (IA) es la capacidad para analizar miles de datos y descubrir en ellos patrones y tendencias. Justamente, tras analizar grandes cantidades de datos de fuentes como imágenes satelitales, radares, sensores de aviones y estaciones meteorológicas, los algoritmos de aprendizaje automático pueden identificar patrones y pronosticar retrasos. Tradicionalmente, las aerolíneas se han basado en el análisis de datos históricos y en las previsiones meteorológicas para anticipar posibles retrasos. Pero estos métodos a menudo no logran proporcionar la información detallada y en tiempo real necesaria para tomar decisiones operativas proactivas. “La pista más obvia, por supuesto, es comprobar el tiempo”, asegura el piloto de línea aérea Patrick Smith. “Sin embargo, aquí hay muchas variables. Algunos centros son más propensos a sufrir retrasos que otros”, agregó Smith. Según Alex Brooker, vicepresidente de investigación, desarrollo y descubrimiento de Cirium, “al analizar grandes cantidades de datos de fuentes como imágenes satelitales, radares, sensores de aviones y estaciones meteorológicas, los algoritmos de aprendizaje automático pueden identificar patrones y pronosticar retrasos con una precisión sin precedentes”. JetBlue, por caso, se ha asociado con el proveedor de inteligencia meteorológica Tomorrow.io para desarrollar un sistema que puede predecir retrasos con horas o incluso días de antelación. “Al proporcionar pronósticos hiperprecisos adaptados a aeropuertos y rutas de vuelo específicos, el sistema permite a JetBlue ajustar proactivamente los horarios, redirigir aviones y mantener informados a los pasajeros», afirma Brooker. En definitiva y gracias a esta nueva estrategia, JetBlue reveló ahorros de entre US$ 300 mil y US$ 600 mil al año. Mientras tanto, Delta Air Lines ha desarrollado su propia aplicación que aprovecha los datos meteorológicos en tiempo real para establecer alertas de índice de amenazas. Por último, United Airlines adoptó un enfoque similar con su inversión en tecnología micrometeorológica, que proporciona pronósticos localizados que ayudan a optimizar las rutas de vuelo y la eficiencia del combustible. “Los beneficios de estos sistemas impulsados por IA van más allá de la simple eficiencia operativa. Al minimizar los retrasos y las cancelaciones, las aerolíneas pueden mejorar significativamente la experiencia de los pasajeros y generar una mayor lealtad a la marca”, concluye Brooker.
