Las capacidades transformadoras de la IA se están interiorizando para ir más allá de las exageraciones y ofrecer un valor real. Para las aerolíneas, se ha convertido en una de las herramientas más poderosas a la hora de abordar de forma realista la enorme complejidad operativa del sector. Sin embargo, el éxito no proviene de la IA por sí sola, sino de su combinación con las herramientas adecuadas, pipelines de datos, algoritmos clásicos y modelos de aprendizaje automático.
Al automatizar los procesos, mejorar la experiencia del cliente y hacer más inteligentes los sistemas centrales, esta sinergia entre lo establecido y lo novedoso es lo que proporciona un ROI medible. En el sector de las aerolíneas, el uso de la IA en una amplia gama de áreas operativas y de cara al cliente permite una transformación significativa. Veámoslo más en detalle.
Automatizar la columna vertebral «invisible»
La automatización de la IA aporta valor no solo en la tecnología orientada al pasajero, sino también en la compleja y a menudo invisible columna vertebral de las operaciones de las aerolíneas.
Tomemos como ejemplo una reserva de carga entre compañías. Tradicionalmente, se trata de un proceso lento y manual que requiere la alineación entre varios transportistas, atraviesa varias zonas horarias y depende en gran medida de sistemas heredados. Hoy en día, los agentes de IA son capaces de trabajar en conjunto con otras aerolíneas para automatizar las reservas de franjas horarias de carga. Estos agentes pueden:
- Analizar las especificaciones de la carga
- Revisar acuerdos y rutas complejos en el sistema de gestión de cargas
- Comunicarse directamente con los agentes de IA de otras aerolíneas mediante protocolos A2A
- Reservar franjas horarias de carga de forma autónoma 24/7
Además de acelerar drásticamente el proceso de reserva, este método evita la fuga de ingresos causada por la demora en las respuestas, reduce la fricción operativa entre socios y desbloquea oportunidades que, de otro modo, se perderían simplemente debido a la latencia humana o del sistema.
De los sistemas rígidos a las soluciones «líquidas»
Durante décadas, el sector de las aerolíneas se ha visto limitado por rígidos ciclos de desarrollo. El lanzamiento de un nuevo servicio suele llevar meses o incluso años. Los agentes de IA cambian este paradigma porque permiten a las aerolíneas construir por capacidad, no por canal.
Imagina un único agente de IA diseñado para gestionar la disrupción. Ese mismo agente puede implementarse simultáneamente como:
- Una interfaz de voz en un sistema telefónico interactivo
- Un chatbot conversacional
- El motor de decisión detrás de una experiencia web dinámica
Este enfoque componible permite una experimentación e iteración más rápidas. En algunos casos, la IA puede incluso tomar decisiones sobre la propia interfaz del usuario, seleccionando componentes y configurando el recorrido del usuario en tiempo real en función de su contexto.
El resultado es la capacidad de lanzar nuevos productos o canales sobre la marcha, sin tener que reconstruir toda la experiencia, al tiempo que se obtienen los mismos beneficios operativos y empresariales en todos los puntos de contacto.
La IA no solo optimiza: Hace posible la optimización
Las aerolíneas ya dependen en gran medida de algoritmos de optimización, ya sea para rutas de vuelo que ahorren combustible o para la recuperación de IROP (Operaciones Irregulares). Pero estos algoritmos son tan eficaces como los datos que reciben. Aquí es donde la IA desempeña un papel fundamental.
Consideremos un caso típico de IROP: se cancela un vuelo de San Pablo a Montreal. El algoritmo de reasignación debe redirigir a cientos de pasajeros. En la teoría, la ruta más «óptima» puede involucrar una escala en Estados Unidos, pero el algoritmo no tiene visibilidad sobre qué pasajeros tienen un visado estadounidense válido o una autorización ESTA.
Un agente de IA puede ponerse en contacto de forma proactiva con los pasajeros afectados, solicitar la documentación necesaria, validarla a través de servicios externos y devolver los datos limpios y verificados al motor de optimización. Con esta entrada enriquecida, el algoritmo de IROP puede eliminar instantáneamente las opciones inviables y tomar decisiones realmente óptimas con mayor rapidez y con muchos menos fallos posteriores. De este modo, la IA no sustituye a la optimización, sino que la hace viable a nivel operacional a escala.
Evitar los obstáculos, desarrollar una ventaja
He identificado tres errores recurrentes que hacen descarrilar las iniciativas de IA en las aerolíneas.
En primer lugar, las organizaciones priorizan la novedad (como un chatbot de IA generativa llamativo) en lugar de la función (como la automatización de la reserva de carga backend). El ROI más rápido y fiable casi siempre procede de la mejora de los procesos «aburridos» pero esenciales.
En segundo lugar, tratan la IA generativa como la solución completa. Se invierte mucho en una solución de IA generativa impresionante, pero permanece desconectada de los modelos de aprendizaje automático, los algoritmos de optimización y los sistemas de datos centrales. Aislada, la IA generativa es poco más que una novedad.
En tercer lugar, las métricas se abordan a posteriori. La IA se despliega como un proyecto puntual, en lugar de gestionarse como un producto vivo. Sin métricas de calidad claras y definidas desde el primer día, los equipos acaban volando a ciegas.
El éxito real significa construir un marco para la iteración rápida. Esto implica:
- Calidad previa a la producción: Creación de conjuntos de datos impecables y definición temprana de métricas de calidad para evaluar el rendimiento de los agentes durante el desarrollo. Esta es la base para una iteración de IA escalable y de alta calidad.
- Rendimiento de la producción: Supervisión del comportamiento en el mundo real, como la precisión, la latencia y el rendimiento.
- Impacto empresarial: Vinculación directa del rendimiento de la IA con los principales KPI, como la reducción de costos, el aumento de los ingresos y la satisfacción del cliente.
Estos ejemplos son solo la punta del iceberg. La oportunidad real y duradera reside en crear capacidades para una transformación continua e inteligente. Las aerolíneas que dominen esto, conectando la IA generativa con algoritmos, midiendo sin descanso y centrándose en la función por encima de la novedad, lograrán un éxito sostenible. La verdadera ventaja competitiva no es una única herramienta o plataforma. Es la capacidad de construir una operación resistente y adaptable que convierta cada interacción con el cliente en un momento de confianza. Eso no es algo que se pueda comprar. Es algo que hay que construir.
El Airlines AI Studio de Globant trabaja junto a las aerolíneas para modernizar sus ecosistemas digitales, conectando IA, datos y sistemas centrales para convertir la complejidad en una ventaja competitiva. Desde la optimización operativa hasta experiencias de cliente más inteligentes, ayudamos a las aerolíneas a sentar las bases de la eficiencia, la resistencia y el crecimiento a largo plazo.
