En el mundo actual, donde la puntualidad, la seguridad y la eficiencia definen el éxito de las operaciones aéreas, la inteligencia artificial (IA) está surgiendo como un aliado estratégico transformador para aerolíneas y aeropuertos a nivel global. La capacidad que tiene para procesar volúmenes masivos de datos en tiempo real está redefiniendo desde la experiencia del pasajero hasta la gestión operativa, creando un paradigma completamente nuevo en la aviación comercial.
Pero antes de continuar hablando sobre todo lo que se esta desarrollando en el sector aéreo gracias a la IA, vayamos un poco al origen.
El Legado de John McCarthy: El Padre de la Inteligencia Artificial
Antes de profundizar en todas las aplicaciones actuales en la aeronáutica de la IA, para mi es fundamental conocer las raíces de esta tecnología transformadora. John McCarthy (1927-2011), matemático y científico computacional estadounidense, es reconocido universalmente como el “padre de la inteligencia artificial” por ser quien acuñó este término en 1955 y estableció las bases conceptuales de este campo.
McCarthy fue el primero en pronunciar la expresión “inteligencia artificial” en una propuesta redactada el 31 de agosto de 1955. Su visión pionera se centraba en la posibilidad de crear máquinas capaces de simular el pensamiento humano, un concepto revolucionario para su época.
Cronología del Desarrollo de la IA según McCarthy
En 1948, durante el Simposium Hixon, mientras completaba sus estudios de matemáticas en Caltech, McCarthy desarrolló la idea de utilizar computadoras para simular el comportamiento inteligente.
Para 1955, mientras trabaja en el New England Computation Center del MIT, McCarthy acuñó oficialmente el término “inteligencia artificial”.
En 1956, organizó junto a Marvin Minsky la histórica Conferencia de Dartmouth, misma que es considerada el punto de partida formal de la investigación en IA. Esta conferencia estableció las bases del campo, diferenciando la inteligencia artificial de la simple automatización.
En 1958 creó el lenguaje de programación LISP, específicamente diseñado para el procesamiento de expresiones simbólicas, que se convertiría durante décadas en el lenguaje preferido para desarrollar programas de IA. En este mismo año, publicó “Programs with Common Sense”, un artículo sobre el uso de la lógica matemática en IA que, aunque demasiado avanzado para implementarse con la tecnología de su época, sentó las bases conceptuales fundamentales de la IA.
Para 1962, se fue a Stanford como profesor titular, donde más tarde fundaría uno de los centros de investigación más influyentes en el campo.
Durante 1965, estableció el Laboratorio de Inteligencia Artificial de Stanford con financiación de la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzados de Defensa (DARPA por sus siglas en inglés) esta era una agencia de investigación militar, convirtiéndolo en un epicentro de innovación en reconocimiento facial, reconocimiento vocal y robótica del mundo.
McCarthy mantuvo una visión ética y colaborativa de la inteligencia artificial, fue un convencido de que esta tecnología debía desarrollarse para beneficiar a la humanidad. Aunque muchas de sus teorías no llegaron a materializarse durante su vida, los recientes avances en aprendizaje profundo (deep learning) han demostrado que fue un auténtico visionario cuyas ideas trascendieron su tiempo.
Panorama Global: La IA latiendo en el Corazón de la Aviación Moderna
La adopción de inteligencia artificial en el sector aeronáutico ha experimentado un crecimiento exponencial en los últimos cinco años. Según un informe de Accenture, más del 61% de las aerolíneas y el 69% de los aeropuertos tienen planes activos de inversión en soluciones basadas en IA para los próximos tres años. Este impulso no es casualidad: la industria genera diariamente miles de terabytes de datos provenientes de aeronaves, sistemas de reservas, operaciones aeroportuarias, redes sociales y patrones climáticos, creando un entorno ideal para aplicaciones de aprendizaje automático.
La Asociación Internacional de Transporte Aéreo (IATA) estima que la implementación adecuada de tecnologías de IA podría generar ahorros de hasta $40 mil millones anuales para la industria global, además de reducir significativamente las emisiones de carbono mediante operaciones más eficientes.
Monitorización Inteligente: Más Allá de la Supervisión Tradicional
La monitorización potenciada por la IA actualmente representa un salto cuántico respecto a los sistemas tradicionales. A diferencia de los enfoques convencionales que requieren interpretación humana de alertas predefinidas, los sistemas hoy en día, tienen capacidades de aprendizaje automático para detectar anomalías sutiles que escaparían al análisis convencional humano.
Por ejemplo, aerolíneas como Lufthansa, Emirates y Delta han implementado sistemas de monitorización de aeronaves con ayuda de la IA que analizan en tiempo real miles de parámetros de vuelo. La plataforma Skywise de Airbus, utilizada por más de 100 aerolíneas globalmente, emplea algoritmos avanzados para:
- Detectar patrones anómalos en componentes críticos antes de que generen fallos.
- Identificar desviaciones sutiles en el rendimiento de motores que podrían indicar necesidad de mantenimiento.
- Optimizar el consumo de combustible mediante análisis continuo de parámetros operativos
Este monitoreo está generando una diferencia que se basa en que las aerolíneas pueden anticiparse a problemas en lugar de tener que estar “reaccionando a ellos”, lo cual les esta permitiendo reducir interrupciones no programadas gracias a la detección temprana de potenciales fallas en las aeronaves.
Siguiendo con los ejemplos, ahora en el entorno aeroportuario, podemos señalar cómo en el Aeropuerto de Heathrow han implementado desde el año pasado utilizar redes de cámaras y sensores conectados a plataformas de IA para:
- Gestionar flujos de pasajeros en tiempo real, prediciendo concentraciones y ajustando recursos.
- Monitorizar movimientos en plataforma para evitar incidentes entre vehículos de servicio.
- Detectar objetos abandonados o comportamientos inusuales que podrían representar riesgos de seguridad.
- Optimizar la asignación de puertas de embarque basándose en múltiples variables operativas.
Pero no solo eso, también Heathrow en conjunto con el servicio de gestión de tráfico aéreo (NATS), con el propósito de recuperar hasta un 20% de la capacidad operativa que se perdía durante episodios de visibilidad limitada y nubosidad baja, durante 2024, NATS implementó un innovador sistema en su Laboratorio de Torre Digital de Heathrow. Esta iniciativa integró cámaras ultra HD 4K con sofisticados algoritmos de IA y aprendizaje automático, diseñados específicamente para optimizar las operaciones de aterrizaje cuando las condiciones meteorológicas adversas comprometen la visibilidad natural desde la torre de control.
Visión Predictiva: Otros usos de la IA en la Aviación
Las capacidades predictivas representan quizás el área más revolucionaria de la aplicación de IA en aviación. Ya que, usando modelos avanzados de aprendizaje profundo, las organizaciones aeronáuticas pueden ahora anticipar escenarios con un nivel de precisión previamente imposible.
Estos modelos predictivos operados con IA, están integran datos meteorológicos, históricos de vuelos, condiciones operativas y múltiples variables contextuales para pronosticar retrasos con una precisión asombrosa, por ejemplo:
- American Airlines implementó un sistema que predice con 24-48 horas de antelación qué vuelos tienen alta probabilidad de retraso, permitiendo acciones preventivas
- El software de gestión de combustible “SkyBreathe” de OpenAirlines analiza más de 100 variables por segundo durante el vuelo para recomendar ajustes que optimizan el consumo de combustible.
- La plataforma FlightPulse de GE Aviation proporciona a los pilotos análisis predictivos personalizados sobre cómo sus decisiones afectan la eficiencia operativa
Otro uso de la IA y es una transformación más profunda, la observamos en el mantenimiento aeronáutico, donde la IA está sustituyendo progresivamente los programas basados en intervalos fijos por estrategias predictivas:
- El programa “Prognos” de Lufthansa Technik, es un programa que analiza terabytes de datos operativos para el mantenimiento predictivo y la optimización de la gestión de flotas de aeronaves, para predecir con precisión cuándo fallará un componente
- Air France-KLM por ejemplo, utiliza algoritmos predictivos que han reducido en un 30% los eventos de mantenimiento no programados en su flota de Dreamliners.
- Rolls-Royce implementa “motores inteligentes” que transmiten continuamente datos para análisis predictivo, permitiendo intervenciones específicas antes de que ocurran fallos
Continuaremos este análisis, la próxima semana en la segunda parte de esta columna, ya que es muy amplio el uso de la inteligencia artificial en la actualidad en la industria aérea.
No se despeguen la próxima semana para la continuación de esta columna.
¡Hasta el próximo vuelo!
