Ο αντίκτυπος της τεχνητής νοημοσύνης στην επιχειρηματική αεροπορία

Εισαγωγή

Η επιχειρηματική αεροπορία υφίσταται σημαντικό μετασχηματισμό χάρη στην τεχνητή νοημοσύνη (AI). Από τη διαχείριση των πτήσεων και την εμπειρία των πελατών έως τη βελτιστοποίηση του κόστους, η τεχνητή νοημοσύνη επαναπροσδιορίζει τα πρότυπα της αεροπορικής διαμεσολάβησης. Για τους εκτελεστικούς βοηθούς, τους διευθυντές εταιρειών και τις πολυτελείς υπηρεσίες concierge, η αποτελεσματικότητα και η ταχύτητα είναι απαραίτητες. Η τεχνητή νοημοσύνη καθιστά πλέον δυνατή την ταχύτερη κράτηση ενός ιδιωτικού τζετ , τη βελτιστοποίηση των ταξιδιών και τη μείωση του κόστους, ενώ παράλληλα εγγυάται εξατομικευμένες υπηρεσίες.
Σε αυτό το άρθρο, διερευνούμε τον τρόπο με τον οποίο η Τεχνητή Νοημοσύνη επηρεάζει την αεροπορική διαμεσολάβηση, με συγκεκριμένα παραδείγματα και επιχειρηματικές περιπτώσεις που καταδεικνύουν τις ανατρεπτικές δυνατότητές της.

Χρήση της ΤΝ για τη βελτιστοποίηση των ταξιδιών και του κόστους

Βελτιωμένη διαχείριση διαδρομών

Οι αλγόριθμοι μπορούν να αναλύουν τη διαθεσιμότητα αεροσκαφών, τις καιρικές συνθήκες και τους περιορισμούς πτήσεων σε πραγματικό χρόνο. Αυτό επιτρέπει τη βελτιστοποίηση των διαδρομών για τη μείωση της κατανάλωσης καυσίμων και την αποφυγή καθυστερήσεων.
AEROAFFAIRES το χρησιμοποιεί για να προτείνει βελτιστοποιημένες διαδρομές στους πελάτες, λαμβάνοντας υπόψη τους επικρατούντες ανέμους και τις πιο αποδοτικές αεροπορικές διαδρομές. Σε συνδυασμό με την τεχνογνωσία μας, αυτό όχι μόνο μειώνει τους χρόνους πτήσης αλλά καιβελτιώνει την άνεση των επιβατών.

Μείωση του κόστους μέσω της μηχανικής μάθησης

Η μηχανική μάθηση καθιστά δυνατή τηνανάλυση ιστορικών δεδομένων για την προσαρμογή των τιμών ανάλογα με τη ζήτηση και την προσφορά. Τα μοντέλα πρόβλεψης προβλέπουν περιόδους υψηλής ζήτησης και προσαρμόζουν τους ναύλους για να προσφέρουν στους πελάτες μας πιο ανταγωνιστικές επιλογές. Το αποτέλεσμα Αύξηση των κρατήσεων κατά 15% και μείωση του κόστους για τους πελάτες κατά 10%.

Εμπειρία πελατών και εξατομίκευση με τεχνητή νοημοσύνη

Chatbots και εικονικοί βοηθοί

Παρόλο που έχουμε επιλέξει να παραμείνουμε βασισμένοι στην ανθρώπινη επαφή, υπάρχουν πλέον εικονικοί βοηθοί με τεχνητή νοημοσύνη που μπορούν να διευκολύνουν την επικοινωνία με τους πελάτες, είτε πρόκειται για ένα αίτημα για προσφορά είτε για μια επείγουσα κράτηση. Προσφέρουν υπηρεσίες 24/7 και μπορούν να χειριστούν πολλά αιτήματα ταυτόχρονα. Στο μέλλον, είναι πιθανό ένα chatbot τεχνητής νοημοσύνης να μπορεί να χειρίζεται άμεσα τα αιτήματα προσφοράς βάσει μιας ενημερωμένης βάσης δεδομένων των διαθέσιμων αεροσκαφών, εξοικονομώντας πολύτιμο χρόνο στους βοηθούς μας, ο οποίος θα μπορούσε να αφιερωθεί στην πρόβλεψη κάθε λεπτομέρειας που θα μπορούσε να βελτιώσει την εμπειρία πτήσης των πελατών μας.

Εξατομικευμένες υπηρεσίες κατά την πτήση

Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αναλύσει τις προτιμήσεις των επιβατών για να προσφέρει μια εμπειρία προσαρμοσμένη στα μέτρα τους: επιλογή γευμάτων, ατμόσφαιρα καμπίνας, προτιμώμενες ώρες πτήσης. Οι συστάσεις προσαρμόζονται ανάλογα με τις συνήθειες των ταξιδιωτών. Αυτές οι πληροφορίες επιτρέπουν στους βοηθούς μας να προετοιμάσουν μια πτήση που είναι ακριβώς κατάλληλη για εσάς.

Ασφάλεια και προληπτική συντήρηση

Εκπαίδευση και πρόσληψη προσωπικού αεροπορικών εταιρειών

Η τεχνητή νοημοσύνη μεταμορφώνει επίσης την εκπαίδευση και την πρόσληψη πιλότων και προσωπικού αεροπορικών εταιρειών. Οι προσομοιωτές πτήσης που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη επιτρέπουν πιο ρεαλιστική και καθηλωτική εκπαίδευση, με δυναμικά σενάρια που βασίζονται σε πραγματικές καταστάσεις. Η τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιείται επίσης για την ανάλυση των επιδόσεων των πιλότων και τον εντοπισμό τομέων προς βελτίωση.
Όσον αφορά τις προσλήψεις, τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης βοηθούν στον εντοπισμό των καταλληλότερων προφίλ για τις ειδικές ανάγκες των ιδιωτικών αεροπορικών εταιρειών.

Πρόβλεψη ανωμαλιών

Η τεχνητή νοημοσύνη συμβάλλει στην πρόληψη περιστατικών αναλύοντας εκατομμύρια αρχεία δεδομένων πτήσης και εντοπίζοντας ανωμαλίες πριν από την εμφάνιση προβλήματος. Οι ιδιωτικές αεροπορικές εταιρείες χρησιμοποιούν αλγορίθμους ΤΝ για την παρακολούθηση της κατάστασης των κινητήρων και τον εντοπισμό σημείων βλάβης πριν απαιτηθεί ανθρώπινη παρέμβαση.
Αυτή είναι η περίπτωση της λύσης προβλεπτικής συντήρησης Prognos®, που ξεκίνησε το 2016 από την Air-France KLM, η οποία αξιοποιεί δεδομένα από συστήματα αεροσκαφών για τη βελτίωση μοντέλων και διαδικασιών συντήρησης.

Τεχνητή νοημοσύνη και βιώσιμη ανάπτυξη στην επιχειρηματική αεροπορία

Μείωση του αποτυπώματος άνθρακα

Η τεχνητή νοημοσύνη αναπτύσσεται σε κάθε φάση του ταξιδιού του πελάτη, από τη χρήση των chatbots για την ηλεκτρονική βοήθεια και τις κρατήσεις, έως τη βελτιστοποίηση της πιλοτικής οδήγησης σε πραγματικό χρόνο με τη χρήση προηγμένων αλγορίθμων για τη μείωση της κατανάλωσης καυσίμων και τη βελτίωση της ενεργειακής απόδοσης των πτήσεων.
Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί επίσης να χρησιμοποιηθεί για την ανάλυση των συντελεστών πληρότητας των αεροσκαφών και την προσφορά στους πελάτες πτήσεων με “κενό πόδι”, μειώνοντας έτσι τον αριθμό των κενών πτήσεων.

Ηλεκτρικά και υβριδικά αεροσκάφη

Η τεχνητή νοημοσύνη διαδραματίζει βασικό ρόλο στην ανάπτυξη ηλεκτρικών και υβριδικών αεροσκαφών, βελτιστοποιώντας τη διαχείριση της ενέργειάς τους και βελτιώνοντας την εμβέλειά τους. Για παράδειγμα, η Aura Aero, μια γαλλική εταιρεία, αναπτύσσει τοERA (Electric Regional Aircraft), ένα 19θέσιο υβριδικό-ηλεκτρικό περιφερειακό αεροσκάφος. Το ERA διαθέτει οκτώ ηλεκτροκινητήρες που τροφοδοτούνται από μπαταρίες και στροβιλογεννήτριες, με εμβέλεια σε υβριδική λειτουργία έως και 1.666 χλμ. Η χρήση τεχνητής νοημοσύνης στα συστήματα διαχείρισης ενέργειας και προληπτικής συντήρησης συμβάλλει στη σημαντική μείωση των εκπομπών CO₂ και του κόστους λειτουργίας.

Ποιες είναι οι προκλήσεις της ενσωμάτωσης της ΤΝ στην επιχειρηματική αεροπορία

Η υιοθέτηση της τεχνητής νοημοσύνης στην επιχειρηματική αεροπορία παρουσιάζει αρκετές προκλήσεις. Σε αυτές περιλαμβάνεται η ασφάλεια στον κυβερνοχώρο, καθώς η αυξημένη χρήση αυτοματοποιημένων δεδομένων και συστημάτων μπορεί να εκθέσει τις εταιρείες σε κινδύνους παραβίασης. Επιπλέον, η ενσωμάτωση της ΤΝ απαιτεί σημαντικές τεχνολογικές επενδύσεις, γεγονός που μπορεί να επιβραδύνει την υιοθέτησή της από ορισμένες εταιρείες του κλάδου. Τέλος, οι κανονισμοί για τις αερομεταφορές πρέπει να εξελιχθούν ώστε να παρέχουν ένα πλαίσιο για τη χρήση αυτών των νέων τεχνολογιών, διασφαλίζοντας παράλληλα την ασφάλεια των πτήσεων και τη συμμόρφωση με τα διεθνή πρότυπα.

Συμπέρασμα

Η τεχνητή νοημοσύνη μεταμορφώνει βαθιά τις αεροπορικές διαμεσολαβήσεις και την επιχειρηματική αεροπορία. Από τη βελτιστοποίηση του κόστους έως τη βελτίωση της εμπειρίας των πελατών, της ασφάλειας και της βιώσιμης ανάπτυξης, η τεχνητή νοημοσύνη αποτελεί βασικό σύμμαχο για τις εταιρείες και τους επαγγελματίες του τομέα, αν και ο ανθρώπινος βοηθός παραμένει απαραίτητος.

Στην AEROAFFAIRES, ενσωματώνουμε αυτές τις τεχνολογίες για να προσφέρουμε στους πελάτες μας όλο και πιο αποτελεσματικές, εξατομικευμένες και φιλικές προς το περιβάλλον λύσεις.