A forte onda de frio nos EUA tem pressionado com intensidade o setor aéreo, provocando alterações em malha, rotas e horários que reverberam globalmente. Em momentos assim, companhias precisam responder a um volume muito maior de consultas e tomar decisões operacionais rápidas, sempre dentro de rígidos limites de segurança — e muitas estão recorrendo à inteligência generativa para ajudar nessas tarefas e tornar suas operações mais reativas e eficientes.
Um exemplo é o grupo Air France-KLM, que no ano passado criou uma “fábrica” de IA generativa em nuvem para uso em toda a organização. Desenvolvida em parceria com Accenture e Google Cloud, a iniciativa busca tornar o desenvolvimento de IA mais consistente e reaproveitável, permitindo testar e implantar modelos generativos de forma centralizada. Segundo a empresa, a fábrica já gera resultados mensuráveis em operações de solo, engenharia e manutenção e em funções de atendimento ao cliente, e a implantação corporativa de IA generativa aumentou a velocidade de desenvolvimento em mais de 35%.
A fábrica foi construída sobre trabalhos anteriores com a Accenture, que incluíram a migração de aplicações centrais para a nuvem. Desde então, o grupo criou um assistente privado de IA e ferramentas RAG (retrieval-augmented generation) que conectam grandes modelos de linguagem a buscas internas, apoiando tarefas como diagnosticar e reparar danos em aeronaves. Além disso, a plataforma serve para treinar funcionários no uso dessas ferramentas, para que possam aproveitar os LLMs em benefício do negócio.
A United Airlines também vem experimentando o uso de IA em suas operações. Em entrevista ao CIO.com, o CIO Jason Birnbaum definiu a IA como um meio de “encurtar ciclos de decisão” durante operações irregulares, como as interrupções provocadas pela recente onda de frio. A trajetória da companhia com IA começou pelo atendimento a consultas de passageiros.
Quando há atrasos ou cancelamentos, os representantes precisam responder de forma rápida, informativa e mantendo um estilo de comunicação definido pela companhia — lapidado pelo programa “Every Flight Has A Story”. Durante longos períodos de disrupção, manter a produção constante desses comunicados, feitos pelos chamados “storytellers”, torna-se difícil. Birnbaum explicou que, “considerando o número de atrasos em relação aos storytellers, não seria possível ter uma pessoa escrevendo uma nova mensagem para cada evento. Então focamos em priorizar as situações de maior impacto.”
O processo envolve alimentar o modelo de IA com os dados básicos do voo e o fluxo de comunicação entre tripulação de cabine, pilotos, agentes de portão e a equipe de operações, além de informações adicionais como meteorologia, para gerar um rascunho de mensagem ao cliente. “O desafio foi fazer com que o modelo entendesse as nuances do estilo de comunicação da United e o que queríamos enfatizar. A engenharia de prompts serviu para usar as palavras que a United prefere. Por exemplo, podemos enfatizar a segurança sem alarmar as pessoas, e a ferramenta de IA está aprendendo a escolher as palavras certas.” Birnbaum acrescentou que o modelo também foi muito bom em olhar dados passados para trazer informações de voos anteriores à situação atual — algo que até mesmo os storytellers humanos nem sempre incluíam, e que pode ser muito útil para o cliente.
Uma avaliação da Boston Consulting Group sobre maturidade em IA coloca as companhias aéreas em um nível “médio”, avanço em relação a um patamar ligeiramente abaixo da média no ano anterior. Do total de 36 companhias pesquisadas, apenas uma atendia aos critérios mais elevados de preparação para um futuro habilitado por IA. O estudo sugere que, até 2030, as transportadoras que incorporarem a IA no cerne de seus fluxos de trabalho poderão alcançar margens operacionais 5 a 6 pontos percentuais maiores que as de concorrentes.
Espera-se que a IA generativa passe a integrar o núcleo operacional de companhias e aeroportos, onde decisões sobre malha, alocação de tripulação, rotações de aeronaves e recuperação de passageiros precisam ser tomadas com rapidez. A Microsoft afirma que sistemas de IA orientados por dados podem reduzir as causas raiz de atrasos em até 35% por meio de previsão de disrupções, limitando a propagação dos impactos. A empresa também cita que iniciativas de personalização impulsionadas por IA podem aumentar a receita por passageiro em cerca de 10% a 15%, e que ferramentas de autoatendimento baseadas em IA podem gerar reduções de custo de até 30%.
Diante de eventos climáticos extremos e de operações cada vez mais complexas, as companhias aéreas vêm acelerando a adoção de soluções generativas e de IA para melhorar resiliência, eficiência e a qualidade do atendimento ao cliente — sem, porém, abrir mão dos requisitos de segurança que regem o setor.
