L'area di un aeroporto con dei viaggiatori e le loro valigie

Come 4 compagnie aeree USA sfruttano l’IA

Anche alcune compagnie aeree stanno adottando l’intelligenza artificiale (IA) per soddisfare i clienti e migliorare le operazioni di volo.

TechEmergence ha condotto uno studio sulle 4 compagnie aree americane più grandi per capire come sfruttano questa tecnologia. Tali aziende sono state scelte in base alle entrate operative del 2016 ricavate dalle relazioni finanziarie delle società.

Le applicazioni di IA più usate in questo settore sono: assistenti digitali, logistica intelligente e riconoscimento facciale. Vediamo quali sono le 4 aziende che le sfruttano meglio e in che modo.

 

1. American Airlines

La compagnia aerea principale ha incentrato la propria competizione annuale, HackWars, sullo sviluppo di applicazioni di IA, droni, realtà aumentata e virtuale. HackWars IV è stato un hack-a-thon di 24 ore dove i partecipanti hanno lavorato in squadra per progettare un’applicazione vantaggiosa sia per i clienti sia per i dipendenti dell’azienda.

La squadra vincitrice, “Team Avatar”, ha creato un’applicazione che permette agli utenti di determinare la dimensione del loro bagaglio prima di arrivare in aeroporto o di procedere al gate. La squadra ha anche affermato che la loro applicazione consentirebbe agli utenti di “pagare anticipatamente le eventuali spese” associate al loro bagaglio.

 

2. Delta Airlines

Nel maggio del 2017 Delta Airlines ha annunciato un investimento di 600.000 dollari in 4 chioschi automatici self-service per il controllo bagagli. Uno di questi chioschi includerà la tecnologia di riconoscimento del volto.

La compagnia aerea ha scelto l’aeroporto Minneapolis-St. Paul International per testare i 4 chioschi self-service. La tecnologia di riconoscimento facciale verrà usata per verificare l’identità del cliente. L’operazione avverrà controllando la corrispondenza dei volti dei clienti alle foto del passaporto.

 

3. Southwest

La Southwest, invece, sta adottando il machine learning per migliorare le operazioni. Jeff Hamlet, ex direttore della Air Operations Assurance di Southwest Airlines, ha dichiarato che lui e il suo team hanno usato tecniche di apprendimento automatico come analisi delle serie temporali e riconoscimento dei modelli per migliorare le loro capacità di data mining.

L’analisi delle serie temporali è un metodo per valutare una serie di dati che vengono ordinati in base al tempo. Questo tipo di analisi è spesso adottata per identificare tendenze o modelli.

Hamlet sostiene che questi approcci hanno permesso di individuare i possibili guasti di volo trovati nei rapporti dei dati dei piloti. Questi risultati sono stati poi trasmessi al centro di controllo del traffico aereo situato al punto di arrivo. Hamlet sostiene che in questo caso l’analisi delle serie temporali ha contribuito ad evitare un incidente.

 

4. United Airlines

Nel settembre del 2017 la United Airlines ha annunciato una collaborazione con Amazon Alexa chiamata “United skill“. L’applicazione consente agli utenti di Alexa di trovare le risposte alle domande più comuni sui voli United Airlines comunicando attraverso il linguaggio naturale.

Gli utenti possono fare ad Alexa domande sulle situazioni di volo, sui tempi e sui servizi. Possono chiedere, ad esempio, se un volo è stato cancellato, se è presente il wi-fi a bordo oppure se è possibile fare il check-in.

L’app, però, ha alcune limitazioni. I comandi devono essere formulati in modo molto specifico e le informazioni su determinate funzionalità quali il check-in sono limitate ai voli nazionali.

Finora, le recensioni pubblicate su Amazon sono sia positive sia negative. Alcune hanno lamentato tempi di volo non corretti e malintesi con i comandi vocali.

L’applicazione necessita di un miglioramento e le aziende si stanno muovendo in questa direzione. Sarà interessante vedere se la collaborazione si dimostrerà vantaggiosa sia per Amazon sia per United Airlines.

 

Un settore che sta prendendo il volo…

Queste compagnie aeree stanno sperimento diverse applicazioni di IA in molteplici settori, tra cui il servizio clienti, gestione degli aeroporti e operazioni di volo. L’International Air Transport Association ha pubblicato un report secondo cui lo sviluppo tecnologico degli aeroporti sarà di fondamentale importanza per i prossimi anni.

Secondo l’associazione, i costi dello sviluppo aeroportuale, in particolare quelli legati al potenziamento e al rinnovamento delle infrastrutture e delle operazioni esistenti, supereranno un trilione di dollari nei prossimi 15 anni. Pertanto, l’innovazione sarà un elemento fondamentale. Soprattutto i chioschi e le applicazioni aeroportuali di IA e self-service dovrebbero armonizzarsi al meglio con questa prospettiva.

Gli algoritmi e le applicazioni si adattareanno ai nuovi problemi che vengono segnalati dai piloti, dalla FAA (Federal Aviation Administration) e da tutti coloro che lavorano nello spazio aeronautico. Il machine learning continuerà a svolgere un ruolo importante nel modo in cui le compagnie aeree leader tradurranno i dati in risultati preziosi per le loro aziende.

Per non parlare dell’impatto economico per la crescita del lavoro. Nei prossimi 20 anni vedremo una crescita ampia e duratura nel mercato del lavoro aeronautico commerciale. L’espansione economica globale ha consentito alle compagnie aeree di “espandere le loro flotte e gli orari di volo” per soddisfare la crescente domanda dei consumatori. Nel 2016 l’industria aeronautica ha creato 67,7 milioni di posti di lavoro nella catena di approvvigionamento e prodotto 3 trilioni di dollari di valore aggiunto globale.

A quanto pare, le principali compagnie aeree hanno dei buoni motivi per sperimentare ed innovare con l’intelligenza artificiale.

L’IA può essere utile per le aziende e i consumatori, se applicata in modo corretto. Se ne stanno accorgendo anche le principali banche e aziende petrolifere.

In futuro questa tecnologia sarà sempre più presente anche in questi settori. Per ricevere aggiornamento sull’evoluzione digitale, iscriviti alla newsletter.

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Fonte: TechEmergence


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