ИИ в авиакомпаниях: от экспериментов к практическому внедрению

Использование искусственного интеллекта в деятельности авиакомпаний уверенно переходит от стадии экспериментов к практическому внедрению. Это показало обсуждение на специальной панельной дискуссии, посвященной искусственному интеллекту, в рамках ежегодного форума Digital Aviation & Travel Forum, организованного компанией "АТО Ивентс" в конце мая в Москве.

Дискуссия показала, что компании начинают более четко осознавать как текущие возможности ИИ, так и его ограничения и перспективы. Все больше кейсов выходит за пределы пилотных проектов, а ИИ становится реальным инструментом повышения эффективности как в работе с клиентами, так и во внутренних бизнес-процессах. Основной акцент смещается от теоретических рассуждений к поиску конкретной пользы, измеримых эффектов и безопасных сценариев применения.

Так, в авиакомпании "ЮТэйр" выделяют три уровня использования ИИ: как самостоятельного продукта (например, генеративные инструменты), как компонента существующих решений (например, чат-ботов) и как средства ускорения разработки новых решений. Особенно подчеркивается потенциал генеративного ИИ для быстрого прототипирования и снижения барьера между идеей и ее реализацией. Такие инструменты дают возможность офисным сотрудникам без глубоких технических знаний самостоятельно тестировать гипотезы и тем самым разгружать разработчиков.

В "Уральских авиалиниях", активно применяющих ИИ в клиентском сервисе, наиболее успешным кейсом стало внедрение в колл-центр речевой аналитики от "Яндекса". Это позволило автоматически анализировать 100% звонков, оперативно выявлять проблемные участки и повышать качество обслуживания. Параллельно продолжается автоматизация справочных запросов, а также точечное использование генеративного ИИ в маркетинге и внутренних исследованиях. Активно рассматривается применение ИИ в планировании экипажей и парка ВС.

"Аэрофлот" и его IT-интегратор AFLT Systems подошли к вопросу системно. Компания структурирует ИИ по направлениям: компьютерное зрение для безопасности, речевая аналитика для клиентского сервиса, машинное обучение и нейросети для анализа телеметрии, планирования рейсов и экономии топлива. Генеративный ИИ рассматривается в первую очередь для бэк-офиса — автоматизации онбординга, внутренней поддержки и закупок. Особо подчеркивается важность качества и структуры данных — без этого ИИ не даст результатов. Отдельно ведется работа по созданию R&D-команды для быстрой оценки гипотез и определения реальной пользы ИИ-решений. Аналогичная команда, хотя и не получившая пока административного оформления, уже сформировалась и в авиакомпании "ЮТэйр".

S7 Airlines также подтверждает переход от тестирования к прикладному использованию: активны проекты по чат-ботам, предиктивной аналитике продаж и техническому обслуживанию ВС. Отмечается, что генеративный ИИ используется и для документации, автотестов, аналитических обзоров. Большое внимание уделяется локализации и безопасности — особенно при работе с клиентскими данными. Компания подчеркивает, что полноценное внедрение требует не только технологий, но и изменения инфраструктуры, а также появления новых ролей и команд, способных этим управлять.

Как подчеркнул модератор панельной дискуссии, гендиректор компании ORS Александр Сизинцев, ИИ уже не воспринимается как нечто абстрактное или модное — он становится реальным инструментом в арсенале авиакомпаний. Об этом же свидетельствуют и результаты проведенного ORS масштабного исследования мнений, в котором приняли участие сорок топ-менеджеров из авиакомпаний, обслуживающих 95% российского трафика, а также из крупнейших российских вендоров и онлайн-тревел-агентств (OTA).

Согласно данным исследования, 67% компаний-респондентов используют ИИ в своих бизнес-процессах, а увеличение своих инвестиций в ИИ планирует 81% респондентов. Приведенная диаграмма детально показывает уже действующие и планируемые направления применения искусственного интеллекта.

Наиболее активно идет внедрение функций ИИ в направления, непосредственно связанные с работой с пассажирами: обслуживание клиентов, маркетинг и продажи, планирование и контроль качества. Эти области дают быстрый возврат инвестиций, легко автоматизируются и поддаются A/B-тестированию. На следующем этапе планируется смещение приоритетов во внутренние бизнес-процессы: управление флотом, экипажами, ресурсами — где эффект масштабнее, но реализация сложнее. Работа в сферах управления рисками, финансового управления, аудита и контроля пока не началась — это сложные процессы, и авиакомпании проявляют здоровый консерватизм. Получить данные исследования можно по ссылке.

Одной из перспективных сфер применения ИИ является управление доходами и прогнозирование спроса, поскольку современные методы машинного обучения и нейросетей открыли путь для создания систем RMS (Revenue Management Systems) нового поколения, которые прогнозируют спрос не только на основе исторических данных о динамике продаж на предыдущие рейсы, но и с учетом гораздо более широкого набора признаков, позволяющих повысить точность прогноза. Одним из примеров подобной системы служит RMS, которую сейчас разрабатывает компания ORS.