Predicción de la demanda de carga aérea en aeropuertos gracias a la inteligencia artificial

La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una herramienta poderosa que está transformando una amplia gama de industrias. Un área en la que la IA está demostrando un impacto significativo es la gestión y operación de aeropuertos. En un giro innovador, la IA ahora tiene la capacidad de prever la demanda de carga aérea mensual en cada aeropuerto, optimizando la logística y el flujo de trabajo de la industria de transporte de mercancías por aire.

La demanda de carga aérea es un aspecto crítico en la operación de aeropuertos y en la planificación de la logística de las compañías aéreas de carga. Tradicionalmente, esta predicción se basaba en análisis manuales de datos históricos, tendencias económicas y factores estacionales. Sin embargo la IA ha dado un salto adelante al ofrecer modelos predictivos precisos y eficientes para estimar la demanda de carga aérea mensual.

El rol de la IA y sus beneficios para la carga aérea

Los algoritmos de IA utilizan datos históricos y en tiempo real para prever con precisión la demanda de carga aérea. Estos algoritmos son capaces de analizar patrones complejos y factores influyentes, como eventos estacionales, días festivos, condiciones económicas y tendencias del mercado global. A medida que se alimenta de más datos, la IA ajusta sus predicciones y aumenta su precisión con el tiempo.

La integración de la IA en la predicción de la demanda de carga aérea ofrece una serie de beneficios para la industria:

• Eficiencia Operativa: Al prever con precisión la demanda de carga, las aerolíneas y los aeropuertos pueden optimizar sus operaciones y asignar recursos de manera más eficiente. Esto ayuda a reducir los tiempos de espera, minimizar los costos y mejorar la utilización de la capacidad.
  Reducción de Pérdidas: La predicción precisa de la demanda de carga aérea permite evitar la sobrecarga o subutilización de recursos, lo que a su vez reduce las pérdidas financieras asociadas a la gestión ineficiente.
• Mejora en la Experiencia del Cliente: La IA permite a las compañías aéreas y aeropuertos proporcionar un mejor servicio al cliente al evitar retrasos y tiempos de espera innecesarios. Esto contribuye a una experiencia de envío más fluida y satisfactoria.
• Toma de Decisiones Informada: Los líderes de la industria pueden tomar decisiones más informadas y estratégicas basadas en datos y análisis precisos proporcionados por la IA. Esto ayuda a planificar con anticipación y adaptarse a los cambios en la demanda.

La situación en España

Los aeropuertos españoles han implementado el uso de la inteligencia artificial (IA) para predecir la demanda mensual de carga aérea, considerando el tipo de producto y su origen y destino. Esta iniciativa ha sido desarrollada por la consultora AIS Group y está integrada en la plataforma de gestión del proyecto Muelle Digital.

El proyecto, respaldado por la Unión Europea como parte del Plan de Transformación y Resiliencia del Estado, involucra a múltiples empresas, entre ellas GPA, Portel, el Clúster Digital de Catalunya y el Clúster de Movilidad y Logística de Euskadi. Su objetivo es impulsar la digitalización del proceso de transporte terrestre y la recepción de mercancías en las terminales de carga aérea, al mismo tiempo que se crea un tablero de control estratégico para visualizar la operación de carga en los aeropuertos.

Para lograrlo, AIS Group, especialista en inteligencia artificial y análisis, ha desarrollado dos tipos de modelos de IA que se encargan de predecir la demanda de carga aérea:

• El primer conjunto de modelos se basa en información histórica de carga y datos macroeconómicos como el PIB y la balanza comercial. Estos modelos pronostican la carga aérea según el aeropuerto y el tipo de vuelo.
• El segundo conjunto de modelos se centra en predecir la distribución de carga según el tipo de producto y el origen-destino. Empleando técnicas avanzadas de IA, como el aprendizaje automático (machine learning), estos modelos logran un alto nivel de precisión con un margen de error promedio de entre el 10 % y el 15 %. El proceso se ha automatizado para buscar la mejor combinación de modelos, lo que facilita la labor de los profesionales encargados de la gestión de carga en diferentes escenarios específicos, como aeropuerto, tipo de avión y dirección del transporte, entre otros.

Esta innovadora implementación de la inteligencia artificial en el ámbito de la carga aérea no solo promete mayor eficiencia en la operación de los aeropuertos, sino que también ofrece a las empresas involucradas una herramienta valiosa para tomar decisiones estratégicas informadas. El uso de datos históricos y macroeconómicos para la predicción de la demanda de carga aérea, junto con las técnicas de IA avanzadas, representa un avance significativo en la optimización de los procesos logísticos y en la maximización de la eficiencia en la distribución de productos a través de los aeropuertos españoles.

Desafíos y futuro de la predicción de carga aérea con IA

A pesar de los beneficios la implementación exitosa de la predicción de carga aérea con IA presenta algunos desafíos. La calidad y disponibilidad de los datos, así como la precisión de los algoritmos, son factores críticos que afectan la eficacia de las predicciones. Además, es fundamental contar con profesionales capacitados para interpretar y utilizar las predicciones de manera efectiva.