ИИ в авиации: 5 сфер, где алгоритмы уже меняют отрасль

Искусственный интеллект трансформирует коммерческую авиацию, внедряясь в техобслуживание, ценообразование, работу с клиентами, наземные процессы и поддержку экипажа. Forbes выделил пять направлений, где алгоритмы уже приносят измеримый эффект.

5 главных фактов о внедрении ИИ в авиации

1. Предиктивное обслуживание. Авиакомпании анализируют данные с датчиков самолётов для прогнозирования износа и отказов, переходя от ремонта по факту к плановому. Это снижает число задержек рейсов.
2. Персонализированное ценообразование. Алгоритмы учитывают историю бронирований, спрос, статус в программе лояльности и поведение пользователя. В итоге разные пассажиры видят разные цены на один рейс, что усиливает дискуссию о прозрачности тарифов.
3. Работа с клиентами при сбоях. При отменах и задержках ИИ автоматически перебронирует билеты, выдаёт ваучеры и обрабатывает обращения. Однако сокращение контактов с живыми сотрудниками может вызвать недовольство.
4. Автоматизация наземных процессов. Биометрическая посадка, обработка багажа, досмотр и управление логистикой — биометрия в аэропортах уже расширяется, ускоряя обслуживание.
5. Поддержка экипажа. В кабине пилотов ИИ анализирует состояние самолёта, погодные риски и расход топлива. Последний фактор — ключевой источник экономии для авиакомпаний и способ снизить выбросы без замены парка.

Полностью автономные пассажирские лайнеры в обозримой перспективе маловероятны из-за регуляторных и технических ограничений. По оценке Forbes, ИИ становится частью операционной инфраструктуры отрасли, снижая издержки и повышая эффективность. Вопросы прозрачности тарифов и качества сервиса остаются в центре дискуссии. Технология способна перераспределить силы на рынке бронирований: LLM-инструменты могут подтолкнуть авиакомпании к прямым продажам, создав давление на турагентства и агрегаторы. Подробнее — актуальные модели ASIC.

По нашим наблюдениям, российские авиакомпании, такие как «Аэрофлот», уже тестируют ИИ для прогнозирования отказов двигателей, что особенно актуально в условиях ограниченного доступа к западным комплектующим. Для российских майнеров, размещающих оборудование в регионах с дешёвой электроэнергией (например, в Иркутской области с тарифами около 3-5 ₽/кВт·ч), рост спроса на вычислительные мощности для обучения ИИ-моделей открывает новые возможности для диверсификации бизнеса. В мае 2024 года исследователи из GE Aerospace разработали проект гиперзвукового двигателя с помощью генеративного ИИ, что подтверждает тренд на углубление применения технологий.