تنزف شركات الطيران مليارات الدولارات كل عام، ليس بسبب أسعار الوقود أو تكاليف العمالة، بل بسبب التكنولوجيا القديمة التي لا تستطيع التعامل مع تعقيد الطيران العالمي اليوم.
تولد العمليات الحديثة كميات هائلة من البيانات وتتطلب التنسيق في الوقت الفعلي بين الشركاء والعملاء. وببساطة، لا تستطيع الأنظمة القديمة تحقيق ذلك.
كبير مسؤولي التكنولوجيا في شركة IBS Software.
وفقًا لاستطلاعات الصناعة، ترى 80% من شركات الطيران الآن أن تكنولوجيا المعلومات القديمة تشكل عائقًا تشغيليًا كبيرًا، ارتفاعًا حادًا من 65% في عام 2019. وهذه الأنظمة ليست غير فعالة فحسب؛ إنها مخاطرة تقوض الموثوقية والمرونة وثقة العملاء.
وهذا مهم لأن هوامش ربح شركات الطيران ضئيلة للغاية. وفي عام 2026، من المتوقع أن تعمل شركات النقل العالمية بهامش صافي أقل من 4%، حتى مع تجاوز إجمالي الإيرادات 1 تريليون دولار.
وكما أشار ويلي والش، المدير العام للاتحاد الدولي للنقل الجوي (IATA)، فإن شركات الطيران ستجني 7.90 دولارًا فقط لكل راكب في المتوسط - وهو أقل مما تكسبه شركة Apple من بيع غطاء لجهاز iPhone.
على الرغم من كونها تقع في قلب سلسلة القيمة التي تدعم ما يقرب من 4% من الاقتصاد العالمي، فإن ربحية شركات الطيران تظل غير متوازنة بشكل أساسي، مما لا يترك مجالًا كبيرًا لاستيعاب الصدمات أو الاستثمار في التحول.
وفي الوقت نفسه، تشير الأبحاث التطلعية إلى أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يساعد قطاع الطيران على تحقيق وفورات تصل إلى 42 مليار دولار بحلول عام 2035 من خلال الأتمتة الأكثر ذكاءً، والتخطيط الديناميكي، والعمليات التنبؤية. ومع ذلك، فإن هذا الوعد سيظل غير واقعي إذا لم تتمكن شركات الطيران من الهروب من الاختناقات التي تفرضها الهندسة المعمارية القديمة.
التكلفة البشرية الخفية
وراء كل تأخير وتعطيل أناس حقيقيون. تقطعت السبل بالركاب في المحطات. الطواقم الأرضية تتدافع. تعمل فرق العمليات على مكافحة الحرائق بدلاً من تحسينها. تولد صناعة الطيران كميات هائلة من البيانات.
يمكن للطائرات الحديثة مثل طائرة إيرباص A350 إنتاج تيرابايت من البيانات التشغيلية لكل يوم طيران، ومن المتوقع أن يصل توليد بيانات الطائرات السنوية إلى مستويات مذهلة مع زيادة أحجام أجهزة الاستشعار والاتصال. ومع ذلك، تفتقر معظم شركات الطيران إلى الأنظمة اللازمة لتسخير هذه البيانات في الوقت الفعلي.
يقدم الذكاء الاصطناعي بالفعل قيمة في جيوبه. أدت الصيانة التنبؤية إلى تقليل عمليات الإصلاح غير المجدولة ووقت التوقف عن العمل بهوامش كبيرة، كما أدى تحسين استهلاك الوقود إلى تحقيق وفورات قابلة للقياس، كما تعمل محركات التسعير الديناميكية على تحقيق إيرادات إضافية.
وفي بعض التطبيقات، أبلغت شركات الطيران التي تستخدم التعلم الآلي عن تخفيضات في التكاليف التشغيلية تصل إلى 20% وتخفيضات في وقت توقف الصيانة بنسبة تصل إلى 30%.
لكن هذه النجاحات تظل معزولة. نادرًا ما يتم توسيع نطاقها لأن التحليلات والذكاء الاصطناعي لا يمكنهما التكامل بشكل كامل مع أنظمة التشغيل الأساسية التي لا تزال تعتمد على العمليات اليدوية والتحديثات المجمعة ومخازن البيانات المنعزلة.
والعائق الحقيقي هو تنظيمي، وليس تكنولوجي
تتعامل العديد من شركات الطيران مع الذكاء الاصطناعي على أنه حل سحري، وهي ميزة يجب إضافتها إلى أعلى الأنظمة الحالية. المشكلة الحقيقية هي أن الأنظمة القديمة لم يتم تصميمها أبدًا لتتناسب مع سرعة وحجم وتعقيد العمليات الحديثة التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي.
ولا يمكنهم دعم حلقات التعليقات في الوقت الفعلي، أو اتخاذ القرار الديناميكي، أو مشاركة البيانات عبر النطاقات. يمكن أن يكلف التوقف عن العمل بسبب فشل ترقيات النظام وحده شركات الطيران مئات الآلاف من الدولارات في الساعة، مما يسلط الضوء على مدى هشاشة هذه الأسس.
إن القصور الذاتي داخل محافظ تكنولوجيا المعلومات في شركات الطيران ليس من قبيل الصدفة. وتدعم هذه الأنظمة الوظائف الحيوية المتعلقة بالسلامة، لذا فإن تجنب المخاطر أمر مفهوم.
لكن النفور من المخاطرة يمكن أن يتحول إلى عمى المخاطر. إن التمسك بالهندسة المعمارية التي تعود إلى عقود من الزمن على أمل أن تكون التحديثات الإضافية كافية هي استراتيجية تؤخر التحول الحتمي وتضخيم التكاليف المستقبلية.
ما الذي يغير اللعبة
وتأتي لحظة اكتشاف شركات الاتصالات عندما تعيد صياغة الذكاء الاصطناعي ليس كوسيلة للتحايل لخفض التكاليف ولكن كعامل تمكين للمرونة والخبرة والميزة الاستراتيجية. يستطيع الذكاء الاصطناعي التنبؤ بالاضطرابات قبل ساعات من تحولها إلى تأخيرات.
يمكنه تحسين الحزم الإضافية والطاقم والوقود والتوجيه مع تدخلات بشرية أقل. ولكنها لا تستطيع القيام بذلك إلا عندما تكون الأنظمة التي تتغذى عليها في الوقت الفعلي، وقابلة للتشغيل البيني.
وهذا يعني تبني منصات حديثة مصممة للذكاء المستمر: الأنظمة السحابية الأصلية، وبنيات واجهة برمجة التطبيقات الأولى، وأطر إدارة الطلب والعرض المعيارية، وأنسجة البيانات في الوقت الفعلي التي توحد العمليات، ومشاركة العملاء، وإدارة الإيرادات.
تتحرك بعض شركات الطيران بالفعل في هذا الاتجاه، حيث تتبنى الحوسبة السحابية على نطاق واسع وتعيد هندسة سير العمل الأساسي لدعم التسعير المستمر وتجارة التجزئة المخصصة.
ومن المهم بنفس القدر التزام القيادة. هذا التحول ليس بندًا في ميزانية تكنولوجيا المعلومات. إنه تحول استراتيجي يؤثر على كل وظيفة – بدءًا من تخطيط الشبكة وحتى برامج الولاء.
ويجب على مجالس الإدارة والمديرين التنفيذيين صياغة رؤية واضحة ومقنعة لشركة طيران جاهزة للذكاء الاصطناعي، ثم الاستثمار في التغييرات التنظيمية والثقافية اللازمة لتحقيق هذه الرؤية.
مكافأة الحصول على الحق
شركات الطيران التي تقوم بهذا التحول تفلت من دائرة إدارة الأزمات التفاعلية. إنهم يتوقعون ويخففون من الاضطراب في الوقت الحقيقي. إنهم يقومون بتخصيص الخدمات بنفس المرونة التي يتمتع بها تجار التجزئة الرقميون الرائدون. إنهم يبنون مرونة تشغيلية تكسب ثقة العملاء وميزة تنافسية دائمة.
وفي العقد المقبل، لن تكون شركات الطيران التي ستنجح هي تلك التي “تستخدم الذكاء الاصطناعي” ببساطة. سيكونون هم الذين يصبحون حقًا الذكاء الاصطناعي أولاً: ربط الحكم البشري بالأنظمة التي تتعلم وتتكيف وتتصرف بسرعة الأحداث. بالنسبة لصناعة تعمل على هوامش ربح ضئيلة وموثوقية هشة، فإن هذا ليس بالأمر الاختياري. إنه ضروري.
لقد عرضنا أفضل روبوت محادثة يعمل بالذكاء الاصطناعي للأعمال.
تم إنتاج هذه المقالة كجزء من قناة Expert Insights التابعة لـ TechRadarPro حيث نعرض أفضل وألمع العقول في صناعة التكنولوجيا اليوم. الآراء الواردة هنا هي آراء المؤلف وليست بالضرورة آراء TechRadarPro أو Future plc. إذا كنت مهتمًا بالمساهمة، اكتشف المزيد هنا: https://www.techradar.com/news/submit-your-story-to-techradar-pro
التعليقات