Thời tiết khắc nghiệt hiện nay tại Mỹ đã gây áp lực lớn cho ngành hàng không nước này, kéo theo các tác động dây chuyền từ việc thay đổi lịch trình và lộ trình ảnh hưởng đến phần còn lại của thế giới.

Trong những lúc như thế này, các công ty phải phản hồi thắc mắc của khách hàng với tốc độ lớn hơn nhiều so với khi hoạt động bình thường, và trong trường hợp cụ thể của ngành hàng không, có những quyết định vận hành cần được đưa ra nhanh chóng, nhưng vẫn phải nằm trong các ranh giới an toàn nghiêm ngặt nhất.

Nhiều hãng hàng không đang tìm đến AI tạo sinh để hỗ trợ trong các loại sự kiện này, và nói một cách tổng quát hơn, là để giúp họ trở thành các tổ chức hiệu quả và có khả năng phản ứng tốt hơn.

Năm ngoái, Air France-KLM đã xây dựng một "nhà máy" AI tạo sinh dựa trên nền tảng đám mây để sử dụng trong toàn bộ tổ chức, điều mà họ mô tả là giúp việc phát triển AI trở nên nhất quán và có thể tái sử dụng hơn. Hãng đã thiết lập quan hệ đối tác với Accenture và Google Cloud cho nhà máy này, sử dụng nó để thử nghiệm và triển khai các mô hình AI tạo sinh. Nó mang lại những kết quả có thể đo lường được trong hoạt động mặt đất, kỹ thuật và bảo trì, cũng như các chức năng tiếp xúc với khách hàng. Nhóm đối tác đã tuyên bố rằng việc triển khai AI tạo sinh trong doanh nghiệp đã tăng tốc độ phát triển lên hơn 35%.

Nhà máy AI được xây dựng dựa trên những công việc trước đó của hãng hàng không và Accenture, bao gồm việc chuyển đổi các ứng dụng cốt lõi lên đám mây. Kể từ đó, Air France-KLM đã tạo ra một trợ lý AI riêng và các công cụ RAG liên kết LLM với tìm kiếm nội bộ để hỗ trợ các nhiệm vụ như chẩn đoán và sửa chữa hư hại máy bay.

Nhà máy cũng được sử dụng bởi các nhân viên, những người được đào tạo về cách sử dụng các công cụ AI để họ có thể tận dụng sức mạnh của LLM nhằm tạo ra tác động tích cực cho doanh nghiệp.

Thời tiết và thời điểm sử dụng AI

United Airlines cũng đang khám phá AI trong hoạt động của mình. Trong một cuộc phỏng vấn với CIO.com, CIO Jason Birnbaum đã mô tả AI như một cách để "rút ngắn chu kỳ ra quyết định" trong các hoạt động bất thường, chẳng hạn như những đợt gián đoạn gần đây do đợt rét đậm khắc nghiệt hiện nay. Hành trình AI của công ty bắt đầu với việc sử dụng AI để phản hồi các thắc mắc của hành khách.

Khi các chuyến bay bị hoãn hoặc hủy, các đại diện dịch vụ khách hàng được kỳ vọng sẽ phản hồi nhanh chóng và đầy đủ thông tin, đồng thời vẫn duy trì phong cách giao tiếp theo quy định của công ty – được trau chuốt trong chương trình "Every Flight Has A Story" của công ty. Trong những giai đoạn gián đoạn kéo dài, việc duy trì đầu ra từ những người mà công ty gọi là "người kể chuyện" là rất khó khăn.

Jason Birnbaum cho biết: "Xét đến số lượng các vụ chậm chuyến so với số lượng người kể chuyện, chúng tôi không thể để một người viết một thông điệp mới cho mỗi sự kiện. Vì vậy, chúng tôi tập trung vào việc ưu tiên các tình huống có tác động lớn nhất. [...] Phần dữ liệu rất đơn giản: các thông tin cơ bản của chuyến bay và cuộc trò chuyện liên tục giữa tiếp viên, phi công, nhân viên tại cửa khởi hành và những người vận hành liên quan đến chuyến bay. Chúng tôi đưa thông tin đó — cùng với dữ liệu bổ sung về thời tiết, chẳng hạn — vào mô hình AI, để tạo ra một bản nháp thông điệp khách hàng tốt."

"Bí quyết sau đó là làm cho nó hiểu được các sắc thái trong phong cách giao tiếp của United Airlines và những gì chúng tôi muốn nhấn mạnh. Đó là lúc kỹ thuật nhắc lệnh (prompt engineering) phát huy tác dụng, không phải để huấn luyện mô hình hiểu dữ liệu chuyến bay, mà để sử dụng những từ ngữ mà United ưa thích. Hãy lấy ví dụ về an toàn. Chúng tôi có thể nhấn mạnh sự an toàn mà không làm mọi người hoảng sợ, và công cụ AI đang học cách chọn từ ngữ phù hợp. [...] Mô hình AI rất giỏi trong việc xem xét dữ liệu chuyến bay trước đó để áp dụng vào tình huống hiện tại. Ngay cả những người kể chuyện là con người của chúng tôi đôi khi cũng không đưa ra lý do chuyến bay bị hoãn, và loại thông tin đó có thể rất hữu ích cho khách hàng."

Thước đo của Boston Consulting Group về mức độ trưởng thành của AI trong các ngành xếp các hãng hàng không ở mức "trung bình", đã tăng lên từ mức dưới trung bình một chút trong năm qua. Chỉ có một trong số 36 hãng hàng không được khảo sát đáp ứng các tiêu chí cao nhất để sẵn sàng cho một tương lai hỗ trợ bởi AI. Phân tích gợi ý rằng đến năm 2030, các hãng vận tải tích hợp AI vào cốt lõi quy trình làm việc của mình có thể đạt được biên lợi nhuận hoạt động cao hơn từ 5% đến 6% so với các đối thủ cạnh tranh.

Người ta cho rằng AI tạo sinh sẽ trở thành một phần của cốt lõi vận hành các hãng hàng không và sân bay, nơi các quyết định về lịch trình, phân bổ phi hành đoàn, luân chuyển máy bay và phục hồi hành khách phải được thực hiện nhanh chóng. Microsoft tuyên bố rằng các hệ thống AI dựa trên dữ liệu có thể giảm nguyên nhân gốc rễ của việc chậm chuyến bay lên tới 35% thông qua việc cải thiện dự báo gián đoạn, giúp hạn chế các tác động tiêu cực của sự lan rộng gián đoạn.

Các hãng hàng không sử dụng cá nhân hóa dựa trên AI báo cáo mức tăng doanh thu khoảng 10% đến 15% trên mỗi hành khách, theo Microsoft, hãng này cũng cho biết các công cụ dựa trên AI như giao diện khách hàng tự phục vụ có thể dẫn đến việc giảm chi phí lên tới 30%.