A indústria da aviação comercial opera sob um ecossistema de altíssima complexidade. Trata-se de um setor amplamente regulado, com margens apertadas e custos elevados. Entre gestão de rotas, manutenções, logística de bagagens e escalas de tripulação, qualquer imprevisto gera efeitos em cadeia. Para enfrentar esse cenário, a KLM aposta na inteligência artificial não apenas como uma ferramenta pontual, mas como pilar estratégico para alavancar eficiência, produtividade e sustentabilidade.

Durante sua participação no evento HumanX Amsterdã, a CEO da companhia, Marjan Rintel, detalhou a visão da empresa sobre a transformação digital e os desafios de aplicar soluções avançadas de tecnologia em uma das indústrias mais reguladas do mundo.

Um dos cases de IA que mais chamam a atenção na KLM está na área de engenharia e manutenção de aeronaves. A companhia desenvolveu assistentes virtuais de busca e diagnósticos para dar suporte direto aos mecânicos.

A ferramenta consulta regulamentos, manuais técnicos e históricos de manutenção para sugerir resoluções de problemas. Processos de pesquisa que antes levavam cerca de quatro horas agora são concluídos entre 15 e 20 minutos. Além disso, a aplicação de comandos por voz reduz significativamente a carga administrativa pós-serviço.

Essa otimização atende a um desafio estrutural nos Países Baixos: a escassez de mão de obra qualificada no mercado de trabalho local. “Não estamos fazendo isso porque temos engenheiros e mecânicos em excesso. O foco dessas pessoas precisa estar no trabalho real, em vez da administração ou da consulta a centenas de manuais. Não se trata de ter menos pessoas, mas de saber que os empregos vão mudar e serão diferentes”, afirmou Marjan Rintel.

Combate ao desperdício a bordo

A busca por eficiência financeira caminha lado a lado com as metas de sustentabilidade. O combustível de aviação representa uma das maiores parcelas de custos das companhias aéreas. Em parceria com a iniciativa Kickstart AI, a KLM desenvolveu um modelo preditivo que analisa variáveis como rotas, condições meteorológicas e peso da aeronave para determinar a quantidade exata de combustível necessária para cada voo, reduzindo gastos e a pegada de carbono ().

Outra aplicação prática da IA preditiva ocorre no gerenciamento do serviço de bordo. Ao analisar comportamentos de consumo por perfil de rota e fuso horário, a companhia consegue prever com precisão a quantidade real de refeições exigida em cada viagem.

A IA permitiu cortar entre 14% e 16% do desperdício de alimentos a bordo. O menor volume de peso transportado também reflete diretamente na diminuição da queima de combustível. Questionada se os projetos de IA até o momento se pagavam, Marjan foi taxativa ao dizer que sim e voltou à questão de combustíveis. Ela disse que a econômica gerada já compensou o projeto.

O desafio dos sistemas legados

Embora a automação traga ganhos rápidos de ROI, a CEO enfatiza que o setor aéreo impõe limites rígidos. A segurança operacional permanece inegociável. “Segurança vem sempre em primeiro lugar. É por isso que leva tempo para realmente implementar e usar [soluções de IA], porque elas precisam passar por muitas etapas diferentes.”

A executiva também apontou a coexistência com sistemas legados como um dos principais gargalos tecnológicos da aviação. As companhias precisam alocar investimentos massivos (CapEx) na renovação de frota e na transição para combustíveis sustentáveis (SAF), ao mesmo tempo em que modernizam suas infraestruturas de TI antigas para rodar agentes de IA.

Conservadorismo vs. Pioneirismo

Apesar de a aviação ser percebida como um setor tradicional e até engessado por conta de regulação, Marjan lembrou que o setor tem um histórico antigo de familiaridade com algoritmos.

A utilização de inteligência artificial e modelos preditivos em sistemas de navegação e dentro das cabines de comando (cockpit) já ocorre há décadas na aviação comercial. O momento atual, segundo a executiva, representa uma aceleração da tecnologia para a operação em solo, gestão de crises e personalização do atendimento ao cliente.

“Somos uma companhia aérea usando IA para nos tornarmos mais eficientes. O grande desafio é equilibrar as prioridades certas para oferecer ao passageiro o serviço adequado, no momento certo.”