Mejora de la evaluación de riesgos de los proveedores en la aviación mediante IA

La nueva frontera del riesgo: por qué la aviación necesita evaluaciones más inteligentes ahora

Las directrices de seguridad y las mejores prácticas evolucionan constantemente. Para cuando todos en su organización estén de acuerdo, es posible que esas directrices finales ya estén obsoletas. Mantenerse al día puede ser una tarea agotadora, especialmente cuando tiene que aplicar estos requisitos a cada componente de cada avión de su flota.

Cada vez más, las compañías de aviación recurren a la IA para aliviar la carga. Las empresas utilizan la inteligencia artificial para automatizar y optimizar los procesos de gestión de riesgos, examinando la estabilidad de los proveedores y las posibles limitaciones de calidad y entrega.

Las herramientas tradicionales de evaluación de riesgos de la aviación se centran en gran medida en las tasas de fallas mecánicas, los intervalos de mantenimiento y el cumplimiento normativo, pero las soluciones actuales pueden ofrecer un panorama mucho más completo.

Las herramientas de evaluación de riesgos de proveedores que utilizan IA pueden:

La IA tiene un enorme potencial para gestionar el riesgo, pero el uso de la tecnología crea riesgo en sí mismo.

En la actualidad, las empresas aeroespaciales están utilizando el aprendizaje automático para impulsar el mantenimiento predictivo con una tasa de éxito de más del 95 % (Operaciones tecnológicas de Delta), sin embargo, aún no está claro cuánta fe debemos depositar ciegamente en algoritmos opacos. Muchos creen que la industria en general debe definir una estrategia clara para la gestión de riesgos de la IA.

Según el Centro de Seguridad y Tecnología Emergente de Georgetown (CSET), la identificación de riesgos ya no es el mayor desafío; se trata, más bien, de integrar la IA en los sistemas de forma responsable. La clave reside en implementar la inteligencia artificial de forma gobernable, transparente y rastreable entre fabricantes de equipos originales (OEM), aerolíneas, proveedores y otras partes interesadas.Georgetown CSET).

La Administración Federal de Aviación (FAA) y otros reguladores ahora están tratando de determinarcómo La IA podría incorporarse de forma segura a los marcos de seguridad actuales sin comprometer la supervisión. Mientras tanto, las compañías de aviación están replanteando cómo realizan evaluaciones de riesgos para proveedores y otras áreas de su negocio.

¿Puede la IA ayudar a los proveedores a seleccionar proveedores más seguros y fiables, mejorando así la seguridad aérea? Actualmente, las principales métricas en las que confían las empresas son las tasas de entrega puntuales y el rendimiento de las piezas, siendo este último a menudo difícil de medir de forma global en una industria tan amplia y compleja como la aviación, donde las piezas cambian de manos decenas de veces o incluso más.

Pero con las sofisticadas capacidades de IA, las posibilidades de evaluación de proveedores se amplían drásticamente. La IA puede ayudar a las empresas a analizar los sistemas de software, las herramientas de automatización, los protocolos de intercambio de datos y más del proveedor.

La evolución del riesgo de los proveedores y la necesidad de una mayor supervisión

Con una red global de proveedores directos y escalonados, la gestión de riesgos es más compleja que nunca. Pero para la aviación, con el escrutinio gubernamental constante, los márgenes de precio estrechos y las constantes...cadena de suministroLa inestabilidad la hace aún más fragmentada.

Una sola interrupción en un proveedor de componentes de Nivel 4 podría detener la producción de sistemas aviónicos críticos, retrasar los certificados regulatorios e incluso los vuelos en tierra. Las empresas necesitan soluciones robustas y potentes (más allá de las hojas de cálculo y las relaciones con expertos) para evaluar objetivamente el rendimiento de los proveedores.

Las herramientas de evaluación de riesgos de proveedores impulsadas por inteligencia artificial pueden evaluar todo, desde la salud financiera y la exposición geopolítica hasta las calificaciones de entrega a tiempo y las multas regulatorias.

Según los investigadores Cohen y Tang, que escriben para el Georgetown Journal of International Affairs (GJJA), solo el 2% de las empresas encuestadas afirmaron tener visibilidad más allá de sus proveedores de segundo nivel.

Esta falta de profundidad crea un riesgo enorme en una industria donde una interrupción aparentemente menor puede dejar en tierra flotas enteras.GJJA). Recurrir a la IA puede cerrar esta brecha de visibilidad. La IA puede extraer y sintetizar automáticamente datos de órdenes de compra, registros de carga, declaraciones aduaneras, certificaciones de proveedores y más, mapeando dinámicamente los datos para que los equipos de compras realicen evaluaciones continuas de riesgos de los proveedores. De esta manera, los equipos pueden considerar condiciones en tiempo real, como cierres de puertos por causas climáticas, sanciones comerciales o retrasos en zonas de conflicto.

PricewaterhouseCoopers (PwC) afirma que este nivel de previsión de riesgos se está volviendo obligatorio. En su investigación sobre el marco de IA responsable, PwC insta a la transparencia y una gobernanza justa en la evaluación de riesgos. Esto implica desarrollar sistemas que documenten cómo se generan las puntuaciones de riesgo, detecten anomalías y permitan la intervención humana cuando sea necesario.PricewaterhouseCoopers).

IA para poder estratégico y predictivo

Las herramientas modernas de evaluación de riesgos con IA ofrecen información prácticamente infalible sobre las posibles amenazas. Pueden monitorear indicadores macroeconómicos, la estabilidad monetaria, las elecciones políticas, los patrones climáticos y las zonas de conflicto regionales, alertando a los equipos de compras mucho antes de que un proveedor se convierta en un riesgo.

Estas herramientas utilizan el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y el aprendizaje automático para procesar datos estructurados y no estructurados, como noticias, documentos regulatorios, conversaciones en redes sociales o incluso notas adhesivas. Cuando se detectan amenazas potenciales, la IA envía automáticamente una alerta de alerta.

Muchas empresas utilizan sistemas de IA proactivos junto con métricas más tradicionales, como la tasa de defectos o los términos de precios, para generar perfiles dinámicos de proveedores.

Las empresas con este enfoque combinado pueden reducir costos y riesgos en más del 67%, según un estudio de la Facultad de Negocios Halsam de la Universidad de Tennessee (Haslam UTK). Por ejemplo, los equipos de logística ya están utilizando IA para optimizar las rutas de entrega y detectar y mitigar amenazas de ralentización, aumentando así el rendimiento de las entregas a tiempo.

La misma tecnología que redirige los paquetes puede utilizarse para rebajar la calificación de un proveedor si su índice de fiabilidad disminuye. Con información siempre actualizada sobre los proveedores con mejor rendimiento, las empresas están mejor posicionadas para absorber cualquier...cadena de suministrochoques.

Informe de McKinsey para 2025 sobre laEstado de la IAconfirma que las empresas que han añadido IA a sus flujos de trabajo, en particular para la supervisión en tiempo real, están viendo un impacto significativo en sus resultados finales.McKinsey) Para las compañías de aviación, esto significa servicios de vuelo y operaciones comerciales más confiables y consistentes.

Enfoque gubernamental para regular la IA

Hasta cierto punto, estamos en una fase de "esperar y ver". Pero, por ahora, muchas agencias del gobierno federal tienen al menos un plan para la integración de la IA.

En 2024, la FAA publicó laHoja de ruta de la FAA para la garantía de seguridad de la inteligencia artificial, seguido de un aviso de marzo de 2025 sobre elUso de herramientas y servicios de IA generativa.

Estos documentos marcan los primeros esfuerzos importantes de la FAA para crear un marco de seguridad para la IA y lograr un equilibrio entre la innovación y la responsabilidad operativa.

La hoja de ruta describe cómo se puede introducir la IA gradualmente en los sistemas de aviación, comenzando con aplicaciones de bajo riesgo. A medida que la implementación resulte segura, las empresas podrán ampliarla gradualmente.

Los documentos de la FAA también distinguen entre "IA aprendida" (entrenada sin conexión y estática) e "IA con aprendizaje" (dinámica y adaptable en tiempo real). Esta distinción es crucial, ya que la FAA considera que los modelos de IA con aprendizaje son demasiado impredecibles para su uso. Mientras tanto, la FAA ha clasificado la IA con aprendizaje en el nivel de "preparación para el descubrimiento", lo que indica que aún faltan años para su aprobación para entornos de alto riesgo.

Sin embargo, la IA aprendida ya se utiliza en muchas aplicaciones de aviación, incluidas las evaluaciones de riesgos de proveedores.

Si bien ninguno de los documentos aborda directamente el riesgo del proveedor, la FAA deja claro que cualquier IA utilizada para la toma de decisiones operativas debe cumplir altos estándares de transparencia, explicabilidad y trazabilidad. Los sistemas deben incluir una evaluación de riesgos documentada, registros de auditoría claros y demostrar supervisión humana.

Estas políticas insinúan expectativas gubernamentales más amplias para el despliegue de IA fuera del sector aeroespacial:

El Centro de Seguridad y Tecnología Emergente de Georgetown (CSET) compara estos marcos de riesgo de IA con las políticas de ciberseguridad y sugiere que los requisitos de adquisición (reglas y condiciones que los proveedores deben cumplir para vender productos o servicios a una empresa o agencia determinada) pueden ser una palanca poderosa para exigir el cumplimiento.CSET).

Con la dirección del gobierno, la IA puede ayudar a las empresas a preparar sus cadenas de suministro para el futuro y optimizar la evaluación de riesgos de los proveedores. El uso de la IA puede mejorar la eficiencia y reducir la responsabilidad, ya que unos registros más precisos y transparentes muestran claramente quién es responsable de qué, dónde y por qué.

Desarrollar resiliencia con IA: mapeo de riesgos de múltiples niveles

Las interrupciones son comunes en la aviación.cadena de suministro, pero rara vez provienen de sus socios más visibles. Las amenazas suelen acechar por debajo del servicio, a dos o tres (o más) niveles de profundidad, donde las empresas tienen mucha menos visibilidad e incluso menos influencia. Eso fue lo que ocurrió con la escasez de semiconductores durante la COVID-19. La dependencia estaba tan arraigada en la cadena de suministro que no se detectó hasta que fue demasiado tarde.

La IA puede brindar información sobre redes de proveedores multinivel para identificar dependencias y riesgos ocultos. Las herramientas de IA sintetizan grandes cantidades de datos (estructurados y no estructurados), en diferentes formatos e idiomas, para crear mapas visuales en tiempo real de las redes globales de proveedores que muestran su estado.

Las empresas de tecnología están empezando a construir estos mapas en tiempo real basados en datos públicos y privados, con interfaces de chatbot y canales de procesamiento de documentos para identificar y escalar los eslabones débiles.Instituto de Asuntos Internos de Georgetown).

El uso de la IA fortalece la evaluación de riesgos de los proveedores. Esta tecnología añade un multiplicador de resiliencia para una detección de riesgos más rápida y una mejor simulación de posibles respuestas.

IA responsable: gestión de los riesgos que evalúan el riesgo

Existe una ironía reconocida en el uso de la IA para gestionar el riesgo, ya que esta introduce nuevos riesgos. Si no se controlan, los sistemas de IA pueden amplificar el sesgo, generar falsa confianza o funcionar sin ninguna responsabilidad.

PricewaterhouseCoopers (PwC) sugiere que una “IA responsable” significa integrar gobernanza, transparencia y responsabilidad humana en cada etapa de desarrollo e implementación (PwC). Aplicado a la aviación, esto significa garantizar que las herramientas de evaluación de riesgos de sus proveedores detecten las amenazas.y Explicar cómo y por qué se identificaron esas amenazas. También implica validar que su IA no esté utilizando datos de entrenamiento defectuosos o sesgados para penalizar injustamente a ningún proveedor.

Esta mayor transparencia es especialmente crucial al utilizar la IA para tomar decisiones de compras y cumplimiento normativo, y también está relacionada con la preparación de la fuerza laboral. La IA no reemplaza la necesidad del criterio humano, pero sí cambia dónde y cómo se aplica. McKinsey señala que los mayores beneficios del uso de la IA no provienen únicamente de la tecnología, sino del rediseño de los flujos de trabajo en torno a equipos capacitados para utilizar los conocimientos de la IA de forma responsable.McKinsey).

Información y previsiones en tiempo real: la IA como copiloto en la cabina

El riesgo en la aviación evoluciona constantemente. Las herramientas eficaces de evaluación de riesgos procesan flujos de datos en vivo, detectan anomalías y simulan interrupciones antes de que se produzcan, incluyendo retrasos en las entregas, cierres de puertos y amenazas climáticas.Haslam UTK).

Estos modelos impulsados por IA pueden reducir los errores de pronóstico hasta en un 50% (McKinsey), lo que proporciona a las empresas una base más sólida para la planificación de contingencias y la asignación de presupuestos. Siempre es más fácil planificar alternativas si no se espera a que haya que solucionar las fugas.

Preparando la cadena de suministro para el futuro: cumplimiento, resiliencia y ventaja competitiva

La IA en la aviación ya ha demostrado su eficacia con importantes avances en el mantenimiento predictivo, la previsión y la evaluación de riesgos de los proveedores. Las empresas están desarrollando sistemas basados en principios de gobernanza responsable de la IA, anticipándose a las próximas regulaciones globales.

Las empresas están interesadas en lo que se puede hacer con las nuevas herramientas de IA,y Cómo garantizar que cumplan con los estándares de transparencia y auditabilidad que están implementando los gobiernos de todo el mundo (CSET).

Ya bajo una supervisión regulatoria implacable, la industria de la aviación está preparada para liderar el camino en todos los segmentos comerciales. La presión es fuerte. Cada revés se amplifica, pero las mejores prácticas que las compañías de aviación implementan pueden convertirse en estándares independientes de la industria. A largo plazo, la inversión aeroespacial aportará mayor resiliencia a nuestra cadena de suministro y respaldará verdaderos objetivos de sostenibilidad al apoyar a proveedores de bajo impacto ambiental en lugar de un simple lavado de imagen ecológico.PwC).

Su empresa puede empezar hoy mismo a desarrollar una inteligencia de evaluación de riesgos más sólida. Gracias a la IA, disponemos de las herramientas y el conocimiento necesarios para crear redes más ágiles y receptivas, capaces de adaptarse a cualquier nuevo desafío.

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