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Cómo la IA resuelve los desafíos de la extracción de datos de documentos de aviación no estructurados

February 3, 2025
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ePlaneAI está transformando la aviación al convertir datos confusos, como los registros de mantenimiento, en información clara y práctica. Ahorre tiempo, reduzca errores y manténgase a la vanguardia.

La industria de la aviación genera un volumen abrumador de datos no estructurados, desdecertificados de aeronavegabilidady registros de mantenimiento, informes de cumplimiento y manuales técnicos. Gestionar estos datos eficazmente es fundamental para las operaciones, pero a menudo supone un desafío debido a su complejidad.

Según unEstudio de McKinseyLa IA generativa (una tecnología que crea contenido o información basándose en patrones de datos) ofrece un gran avance, con el potencial de sumar entre 2,6 y 4,4 billones de dólares anuales en todos los sectores.

En la aviación, esta tecnología crea oportunidades únicas para agilizar flujos de trabajo de alto valor, como el procesamiento y el cumplimiento de documentos, convirtiendo datos no estructurados en información procesable.

Si bien industrias como la venta minorista obtienen ganancias rápidas, la aviación presenta oportunidades únicas para desbloquear eficiencias en flujos de trabajo complejos y de alto valor, como el procesamiento de documentos y el cumplimiento.

El creciente desafío de los datos no estructurados en la aviación

Los datos empresariales se presentan en gran medida en formatos no estructurados, como correos electrónicos, conversaciones de Slack, imágenes y formularios PDF. Aproximadamente80%De todos los datos empresariales no están estructurados y la información valiosa permanece encerrada en documentos estáticos sin las herramientas adecuadas.

Esto significa que los trabajadores del conocimiento gastanhasta un 30%de su tiempo buscando y consolidando información en documentos, según International Data Corporation (IDC).

Los costos son otro obstáculo.Los hallazgos de IBMSon simplemente impresionantes. En un estudio de 2016, el gigante tecnológico estimó que la mala calidad de los datos drena 3,1 billones de dólares de la economía estadounidense cada año, impulsada por la caída en picado de la productividad, los frecuentes fallos del sistema y el desorbitado aumento de los costes de mantenimiento; solo algunos de los muchos efectos colaterales de los datos desordenados.

Esta dependencia de documentos no estructurados genera ineficiencias especialmente costosas para las compañías de aviación. Dado que los reguladores de la aviación exigen cada vez más procesos de datos transparentes y trazables, las organizaciones se enfrentan a una creciente presión para modernizar sus flujos de trabajo documentales.

Los registros de mantenimiento, los certificados de aeronavegabilidad y los informes de cumplimiento son fundamentales, pero a menudo se almacenan en formatos incompatibles. La búsqueda de información clave se convierte en una ardua tarea, lo que retrasa la toma de decisiones y aumenta el riesgo de errores.

ePlaneAI aprovecha tecnologías avanzadas como el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) y el procesamiento del lenguaje natural (NLP) para extraer y organizar estos datos, haciéndolos procesables.

Con soluciones comoCorreo electrónicopara automatizar el procesamiento de RFQ entrante oAeroGeniePara obtener información rápida sobre los manuales técnicos, ePlaneAI aborda los puntos críticos de la industria con precisión.

Por ejemplo, ePlaneAI puede identificar rápidamente los números de pieza o descifrar complejos programas de mantenimiento, lo que reduce el esfuerzo manual y mejora la precisión. Los estudios demuestran que el procesamiento de documentos con IA puede reducir los errores de extracción de datos y alcanzar niveles de precisión.superior al 90%, agilizando los flujos de trabajo y ahorrando tiempo valioso.

La capacidad de la IA para analizar los datos de las grabadoras de vuelo supone un punto de inflexión. Mediante el análisis rápido de patrones y la detección rápida de anomalías, la IA mejora significativamente la seguridad operativa y el cumplimiento normativo. A medida que las compañías de aviación buscan escalar sus operaciones sin disparar los costos, adoptar estas soluciones ya no es opcional: es esencial.

Abordar el desafío del volumen con IA

El problema de los datos no estructurados en la industria aeronáutica se ve agravado por su gran volumen. Las aerolíneas, los proveedores de mantenimiento, reparación y revisión (MRO) y los fabricantes dependen de información crítica almacenada en millones de registros dispersos en sus sistemas.

Tareas comoprocesamiento de registros de mantenimientoLa verificación cruzada de documentos de cumplimiento puede llevar semanas o incluso meses. Las empresas que utilizan IA pueden eliminar los retrasos en el flujo de trabajo de documentos al automatizar tareas repetitivas. Esta mejora en la eficiencia es especialmente valiosa en la aviación, donde las decisiones urgentes pueden afectar significativamente la seguridad y la rentabilidad.

ePlaneAI emplea algoritmos de aprendizaje automático para categorizar, extraer y analizar datos a una velocidad sin precedentes. Lo que antes le llevaba semanas a un equipo de técnicos ahora se puede lograr en horas, garantizando así la entrega oportuna y precisa de datos. Por ejemplo, los registros de reparación digitalizados se pueden procesar para identificar problemas de mantenimiento recurrentes, lo que permite intervenciones proactivas que reducen el tiempo de inactividad y los costos.

Procesamiento inteligente de documentos

Además, inteligenteprocesamiento de documentos(IDP) automatiza hasta70%de tareas de documentación manual.

IDP es una tecnología transformadora que combina técnicas impulsadas por IA y aprendizaje automático para extraer, clasificar y procesar datos no estructurados de varios formatos de documentos (Microsoft). Esto permite a las empresas optimizar los flujos de trabajo, mejorar la precisión de los datos y automatizar la extracción de datos no estructurados.

Esta automatización ahorra tiempo y reduce la probabilidad de errores humanos, una consideración fundamental en una industria donde los errores pueden tener consecuencias catastróficas.

El Estudio de McKinseyDestaca mejoras operativas de hasta un 30 % para las empresas que implementan IDP basado en IA. Estas mejoras se deben a una finalización más rápida de las tareas, la reducción de la repetición de tareas por errores y la optimización de los flujos de trabajo que garantizan el buen funcionamiento de las operaciones.

La arquitectura detrás de la comprensión de documentos impulsada por IA

La comprensión de documentos (UD) en IA funciona transformando documentos no estructurados en datos estructurados y legibles por máquina. Este proceso consta de varias etapas, cada una de las cuales aprovecha tecnologías avanzadas para garantizar la precisión y la eficiencia.

  1. Digitalización:Los documentos físicos, como registros de mantenimiento o formularios de cumplimiento, se escanean y se convierten a formatos digitales como PDF o imágenes. Este paso fundamental crea un registro electrónico de documentos previamente estáticos, haciéndolos accesibles para su posterior análisis.
  2. Preprocesamiento:Técnicas avanzadas como la binarización, la eliminación de ruido y la corrección de texto inclinado o desalineado limpian las imágenes digitalizadas, garantizando la máxima calidad para el procesamiento posterior. Estos ajustes eliminan distorsiones visuales, mejoran la claridad del texto y preparan el documento para una extracción de datos precisa.
  3. Reconocimiento óptico de caracteres (OCR):Los motores de OCR extraen texto sin procesar de documentos digitalizados, gestionando eficientemente diversas fuentes, diseños e incluso notas manuscritas. Este paso garantiza el procesamiento preciso de datos de texto, tanto estructurados como no estructurados, de documentos como registros de reparación y de vuelo.
  4. Procesamiento del lenguaje natural (PLN):Mediante sofisticados modelos de PLN, se analiza el contexto y el significado del texto extraído. Estos modelos identifican entidades clave (p. ej., números de pieza, fechas o nombres), detectan la intención del usuario y clasifican la información semántica, lo que permite obtener información adaptada al propósito del documento.
  5. Extracción de conocimiento:La IA organiza las entidades y sus relaciones en datos estructurados al asignarlas a esquemas u ontologías predefinidos (marcos que definen conceptos y sus relaciones, como la categorización de los registros de mantenimiento dentro de los datos de cumplimiento normativo). Esta transformación genera información útil, ya sea correlacionando los programas de mantenimiento o contrastando los datos de cumplimiento normativo con las normativas.

En muchas aplicaciones, especialmente en industrias de alto riesgo como la aviación, un enfoque combinado de humanos e IA, o "human-in-the-loop" (HITL), es crucial para mantener la precisión y la confiabilidad.

Los flujos de trabajo de HITL integran la supervisión humana en el proceso de IA al permitir que los expertos revisen y corrijan resultados de baja confianza.

Este ciclo de retroalimentación iterativo no solo garantiza una alta precisión, sino que también ayuda a refinar y mejorar los modelos de IA a lo largo del tiempo, adaptándose a los tipos de documentos y complejidades cambiantes.

Los flujos de trabajo con intervención humana (HITL) son esenciales en muchas aplicaciones empresariales, especialmente en la aviación. En este caso, los flujos de trabajo HITL pueden implicar la revisión humana de registros de reparación o documentos de cumplimiento procesados por IA para verificar detalles críticos antes de su entrega final, combinando la velocidad de la IA con el criterio preciso de profesionales experimentados.

Estos flujos de trabajo HITL permiten que los expertos humanos revisen resultados de baja confianza, lo que garantiza una alta precisión y brinda retroalimentación para refinar continuamente los modelos de IA.

Estas capacidades de IA permiten a ePlaneAI abordar tareas que abarcan desde el análisis de vídeos de inspección mediante visión artificial hasta el procesamiento de consultas de clientes en tiempo real. El resultado es una potente herramienta que reduce la carga de trabajo manual, manteniendo al mismo tiempo los más altos estándares de precisión.

Soluciones enfocadas a abordar los desafíos únicos de la aviación

El conjunto de herramientas especializadas de ePlaneAI está diseñado para abordar los desafíos específicos de la aviación:

  • Correo electrónico:Automatiza la extracción de datos de RFQ y agiliza el procesamiento de consultas entrantes.
  • AeroGenie:Proporciona información instantánea sobre manuales técnicos, IPC y registros de mantenimiento, lo que garantiza una toma de decisiones rápida y precisa.
  • Optimización de inventario:Predice las necesidades de suministro y fija el precio de las piezas de forma dinámica para maximizar la rentabilidad.

Las compañías de aviación que aprovechan estas soluciones específicas pueden mejorar la eficiencia operativa, reducir el tiempo de inactividad y mantener el cumplimiento de las regulaciones globales.

Mejorar el cumplimiento con información basada en IA

El cumplimiento de las normas de aviación, como las establecidas por la FAA y la EASA, es fundamental pero desafiante, y la dependencia de la industria de documentos no estructurados complica aún más las cosas.

El seguimiento de los datos necesarios en documentos no estructurados requiere mucho tiempo y es propenso a errores. Las empresas que no lo hacen se enfrentan a importantes sanciones y riesgos para su reputación.

Un estudio de la industriaUn estudio de Globalscape reveló que las empresas invierten más en actividades de limpieza que en el cumplimiento mismo. Mientras que sectores como el financiero enfrentan fuertes sanciones por incumplimiento, las compañías de aviación enfrentan repercusiones financieras y riesgos críticos de seguridad, lo que hace que las iniciativas de cumplimiento sean doblemente importantes.

Según Globalscape, la organización promedio gasta $14,82 millones al año en incumplimiento, frente a $5,47 millones en cumplimiento.

En la industria aeroespacial, esto se traduce en que las compañías de aviación gastan 2,5 veces más en incumplimiento que en actividades de cumplimiento. Esta cifra es alarmante y pone de relieve la necesidad de que la tecnología de IA resuelva los desafíos de la gestión de datos de forma precisa y rentable.

ePlaneAI aborda este problema automatizando las tareas de cumplimiento normativo, garantizando el acceso en tiempo real a datos críticos y reduciendo el riesgo de errores humanos. En concreto,Correo electrónicoagiliza los procesos de cumplimiento extrayendo datos clave de solicitudes de cotización y comunicaciones regulatorias, organizándolos para una revisión inmediata y garantizando que no se pasen por alto requisitos críticos.

Este enfoque proactivo no sólo mejora el cumplimiento normativo, sino que también reduce el tiempo y los costos asociados con las auditorías manuales.

El gobierno de Estados Unidos ha adoptado herramientas de cumplimiento basadas en inteligencia artificial para detectar anomalías en los datos relacionados con el cumplimiento.

Agencias como laSEGUNDO y Departamento de JusticiaUtilice IA para señalar irregularidades en los patrones de licitación y los informes de ganancias (Dañado), y elAdministración Federal de Aviación (FAA)ha esbozado una hoja de ruta integral para la adopción de tecnología de IA.

Las compañías de aviación están adoptando tecnologías similares para identificar posibles violaciones antes de que lo hagan los reguladores, lo que les permite ganarse el crédito por informar por sí mismas y reducir las sanciones.

McKinseyseñala que el cumplimiento sigue siendo un impulsor importante de la adopción de IA, y que hasta el 50% de los casos de uso de IA generativa están vinculados a la gestión de riesgos regulatorios.

Al aprovechar el análisis predictivo y automatizar los procesos de auditoría, las empresas pueden gestionar de forma proactiva los riesgos de cumplimiento, ahorrando millones al año y mejorando la resiliencia operativa.

Extracción de datos en tiempo real en escenarios críticos

La industria de la aviación suele operar en situaciones de alta presión, donde cada segundo cuenta. Los incidentes de aeronaves en tierra (AOG), por ejemplo, pueden provocar retrasos costosos e interrupciones operativas si no se abordan con prontitud. Acceder en tiempo real a documentos no estructurados, como manuales de reparación o registros de proveedores, es crucial en estas situaciones.

AeroGeniemejora esta capacidad al proporcionar a los profesionales de la aviación acceso instantáneo a información estructurada de manuales técnicos y catálogos de piezas ilustrados (IPC), lo que permite resoluciones más rápidas durante eventos de aeronaves en tierra (AOG).

La tecnología de ePlaneAI se destaca en estos escenarios al extraer rápidamente detalles esenciales (como especificaciones de piezas, cronogramas de mantenimiento y plazos de entrega de proveedores) de documentos con mucho texto.

McKinseySe destaca el impacto más amplio de las aplicaciones de IA en tiempo real, señalando que las industrias con operaciones críticas, como la aviación, experimentan reducciones de retrasos en los procesos de entre el 25 % y el 35 %. Estas mejoras influyen directamente en la satisfacción del cliente, la eficiencia operativa y la rentabilidad.

El papel de la IA también se extiende al mantenimiento predictivo. La IA analiza datos históricos e identifica patrones de desgaste, lo que permite a las aerolíneas anticipar y abordar problemas de mantenimiento antes de que se agraven. Este enfoque proactivo reduce retrasos, disminuye costos y mejora la seguridad.

Los beneficios en términos de costos de automatizar el procesamiento de datos de aviación no estructurados

Los sistemas de IA mejoran la eficiencia y generan ahorros sustanciales de costos. Implementar un sistema de automatización para tareas como el procesamiento de facturas, el seguimiento de piezas y las comprobaciones de cumplimiento puede lograr...30-200% de retorno de la inversiónDurante el primer año, las organizaciones que utilizan el procesamiento inteligente de documentos lograron...Reducción del 50-70%en tiempo de procesamiento.

Estos beneficios financieros son particularmente atractivos para industrias con uso intensivo de capital como la aviación, donde los ahorros a menudo se redirigen a proyectos de innovación como actualizaciones de flotas, iniciativas de aviación sustentable o mejores experiencias para los pasajeros.

Por qué la IA supera a los sistemas tradicionales de extracción de datos

Los sistemas ERP tradicionales y las herramientas de gestión de documentos tienen dificultades para gestionar las complejidades de los datos no estructurados u oscuros (datos ocultos en archivos PDF, correos electrónicos, faxes y otros documentos escaneados).

Las soluciones heredadas carecen de la adaptabilidad necesaria para desbloquear los archivos y luego interpretar y ordenar la información.

ePlaneAI cubre esta brecha con capacidades basadas en IA, diseñadas específicamente para la industria aeronáutica. A diferencia de los sistemas heredados rígidos o los sistemas IDP más generalizados, la IA procesa dinámicamente los datos específicos de la aviación, ofreciendo resultados más rápidos y precisos. Esta especialización es crucial en una industria donde la precisión y la velocidad son primordiales.

McKinseyDestaca que la IA generativa permite ciclos de toma de decisiones más rápidos (hasta un 40 %) y, al mismo tiempo, mejora la precisión de los datos. Estas ventajas convierten a la IA en una herramienta indispensable para las empresas de aviación que buscan mantenerse competitivas en un panorama en constante evolución.

Además, los reguladores esperan cada vez más que las empresas adopten soluciones de cumplimiento habilitadas por IA para alinearse con las herramientas de supervisión del gobierno (Dañado).

El futuro de la IA para los desafíos de la gestión de la documentación de la aviación

La evolución de la IA de comprensión de documentos (UD) está transformando rápidamente las industrias, y la aviación está a la vanguardia de este cambio. A medida que la adopción de la IA se generaliza, la capacidad de automatizar e integrar el procesamiento de documentos en flujos de trabajo empresariales más amplios redefinirá la forma en que las empresas gestionan el cumplimiento normativo, la eficiencia operativa y la satisfacción del cliente.

Para las empresas de aviación, el camino hacia la realización de todo el potencial de la IA comienza con implementaciones piloto específicas y pruebas de concepto.

Los modelos previamente entrenados eliminan la necesidad de una preparación extensa de conjuntos de datos, lo que permite a las empresas de aviación implementar soluciones de IA en semanas en lugar de meses, acelerando los plazos de adopción.

Las organizaciones pueden generar confianza para escalar iniciativas de IA en sus operaciones. Demostrar valor mediante aplicaciones específicas, como la automatización de las comprobaciones de cumplimiento o la optimización de los flujos de trabajo de mantenimiento, ayuda a las organizaciones a generar confianza para escalar iniciativas de IA en sus operaciones.

Con el auge de los modelos previamente entrenados y los avances en el aprendizaje de pocas oportunidades, las barreras de entrada se están reduciendo, lo que hace que sea más fácil para las empresas adoptar estas tecnologías transformadoras.

A medida que la industria de la aviación continúa evolucionando, adoptar soluciones basadas en IA ya no es opcional: es esencial. Desde la optimización de los flujos de trabajo documentales y la mejora del cumplimiento normativo hasta la reducción del tiempo de inactividad y el aumento de la eficiencia operativa, la IA permite a las empresas mantenerse a la vanguardia en un mercado altamente competitivo. Soluciones como EmailAI, AeroGenie y el conjunto de soluciones de automatización inteligente de ePlaneAI están diseñadas para abordar los desafíos únicos de la aviación con precisión y escalabilidad.

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