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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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La industria de la aviación genera un volumen abrumador de datos no estructurados, desde certificados de aeronavegabilidad y registros de mantenimiento hasta informes de cumplimiento y manuales técnicos. Gestionar estos datos de manera efectiva es crítico para las operaciones, pero a menudo es un desafío debido a su complejidad.

Según un estudio de McKinsey, la IA generativa, una tecnología que crea contenido o perspectivas basadas en patrones de datos, ofrece un avance, con el potencial de agregar de $2.6 a $4.4 billones anualmente en diversos sectores.

En la aviación, esta tecnología crea oportunidades únicas para optimizar flujos de trabajo de alto valor como el procesamiento de documentos y el cumplimiento normativo, convirtiendo datos no estructurados en conocimientos prácticos.

Mientras que industrias como el comercio minorista ven beneficios rápidos, 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 normativo.

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. Aproximadamente el 80% de todos los datos empresariales son no estructurados, y la información valiosa permanece bloqueada en documentos estáticos sin las herramientas adecuadas. 

Esto significa que los trabajadores del conocimiento dedican hasta un 30% de su tiempo buscando y consolidando información a través de documentos, según la Corporación Internacional de Datos (IDC).

Los costos son otro obstáculo. Los hallazgos de IBM no son nada menos que asombrosos. En un estudio de 2016, el gigante tecnológico estimó que la mala calidad de los datos drena $3.1 billones de la economía de EE. UU. cada año, alimentado por la caída en picado de la productividad, fallos frecuentes del sistema y costos de mantenimiento que se disparan—solo algunos de los muchos efectos secundarios de los datos desordenados.

Esta dependencia de documentos no estructurados crea ineficiencias que resultan especialmente costosas para las empresas de aviación. Con los reguladores de aviación exigiendo cada vez más procesos de datos transparentes y rastreables, las organizaciones enfrentan una presión creciente para modernizar sus flujos de trabajo documentales.

Los registros de mantenimiento, los certificados de aeronavegabilidad y los informes de cumplimiento son todos críticos pero a menudo están aislados en formatos incompatibles. Buscar información clave se convierte en una batalla cuesta arriba, retrasando la toma de decisiones y aumentando el riesgo de errores.

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

Con soluciones como EmailAI para automatizar el procesamiento de solicitudes de cotización entrantes o AeroGenie para obtener rápidamente información detallada de manuales técnicos, ePlaneAI aborda los problemas de la industria con precisión.

Por ejemplo, ePlaneAI puede identificar rápidamente números de parte o descifrar horarios de mantenimiento complejos, reduciendo el esfuerzo manual y mejorando la precisión. Los estudios demuestran que el procesamiento de documentos potenciado por IA puede reducir los errores en la extracción de datos y lograr niveles de precisión superiores al 90%, agilizando los flujos de trabajo y ahorrando tiempo valioso.

La capacidad de la IA para analizar datos de grabadoras de vuelo es otro cambio radical. Mediante el análisis rápido de patrones y la detección ágil de anomalías, la IA mejora significativamente tanto la seguridad operacional como el cumplimiento. A medida que las compañías de aviación buscan escalar sus operaciones sin aumentar excesivamente los costos, adoptar estas soluciones ya no es opcional, es esencial.

Abordando el desafío del volumen con IA

El problema de los datos no estructurados en la industria de la aviación se ve agravado por el enorme volumen. Las aerolíneas, los proveedores de mantenimiento, reparación y revisión (MRO) y los fabricantes dependen de información crítica que está enterrada en millones de registros dispersos en diferentes sistemas.

Tareas como procesar registros de mantenimiento o cruzar referencias de documentos de cumplimiento pueden llevar semanas o incluso meses. Las empresas que aprovechan la IA pueden eliminar los retrasos en el flujo de trabajo de documentos automatizando tareas repetitivas. Esta ganancia de eficiencia es particularmente valiosa en la aviación, donde las decisiones sensibles al tiempo pueden impactar significativamente en la seguridad y rentabilidad.

ePlaneAI utiliza algoritmos de aprendizaje automático para categorizar, extraer y analizar datos a velocidades sin precedentes. Lo que antes tomaba semanas para un equipo de técnicos ahora se puede lograr en horas, asegurando la entrega de datos oportuna y precisa. Por ejemplo, los registros de reparaciones digitalizados pueden procesarse para identificar problemas de mantenimiento recurrentes, permitiendo intervenciones proactivas que reducen el tiempo de inactividad y los costos.

Procesamiento inteligente de documentos

Además, el procesamiento inteligente de documentos (IDP) automatiza hasta el 70% de las tareas manuales de documentos.

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 crítica en una industria donde los errores pueden tener consecuencias catastróficas.

El estudio de McKinsey destaca mejoras operativas de hasta un 30% para las empresas que implementan IDP impulsado por IA. Estas ganancias se deben a la rápida finalización de tareas, la reducción de retrabajos por errores y la optimización de flujos de trabajo que mantienen las operaciones funcionando sin problemas.

La arquitectura detrás del entendimiento de documentos impulsado por IA

La comprensión de documentos (DU) en IA funciona transformando documentos no estructurados en datos estructurados y legibles por máquinas. Este proceso implica varias etapas, cada una aprovechando tecnologías avanzadas para garantizar precisión y eficiencia.

  1. Digitalización: Los documentos físicos, como registros de mantenimiento o formularios de cumplimiento, se escanean y se convierten en formatos digitales como PDFs o imágenes. Este paso fundamental crea un registro electrónico de documentos previamente estáticos, haciéndolos accesibles para un análisis posterior.
  2. Preprocesamiento: Técnicas avanzadas como la binarización, eliminación de ruido y enderezamiento (corrección de texto inclinado o desalineado) limpian las imágenes digitalizadas, asegurando la más alta calidad para el procesamiento posterior. Estos ajustes eliminan distorsiones visuales, mejoran la claridad del texto y preparan el documento para una extracción precisa de datos.
  3. Reconocimiento óptico de caracteres (OCR): Los motores de OCR extraen texto en bruto de documentos digitalizados, manejando de manera eficiente diversas fuentes, diseños e incluso notas manuscritas. Este paso asegura que tanto los datos de texto estructurado como no estructurado de documentos como registros de reparaciones y registros de vuelo puedan ser procesados con precisión.
  4. Procesamiento de lenguaje natural (PLN): Mediante el uso de modelos de PLN sofisticados, el texto extraído se analiza para comprender el contexto y el significado. Estos modelos identifican entidades clave (por ejemplo, números de parte, fechas o nombres), detectan la intención del usuario y clasifican la información semántica, permitiendo obtener perspectivas adaptadas al propósito del documento.
  5. Extracción de conocimiento: La IA organiza entidades y sus relaciones en datos estructurados al mapearlos a esquemas o ontologías predefinidos (marcos que definen conceptos y sus relaciones, como categorizar 'registros de mantenimiento' bajo 'datos de cumplimiento'). Esta transformación crea perspectivas accionables, ya sea correlacionando horarios de mantenimiento o cruzando datos de cumplimiento con regulaciones.

En muchas aplicaciones, especialmente en industrias de alto riesgo como la aviación, un enfoque combinado de humano y IA, o humano en el bucle (HITL) es crucial para mantener la precisión y fiabilidad.

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

Este bucle de retroalimentación iterativo no solo garantiza una alta precisión, sino que también ayuda a refinar y mejorar los modelos de IA con el tiempo, adaptándose a la evolución de los tipos de documentos y sus complejidades.

Los flujos de trabajo con intervención humana (HITL) son esenciales en muchas aplicaciones empresariales, particularmente en la aviación. Aquí, los flujos de trabajo HITL pueden involucrar la revisión humana de registros de reparación procesados por IA o documentos de cumplimiento para verificar detalles críticos antes de la presentación final, combinando la velocidad de la IA con el juicio matizado de profesionales experimentados.

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

Estas capacidades de inteligencia artificial permiten a ePlaneAI abordar tareas que van desde analizar videos de inspección mediante visión por computadora hasta procesar consultas de clientes en tiempo real. El resultado es una herramienta potente que reduce la carga de trabajo manual manteniendo los más altos estándares de precisión.

Soluciones enfocadas que abordan los desafíos únicos de la aviación

La suite de herramientas especializadas de ePlaneAI está diseñada para abordar desafíos específicos de la aviación:

  • EmailAI: Automatiza la extracción de datos de RFQ y agiliza el procesamiento de consultas entrantes.
  • AeroGenie: Proporciona conocimientos instantáneos sobre manuales técnicos, IPCs y registros de mantenimiento, asegurando una toma de decisiones rápida y precisa.
  • Optimización de Inventario: Predice las necesidades de suministro y establece precios dinámicos en las piezas 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 con las regulaciones globales.

Improving compliance with AI-powered insights

Compliance with aviation regulations such as those set by the FAA and EASA is critical but challenging, and industry reliance on unstructured documents complicates things further.

Rastrear los datos necesarios a través de documentos no estructurados consume mucho tiempo y es propenso a errores. Las empresas que no cumplen enfrentan sanciones significativas y riesgos a su reputación.

Un estudio industrial realizado por Globalscape encontró que las empresas gastan más en actividades de no cumplimiento (limpieza) que en el cumplimiento en sí. Mientras que industrias como la financiera enfrentan severas penalizaciones por no cumplir, las compañías de aviación se encuentran con repercusiones financieras y riesgos críticos de seguridad, haciendo que los esfuerzos 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.

Dentro de la industria aeroespacial, esto se traduce en que las compañías de aviación gastan 2.5 veces más en actividades de incumplimiento que en actividades de cumplimiento. Esa es una cifra asombrosa y resalta la necesidad de la tecnología de IA para resolver de manera precisa y rentable los desafíos de la gestión de datos.

ePlaneAI aborda esto automatizando las tareas de cumplimiento, asegurando el acceso en tiempo real a datos críticos y reduciendo el riesgo de errores humanos. Específicamente, EmailAI agiliza los procesos de cumplimiento extrayendo datos clave de las RFQs y comunicaciones regulatorias, organizándolos para su revisión inmediata y asegurando que no se pasen por alto requisitos críticos.

Este enfoque proactivo no solo mejora la adherencia regulatoria, sino que también reduce el tiempo y el costo asociados con las auditorías manuales.

El gobierno de EE. UU. ha adoptado herramientas de cumplimiento impulsadas por IA para detectar anomalías en los datos relacionados con el cumplimiento.

Agencias como la SEC y el utilizan la IA para señalar irregularidades en los patrones de licitación y los informes de ganancias (Skadden), y la FAA ha delineado una hoja de ruta integral para la adopción de la tecnología de IA.

Las compañías de aviación están adoptando tecnologías similares para identificar posibles infracciones antes que los reguladores, obteniendo crédito por la auto-denuncia y reduciendo las penalizaciones.

McKinsey señala que el cumplimiento sigue siendo un factor principal en la adopción de la IA, con hasta un 50% de los casos de uso de IA generativa vinculados a la gestión del riesgo regulatorio.

Aprovechando el análisis predictivo y automatizando los procesos de auditoría, las empresas pueden gestionar proactivamente los riesgos de cumplimiento, ahorrando millones anualmente mientras mejoran la resiliencia operativa.

Real-time data extraction in critical scenarios

The aviation industry often operates under high-pressure scenarios, where every second counts. Aircraft on Ground (AOG) events, for instance, can result in costly delays and operational disruptions if not addressed swiftly. Accessing unstructured documents like repair manuals or supplier records in real-time is critical in these situations.

AeroGenie enhances this capability by providing aviation professionals with instant access to structured insights from technical manuals and illustrated parts catalogs (IPCs), enabling faster resolutions during Aircraft on Ground (AOG) events.

La tecnología de ePlaneAI destaca en tales escenarios al extraer rápidamente detalles esenciales, como especificaciones de partes, calendarios de mantenimiento y tiempos de entrega de proveedores, de documentos con mucho texto.

McKinsey destaca el impacto más amplio de las aplicaciones de IA en tiempo real, señalando que industrias con operaciones críticas, como la aviación, experimentan reducciones en los retrasos de procesos del 25% al 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, permitiendo 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.

The cost benefits of automating unstructured aviation data processing

AI systems enhance efficiency and deliver substantial cost savings. Implementing an automation system for tasks like invoice processing, parts tracking, and compliance checks can achieve a 30-200% ROI within the first year. Organizations using intelligent document processing achieved a 50-70% reduction in processing time. 

Estos beneficios financieros son particularmente atractivos para industrias que requieren una gran inversión de capital como la aviación, con ahorros que a menudo se redirigen hacia proyectos de innovación tales como la modernización de la flota, iniciativas de aviación sostenible o la mejora de la experiencia de los pasajeros.

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

Traditional ERP systems and document management tools struggle to handle the complexities of unstructured or dark data —data hidden in PDFs, emails, faxes, and other scanned documents.

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

ePlaneAI salva esta brecha con capacidades impulsadas por IA diseñadas específicamente para la industria de la aviación. A diferencia de los sistemas heredados rígidos o sistemas IDP más generalizados, la IA procesa dinámicamente datos específicos de la aviación, entregando resultados más rápidos y precisos. Esta especialización es crítica en una industria donde la precisión y la velocidad son de suma importancia.

McKinsey enfatiza que la inteligencia artificial generativa permite ciclos de toma de decisiones hasta un 40% más rápidos, al mismo tiempo que mejora la precisión de los datos. Estas ventajas hacen que la IA sea una herramienta indispensable para las compañías aeronáuticas que buscan mantenerse competitivas en un panorama que evoluciona rápidamente.

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

The future of AI for aviation’s documentation management challenges

The evolution of document understanding (DU) AI is rapidly transforming industries, and aviation is at the forefront of this change. As AI adoption becomes more widespread, the ability to automate and integrate document processing into broader business workflows will redefine how companies manage compliance, operational efficiency, and customer satisfaction.

Para las compañías de aviación, el camino para aprovechar todo el potencial de la IA comienza con la implementación de pilotos enfocados y pruebas de concepto.

Los modelos preentrenados eliminan la necesidad de una extensa preparación de conjuntos de datos, permitiendo a las empresas de aviación implementar soluciones de IA en semanas en lugar de meses, acelerando así los plazos de adopción.

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

Con el auge de los modelos preentrenados y los avances en el aprendizaje con pocos ejemplos, las barreras de entrada se están reduciendo, facilitando que las empresas adopten estas tecnologías transformadoras. A medida que la industria de la aviación continúa evolucionando, adoptar soluciones impulsadas por la IA ya no es opcional, es esencial. Desde la optimización de flujos de trabajo documentales y la mejora del cumplimiento hasta la reducción del tiempo de inactividad y el aumento de la eficiencia operativa, la IA empodera a las empresas para mantenerse a la vanguardia en un mercado altamente competitivo. Soluciones como EmailAI, AeroGenie y la suite de soluciones de automatización inteligente de ePlaneAI están diseñadas para abordar los desafíos únicos de la aviación con precisión y escalabilidad.

¿Listo para llevar sus operaciones a nuevos niveles? Contacte a ePlaneAI hoy mismo para programar una consulta y descubra cómo nuestras soluciones de IA a medida pueden transformar sus operaciones.


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