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Come l'intelligenza artificiale può essere utilizzata per la determinazione dinamica dei prezzi nel settore dell'aviazione

settembre 23, 2025
Professionista in giacca e cravatta che lavora al computer portatile in un moderno ufficio, a simboleggiare l'uso di strumenti basati sull'intelligenza artificiale, come la determinazione dinamica dei prezzi nel settore dell'aviazione.

Le compagnie aeree si affidano all'intelligenza artificiale per adeguamenti tariffari in tempo reale, promettendo efficienza ma sollevando preoccupazioni su equità e trasparenza. Dagli esperimenti di Delta alle resistenze normative, scopri come la tariffazione dinamica basata sull'intelligenza artificiale sta rimodellando il settore dell'aviazione e cosa significa per i passeggeri e per il futuro del settore.

La tariffazione dinamica è parte integrante del settore aereo da decenni. I prezzi dei biglietti sono sempre variati in base alla domanda, alla stagionalità e alla concorrenza. Ma l'intelligenza artificiale (IA) sta ora spingendo questo modello ancora oltre, introducendo aggiustamenti ipergranulari in tempo reale che potrebbero trasformare l'importo pagato dai passeggeri.

Delta Air Lines ha già iniziato a utilizzare l’intelligenza artificiale su una frazione delle sue rotte nazionali, puntando a un quinto di tutte le tariffe entro la fine dell’anno (National Public Radio, Radio Pubblica). American Airlines, al contrario, ha adottato una posizione più cauta, sottolineando l'importanza della fiducia dei consumatori (Modifica). Il settore è diviso, le autorità di regolamentazione sono indecise e i consumatori statunitensi sono molto preoccupati.

Questo articolo analizza come le compagnie aeree stanno sperimentando la tariffazione basata sull'intelligenza artificiale, cosa significa per equità e regolamentazione e come il settore dell'aviazione potrebbe trovare un equilibrio tra redditività e trasparenza.

Che cosa sono i prezzi dinamici basati sull'intelligenza artificiale?

Il pricing dinamico si riferisce all'adeguamento dei prezzi in tempo reale in base a fattori quali domanda, offerta e tempistiche. Le compagnie aeree utilizzano da tempo i sistemi di yield management (YMS) per aumentare o diminuire le tariffe in base al numero di posti rimasti su un volo o alla vicinanza alla partenza.

L'intelligenza artificiale aggiunge un nuovo livello di sofisticazione. Invece di regole statiche, i sistemi di intelligenza artificiale analizzano enormi set di dati per simulare un "super analista" che lavora 24 ore su 24 (Fortuna). Questi modelli considerano non solo le finestre di prenotazione e la popolarità del percorso, ma anche input quali le interruzioni meteorologiche, l'attività dei concorrenti e persino la cronologia dei bagagli (National Public Radio, Radio Pubblica). La tecnologia va oltre gli aggiustamenti tradizionali, individuando fasce di prezzo su misura per segmenti di clientela più ristretti e condizioni in tempo reale.

In pratica, ciò significa che due passeggeri che prenotano lo stesso volo nello stesso momento potrebbero comunque trovarsi ad affrontare tariffe diverse, a seconda di come il sistema di intelligenza artificiale interpreta la probabilità di pagamento di ciascun viaggiatore. Mentre le compagnie aeree sostengono che si tratti semplicemente di un'estensione della tariffazione dinamica, i critici la vedono come un passaggio fondamentale verso un commercio più opaco e basato su algoritmi.

Come le compagnie aeree utilizzano l'intelligenza artificiale per la determinazione dei prezzi oggi

Delta Air Lines è stata la compagnia aerea più esplicita nel sostenere il ruolo dell'intelligenza artificiale nella definizione dei prezzi. Il sistema della compagnia aerea, in parte supportato dalla startup israeliana Fetcherr, sta già fissando una percentuale minima di tutte le tariffe passeggeri, con l'intenzione di espanderlo a un quinto entro la fine dell'anno (Fortuna). Delta ha definito l'intelligenza artificiale come un "super analista" che esegue simulazioni senza sosta per ottimizzare i ricavi.

I modelli valutano fattori come le finestre di acquisto anticipato, la competitività delle rotte, la domanda stagionale, le condizioni meteorologiche e la classe di servizio. Anziché modificare manualmente le fasce di prezzo, gli algoritmi elaborano gli aggiustamenti tariffari in tempo reale. Questo rispecchia la tariffazione dinamica utilizzata nell'e-commerce o nelle app di ride-hailing, dove i prezzi possono variare di minuto in minuto a seconda della domanda dei clienti e di altre condizioni. Le compagnie aeree sperano che, adottando questa tecnologia, possano ottenere sia una maggiore efficienza che ricavi unitari più elevati.

Altre compagnie aeree stanno sperimentando silenziosamente. United ha adottato l'intelligenza artificiale generativa per attività operative come l'invio di messaggi ai passeggeri durante le interruzioni, mentre American Airlines ha espresso cautela riguardo alle modifiche dei prezzi rivolte ai consumatori. Tuttavia, la traiettoria a lungo termine suggerisce che la maggior parte delle compagnie aeree globali testerà modelli di tariffazione algoritmica per rimanere competitiva.

Reazione negativa dei consumatori e delle autorità di regolamentazione

L'introduzione di sistemi di tariffazione basati sull'intelligenza artificiale ha suscitato notevole ansia tra i consumatori. I critici descrivono questa pratica come un "hackeraggio del cervello" nel tentativo di spingere ogni viaggiatore al massimo livello di sofferenza per quanto riguarda i costi dei biglietti (Fortuna). I viaggiatori si preoccupano di pagare di più semplicemente perché gli algoritmi li interpretano come più ricchi, come viaggiatori abituali o come acquirenti dell'ultimo minuto.

Anche i legislatori hanno preso nota. I senatori statunitensi hanno fatto pressione su Delta Air Lines affinché chiarisca come i suoi modelli utilizzano i dati, sollevando preoccupazioni sul fatto che fonti di terze parti, come lo stato finanziario o le informazioni biometriche, potrebbero eventualmente insinuarsi nelle decisioni sui prezzi (National Public Radio, Radio Pubblica).

Gli studiosi della Harvard Law School avvertono che questo tipo di “prezzo di sorveglianza” aggrava la disuguaglianza informativa tra consumatori e aziende, con gli algoritmi che hanno molte più informazioni sul comportamento di un viaggiatore di quante il viaggiatore abbia sulla logica dell’algoritmo (Legge di Harvard).

American Airlines, intuendo la reazione negativa, ha dichiarato pubblicamente (anche se in modo un po' vago) che non utilizzerà l'intelligenza artificiale per la determinazione dei prezzi in modi che rischiano di erodere la fiducia dei clienti (Modifica). Questa divergenza di approccio evidenzia un dibattito in corso nel settore: se massimizzare la redditività attraverso l'iper-personalizzazione valga i rischi normativi e reputazionali.

Vantaggi per le compagnie aeree

Per le compagnie aeree, l'attrattiva della tariffazione dinamica basata sull'intelligenza artificiale è semplice: ottimizzazione dei ricavi su larga scala. Delta ha già registrato "ricavi unitari sorprendentemente favorevoli" dal suo progetto pilota di adozione anticipata (Fortuna). Gli algoritmi possono simulare milioni di scenari di prezzo in tempo reale, consentendo alla compagnia aerea di ottenere tariffe più elevate dai viaggiatori con una forte disponibilità a pagare, continuando a riempire posti altrimenti vuoti con offerte più basse.

L'intelligenza artificiale riduce anche la dipendenza dai team di gestione manuale dei ricavi, che tradizionalmente stabiliscono le fasce tariffarie con settimane di anticipo. Invece di regole statiche, il sistema di Delta si adatta costantemente ai cambiamenti della domanda, ai prezzi della concorrenza e persino a interruzioni come gli eventi meteorologici. Per le compagnie aeree che operano con margini ridotti, la promessa di risparmi del 20% e di quintuplicare l'efficienza – risultati citati da SkySelect negli appalti per l'aviazione (AviTrader)—segnala la scala di valore possibile quando l'intelligenza artificiale viene applicata alla strategia commerciale.

Rischi per i passeggeri

Gli stessi algoritmi che avvantaggiano le compagnie aeree possono creare opacità e diseguaglianze per i passeggeri. Mentre aziende come Delta insistono nel dire di non utilizzare identificatori personali come età, indirizzo o reddito per stabilire i prezzi (National Public Radio, Radio Pubblica), la sola possibilità di una “sorveglianza dei prezzi” allarma viaggiatori e legislatori. I ricercatori di Harvard avvertono che i sistemi basati sull’intelligenza artificiale possono sfruttare i dati personali per spingere gli individui verso il loro prezzo massimo, sollevando preoccupazioni di discriminazione e ingiustizia (Legge di Harvard).

I difensori dei consumatori sottolineano che i primi test sui modelli di tariffazione personalizzati non hanno favorito i gruppi vulnerabili. In alcuni casi, le offerte migliori sono andate ai clienti più ricchi, mentre ai più poveri sono state offerte le tariffe più alte.Fortuna).

Senza trasparenza o controllo, i passeggeri si trovano ad affrontare un sistema in cui il prezzo non è più ancorato a una tariffa di mercato pubblicamente visibile, ma a ciò che un opaco algoritmo ritiene che siano disposti a tollerare. Questa erosione della fiducia potrebbe minare la fedeltà a lungo termine nei confronti delle compagnie aeree che si affidano eccessivamente alla tariffazione basata sull'intelligenza artificiale.

Confronti con altri settori

La tariffazione dinamica basata sull'intelligenza artificiale non è un'esclusiva del settore dell'aviazione. I servizi di ride-hailing, gli hotel e i siti di e-commerce utilizzano da tempo tecniche simili. Uber, ad esempio, normalizza i prezzi di picco adeguando le tariffe in tempo reale quando la domanda aumenta, e la maggior parte dei viaggiatori ha ormai imparato ad accettarlo e ad aspettarselo. Gli hotel utilizzano la gestione del rendimento basata sull'intelligenza artificiale per anticipare la domanda stagionale e definire le tariffe di conseguenza. Persino le catene di alimentari e fast food hanno adattato i prezzi dei menu in base alla posizione e all'ora del giorno (Legge di Harvard).

Ciò che distingue le compagnie aeree è la combinazione di controllo normativo e di un elevato livello di coinvolgimento emotivo. Un hamburger leggermente più costoso potrebbe non suscitare indignazione, ma un aumento di 500 dollari sul volo per le vacanze di una famiglia sì. La posta in gioco dei viaggi aerei – legata a festività, emergenze familiari ed eventi irripetibili – rende la trasparenza e l'equità centrali nel modo in cui i passeggeri valutano la pratica. Per i leader dell'aviazione che prendono spunto dai settori adiacenti, la determinazione dei prezzi basata sull'intelligenza artificiale può essere normalizzata, ma con cautela quando si tratta di acquisti ad alto rischio e ad alto contenuto emotivo.

Lezioni dai modelli B2B vs. B2C

Le analisi dei settori B2B evidenziano perché la determinazione dinamica dei prezzi basata sull'intelligenza artificiale sia più controversa nei mercati di consumo. Nei contesti industriali B2B, la determinazione dinamica dei prezzi è spesso legata a variabili trasparenti come indici di materie prime o vincoli di capacità, rendendo più facile per gli acquirenti accettare aggiustamenti (Simon-Kucher). Tuttavia, nei settori rivolti al consumatore, i clienti non hanno visibilità sui fattori che determinano le variazioni di prezzo.

La natura "black box" dell'intelligenza artificiale aggrava questa opacità. Le aziende che vendono ad acquirenti professionisti possono giustificare i cambiamenti con dati sulla volatilità del mercato, mentre le compagnie aeree rischiano di erodere la fiducia se non riescono a spiegare perché un passeggero abbia pagato centinaia di dollari in più di un altro per lo stesso posto.

Questa tensione suggerisce che la determinazione dei prezzi basata sull'intelligenza artificiale nel settore dell'aviazione avrà bisogno di alcune misure di salvaguardia: meccanismi di spiegazione, normative a tutela dei consumatori e strategie di comunicazione che rassicurino i passeggeri sul fatto che le loro caratteristiche personali non vengano sfruttate. Senza queste garanzie, la determinazione dei prezzi basata sull'intelligenza artificiale rischia di subire le stesse reazioni negative che hanno bloccato i precedenti tentativi di "sorveglianza dei prezzi", come Orbitz che mostrava tariffe più elevate agli utenti di Macbook (MarketWatch).

Preoccupazioni etiche e normative

L'ascesa della tariffazione dinamica basata sull'intelligenza artificiale ha innescato un dibattito continuo su equità, trasparenza e tutela dei consumatori. I critici sostengono che gli algoritmi potrebbero involontariamente rafforzare la disuguaglianza economica se si basano su set di dati distorti o input poco trasparenti. Ad esempio, se un modello di intelligenza artificiale deduce una maggiore propensione al pagamento dal codice postale di un viaggiatore, potrebbe svantaggiare in modo sproporzionato i passeggeri a basso reddito o determinati gruppi demografici (Fortuna).

Le autorità di regolamentazione stanno iniziando a prenderne atto. I senatori statunitensi hanno fatto pressioni su compagnie aeree come Delta affinché forniscano garanzie sul fatto che i dati biometrici, finanziari o dei social media non saranno inclusi nei modelli di prezzo (National Public Radio, Radio Pubblica). Nel frattempo, i quadri normativi europei sulla trasparenza algoritmica potrebbero influenzare le pratiche dell'aviazione globale. La sfida è bilanciare il potenziale commerciale dell'IA con garanzie che preservino la fiducia dei consumatori. Se i passeggeri percepiscono i prezzi come discriminatori, il danno reputazionale potrebbe superare qualsiasi guadagno di fatturato a breve termine.

Domande frequenti

Solo Delta? Quali compagnie aeree utilizzano i prezzi dinamici?

No, Delta non è l'unica compagnia aerea a sperimentare la tariffazione dinamica basata sull'intelligenza artificiale. Anche molte altre compagnie aeree stanno sfruttando questa tecnologia di tariffazione dinamica (Fast Company,Fetcherr):

  • Virgin Atlantic (Regno Unito): La compagnia aerea britannica ha stretto una partnership con Fetcherr per ottimizzare i prezzi e l'inventario. Finora Virgin ha evitato forti critiche evitando di pubblicizzare la mossa come "tariffe personalizzate". La compagnia aerea ha enfatizzato "efficienza" e "miglioramenti operativi" piuttosto che tariffe personalizzate.Viva Aerobus (Messico):Collabora anche con Fetcherr sulla determinazione dei prezzi basata sull'intelligenza artificiale. Come Virgin, non ha dovuto affrontare il tipo di controllo pubblico o politico osservato negli Stati Uniti, probabilmente perché nel suo mercato interno c'è meno attenzione da parte delle autorità di regolamentazione e degli organi di controllo dei consumatori sulla determinazione dei prezzi basata sull'algoritmo.
  • WestJet (Canada): Utilizzando la piattaforma Fetcherr per la gestione dei prezzi e dell'inventario. Allo stesso modo, WestJet ha mantenuto il suo messaggio incentrato su "semplificazione" e "ottimizzazione", piuttosto che sulla personalizzazione dei prezzi per passeggero, il che ha contribuito a evitare le resistenze dei consumatori.
  • Royal Air Maroc (Morocco):Un altro partner di Fetcherr si è concentrato sull'efficienza e sull'ottimizzazione dei ricavi. Finora, non si sono registrate reazioni negative significative in Marocco.

Al contrario, la Delta Air Lines ha dovuto affrontare le maggiori reazioni negative, soprattutto da parte dei legislatori statunitensi e dei difensori dei consumatori, perché le sue rivelazioni sui prezzi basati sull'intelligenza artificiale coincidevano con la crescente preoccupazione pubblica riguardo ai "prezzi di sorveglianza" comportamentali.

Delta ha ripetutamente sottolineato che il suo sistema non utilizza dati personali per le tariffe personalizzate, ma solo fattori operativi e di mercato come la disponibilità dei posti, gli orari, gli eventi e i prezzi del petrolio.

Qual è la differenza tra prezzi dinamici e prezzi variabili?

Il prezzo dinamico è una forma specifica di prezzo dinamico. Entrambi comportano l'adeguamento dei prezzi in base alla domanda, ma la differenza sta inquando e comei prezzi aumentano.

Il pricing dinamico è più ampio; copre le fluttuazioni continue delle tariffe aeree basate su variabili come la stagionalità, i tempi di prenotazione o la popolarità della rotta. Il pricing dinamico, al contrario, si riferisce a bruschi e temporanei aumenti di prezzo che si verificano durante periodi di domanda insolitamente elevata, come le festività o improvvisi picchi di prenotazioni. In breve, tutti i pricing dinamici sono pricing dinamici, ma non tutti i pricing dinamici sono pricing dinamici.Forbes).

Quando le compagnie aeree hanno iniziato a utilizzare i prezzi dinamici?

Le compagnie aeree hanno adottato per la prima volta la tariffazione dinamica in seguito alla deregolamentazione degli Stati Uniti nel 1978, che ha eliminato i controlli governativi sulle tariffe dei passeggeri e ha consentito ai vettori di stabilire i propri prezzi (Ufficio Aggiuntivo). Nel 1983, aziende come American Airlines hanno introdotto la gestione del rendimento, una strategia che utilizzava modelli di prenotazione, previsioni della domanda e dati competitivi per adeguare i prezzi dei biglietti in tempo reale.

Invece di applicare a tutti i passeggeri la stessa tariffa fissa, le compagnie aeree iniziarono a offrire una gamma di tariffe variabili in base al momento della prenotazione, alla popolarità di una tratta e al fattore di carico previsto. Questo segnò l'inizio della tariffazione dinamica, un modo per massimizzare sia l'occupazione dei posti che i ricavi.

Nel tempo, l'approccio è diventato sempre più sofisticato. Quelli che erano iniziati con tariffe base e sconti early-bird si sono evoluti in algoritmi che monitorano decine di variabili, dalla stagionalità ai prezzi della concorrenza, per prevedere quanto i clienti sono disposti a pagare.

I sistemi odierni possono aggiornare le tariffe al minuto, ben oltre quanto era possibile con i tradizionali strumenti di prenotazione degli anni '80. Questa lunga traiettoria, dalla deregolamentazione alla gestione dei rendimenti fino alla tariffazione dinamica avanzata, ha gettato le basi per i modelli basati sull'intelligenza artificiale che le compagnie aeree stanno ora testando, che promettono una precisione ancora maggiore nell'adattare le tariffe alla domanda del mercato (Ufficio Aggiuntivo).

La determinazione dei prezzi dinamici è illegale?

No, la tariffazione dinamica è legale purché sia conforme alle leggi sulla tutela dei consumatori. Le compagnie aeree e altri settori sono autorizzati ad adeguare i prezzi in base alla domanda, alle tempistiche e alle condizioni di mercato.

Ciò che sconfinerebbe in territorio illegale è una politica tariffaria discriminatoria che prevede tariffe diverse in base a caratteristiche protette come razza, genere o etnia. Altrimenti, la fluttuazione dei prezzi per lo stesso posto o servizio è una pratica standard e legale.Forbes).

Le prospettive future dell'intelligenza artificiale nei prezzi dell'aviazione

Nonostante le controversie, è improbabile che i prezzi basati sull'intelligenza artificiale siano destinati a scomparire. Le compagnie aeree affrontano una pressione incessante sui margini e l'intelligenza artificiale offre una potente leva per ottenere rendimenti aggiuntivi. Gli analisti prevedono che l'implementazione si estenderà ben oltre i primi utilizzatori come Delta, con vettori internazionali e operatori low-cost che sperimenteranno i propri sistemi (Legge di Harvard).

I sistemi futuri potrebbero combinare analisi predittive, monitoraggio della domanda in tempo reale e copiloti di intelligenza artificiale generativa che suggeriscono strategie di prezzo ai revenue manager. PricewaterhouseCoopers (PwC) prevede che l'intelligenza artificiale rimodellerà il panorama competitivo dei prezzi, settore per settore, con i leader che la integreranno profondamente nelle loro strategie, superando i ritardatari (PwC). Per l'aviazione, questo potrebbe significare un futuro in cui i prezzi "giusti" sono meno rilevanti di quelli "personalizzati", un cambiamento che modifica radicalmente il modo in cui i consumatori percepiscono il valore.

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