Como a IA resolve os desafios da extração de dados de documentos de aviação não estruturados

De acordo com um estudo da McKinsey, a IA generativa — uma tecnologia que cria conteúdo ou insights com base em padrões de dados — representa um avanço, com o potencial de adicionar de US$ 2,6 a US$ 4,4 trilhões anualmente em diversos setores.

Na aviação, essa tecnologia cria oportunidades únicas para otimizar fluxos de trabalho de alto valor como processamento de documentos e conformidade, transformando dados não estruturados em insights acionáveis.

Enquanto setores como o varejo veem ganhos rápidos, a aviação apresenta oportunidades únicas para desbloquear eficiências em fluxos de trabalho complexos e de alto valor, como processamento de documentos e conformidade.

O crescente desafio dos dados não estruturados na aviação

Os dados empresariais são amplamente apresentados em formatos não estruturados, como e-mails, conversas no Slack, imagens e formulários em PDF. Aproximadamente 80% de todos os dados empresariais são não estruturados, e informações valiosas permanecem presas em documentos estáticos sem as ferramentas adequadas. 

Isso significa que os trabalhadores do conhecimento gastam até 30% do seu tempo procurando e consolidando informações em documentos, de acordo com a International Data Corporation (IDC).

Os custos são outro obstáculo. As descobertas da IBM são nada menos que impressionantes. Em um estudo de 2016, a gigante da tecnologia estimou que a má qualidade dos dados drena $3,1 trilhões da economia dos EUA todos os anos, alimentada pela queda da produtividade, falhas frequentes de sistema e custos de manutenção que disparam — apenas alguns dos muitos efeitos em cadeia de dados desorganizados.

Esta dependência de documentos não estruturados cria ineficiências particularmente custosas para empresas de aviação. Com os reguladores da aviação exigindo cada vez mais processos de dados transparentes e rastreáveis, as organizações enfrentam uma pressão crescente para modernizar seus fluxos de trabalho documentais.

Registros de manutenção, certificados de aeronavegabilidade e relatórios de conformidade são todos críticos, mas frequentemente estão isolados em formatos incompatíveis. Procurar por informações chave torna-se uma batalha árdua, atrasando a tomada de decisões e aumentando o risco de erros.

A ePlaneAI utiliza tecnologias avançadas como reconhecimento óptico de caracteres (OCR) e processamento de linguagem natural (PLN) para extrair e organizar esses dados, tornando-os acionáveis.

Com soluções como EmailAI para automatizar o processamento de RFQs recebidos ou AeroGenie para obter rapidamente insights sobre manuais técnicos, a ePlaneAI aborda os pontos críticos da indústria com precisão.

Por exemplo, o ePlaneAI pode identificar rapidamente números de peças ou decifrar cronogramas de manutenção complexos, reduzindo o esforço manual e melhorando a precisão. Estudos demonstram que o processamento de documentos com o auxílio de IA pode diminuir os erros de extração de dados e atingir níveis de precisão superiores a 90%, otimizando fluxos de trabalho e economizando tempo valioso.

A capacidade da IA de analisar dados de gravadores de voo é outro fator revolucionário. Por meio da análise rápida de padrões e detecção ágil de anomalias, a IA aumenta significativamente tanto a segurança operacional quanto a conformidade. À medida que as empresas de aviação buscam escalar suas operações sem aumentar exponencialmente os custos, adotar essas soluções já não é opcional — é essencial.

Enfrentando o desafio do volume com IA

O problema dos dados não estruturados da indústria da aviação é agravado pelo volume imenso. As companhias aéreas, os serviços de manutenção, reparo e revisão (MRO) e os fabricantes dependem de informações críticas que estão enterradas em milhões de registros dispersos por diversos sistemas.

Tarefas como processar registros de manutenção ou cruzar documentos de conformidade podem levar semanas ou até meses. Empresas que utilizam IA podem eliminar atrasos no fluxo de trabalho de documentos automatizando tarefas repetitivas. Esse ganho de eficiência é particularmente valioso na aviação, onde decisões sensíveis ao tempo podem impactar significativamente a segurança e a rentabilidade.

A ePlaneAI utiliza algoritmos de aprendizado de máquina para categorizar, extrair e analisar dados com velocidades sem precedentes. O que antes levava semanas para uma equipe de técnicos agora pode ser realizado em horas, garantindo a entrega de dados oportuna e precisa. Por exemplo, registros de reparos digitalizados podem ser processados para identificar problemas de manutenção recorrentes, possibilitando intervenções proativas que reduzem o tempo de inatividade e os custos.

Processamento inteligente de documentos

Além disso, o processamento inteligente de documentos (IDP) automatiza até 70% das tarefas manuais com documentos.

IDP é uma tecnologia transformadora que combina técnicas impulsionadas por IA e aprendizado de máquina para extrair, classificar e processar dados não estruturados de vários formatos de documentos (Microsoft). Isso permite que as empresas otimizem fluxos de trabalho, aprimorem a precisão dos dados e automatizem a extração de dados não estruturados.

Esta automação economiza tempo e reduz a probabilidade de erro humano, uma consideração crítica em uma indústria onde erros podem ter consequências catastróficas.

O estudo da McKinsey destaca melhorias operacionais de até 30% para empresas que implementam IDP impulsionado por IA. Esses ganhos são motivados pela rápida conclusão de tarefas, redução de retrabalho devido a erros e fluxos de trabalho otimizados que mantêm as operações funcionando de maneira eficiente.

A arquitetura por trás do entendimento de documentos com IA

O entendimento de documentos (DU) em IA funciona transformando documentos não estruturados em dados estruturados e legíveis por máquinas. Esse processo envolve várias etapas, cada uma utilizando tecnologias avançadas para garantir precisão e eficiência.

Em muitas aplicações, especialmente em indústrias de alto risco como a aviação, uma abordagem combinada de humano e IA, ou humano no ciclo (HITL) é crucial para manter a precisão e confiabilidade.

Os fluxos de trabalho HITL integram a supervisão humana no processo de IA, permitindo que especialistas revisem e corrijam resultados de baixa confiança.

Este ciclo iterativo de feedback não só garante alta precisão, mas também ajuda a refinar e melhorar os modelos de IA ao longo do tempo, adaptando-se a tipos de documentos em evolução e complexidades.

Fluxos de trabalho com intervenção humana (HITL) são essenciais em muitas aplicações empresariais, particularmente na aviação. Aqui, fluxos de trabalho HITL podem envolver a revisão humana de registros de reparos processados por IA ou documentos de conformidade para verificar detalhes críticos antes da submissão final, combinando a velocidade da IA com o julgamento matizado de profissionais experientes.

Esses fluxos de trabalho HITL permitem que especialistas humanos revisem resultados de baixa confiança, garantindo alta precisão e fornecendo feedback para refinar continuamente os modelos de IA.

Essas capacidades de IA permitem que o ePlaneAI enfrente tarefas que vão desde a análise de vídeos de inspeção usando visão computacional até o processamento de consultas de clientes em tempo real. O resultado é uma ferramenta poderosa que reduz a carga de trabalho manual enquanto mantém os mais altos padrões de precisão.

Soluções focadas que abordam os desafios exclusivos da aviação

A suíte de ferramentas especializadas da ePlaneAI é projetada para enfrentar desafios específicos da aviação:

As empresas de aviação que utilizam essas soluções direcionadas podem aumentar a eficiência operacional, reduzir o tempo de inatividade e manter a conformidade com as regulamentações globais.

‍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 os dados necessários em documentos não estruturados é demorado e sujeito a erros. Empresas que não conseguem atender a essas exigências enfrentam penalidades significativas e riscos à reputação.

Um estudo do setor realizado pela Globalscape descobriu que as empresas estão gastando mais em atividades de não conformidade (limpeza) do que na própria conformidade. Enquanto setores como o financeiro enfrentam penalidades severas por não conformidade, as empresas de aviação encontram tanto repercussões financeiras quanto riscos críticos de segurança, tornando os esforços de conformidade duplamente importantes.

De acordo com a Globalscape, a organização média gasta $14,82 milhões por ano com não conformidade versus $5,47 milhões com conformidade.

Na indústria aeroespacial, isso se traduz em empresas de aviação gastando 2,5 vezes mais com atividades de não conformidade do que com atividades de conformidade. Esse é um número impressionante e destaca a necessidade da tecnologia de IA para resolver de maneira precisa e custo-eficiente os desafios de gerenciamento de dados.

ePlaneAI aborda isso automatizando tarefas de conformidade, garantindo acesso em tempo real a dados críticos e reduzindo o risco de erro humano. Especificamente, EmailAI simplifica processos de conformidade extraindo dados essenciais de RFQs e comunicações regulatórias, organizando-os para revisão imediata e garantindo que nenhum requisito crítico seja negligenciado.

Esta abordagem proativa não apenas melhora a aderência regulatória, mas também reduz o tempo e o custo associados às auditorias manuais.

O governo dos EUA adotou ferramentas de fiscalização impulsionadas por IA para detectar anomalias em dados relacionados à conformidade.

Agências como a SEC e o utilizam IA para sinalizar irregularidades em padrões de licitação e relatórios financeiros (Skadden), e a FAA delineou um roteiro abrangente para a adoção da tecnologia de IA.

As empresas de aviação estão adotando tecnologias semelhantes para identificar possíveis violações antes dos reguladores, ganhando crédito por auto-relatar e reduzindo penalidades.

A McKinsey observa que a conformidade continua sendo um grande impulsionador da adoção de IA, com até 50% dos casos de uso de IA generativa vinculados à gestão de risco regulatório.

Ao utilizar análises preditivas e automatizar processos de auditoria, as empresas podem gerir proativamente os riscos de conformidade, economizando milhões anualmente enquanto melhoram a resiliência operacional.

‍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.

A tecnologia da ePlaneAI se destaca em tais cenários ao extrair rapidamente detalhes essenciais—como especificações de peças, cronogramas de manutenção e prazos de entrega dos fornecedores—de documentos com muito texto.

A McKinsey destaca o impacto mais amplo das aplicações de IA em tempo real, observando que indústrias com operações críticas, como a aviação, experimentam reduções nos atrasos dos processos de 25% a 35%. Essas melhorias influenciam diretamente a satisfação do cliente, a eficiência operacional e a rentabilidade.

O papel da IA também se estende à manutenção preditiva. A IA analisa dados históricos e identifica padrões de desgaste, permitindo que as companhias aéreas antecipem e resolvam problemas de manutenção antes que eles se agravem. Essa abordagem proativa reduz atrasos, diminui custos e aumenta a segurança.

‍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. 

Esses benefícios financeiros são particularmente atraentes para indústrias que exigem grande capital como a aviação, com economias frequentemente redirecionadas para projetos de inovação, como a modernização da frota, iniciativas de aviação sustentável ou melhorias na experiência dos passageiros.

‍Why AI outpaces traditional systems for data extraction

‍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.

As soluções legadas não possuem a adaptabilidade necessária para desbloquear os arquivos e, em seguida, interpretar e organizar as informações.

A ePlaneAI preenche essa lacuna com capacidades impulsionadas por IA projetadas especificamente para a indústria da aviação. Diferentemente dos sistemas legados rígidos ou sistemas de IDP mais generalizados, a IA processa dinamicamente dados específicos da aviação, entregando resultados mais rápidos e precisos. Essa especialização é crítica em uma indústria onde precisão e velocidade são de suma importância.

A McKinsey enfatiza que a IA generativa possibilita ciclos de tomada de decisão até 40% mais rápidos, ao mesmo tempo em que aprimora a precisão dos dados. Essas vantagens tornam a IA uma ferramenta indispensável para empresas de aviação que buscam se manter competitivas em uma paisagem que evolui rapidamente.

Além disso, os reguladores esperam cada vez mais que as empresas adotem soluções de conformidade habilitadas por IA para se alinharem com as ferramentas de supervisão governamental (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 empresas de aviação, o caminho para realizar todo o potencial da IA começa com a implementação de projetos piloto focados e provas de conceito.

Modelos pré-treinados eliminam a necessidade de extensa preparação de conjuntos de dados, permitindo que empresas de aviação implementem soluções de IA em semanas em vez de meses, acelerando os cronogramas de adoção.

As organizações podem construir confiança para escalar iniciativas de IA em suas operações. Demonstrar valor por meio de aplicações direcionadas—como automatizar verificações de conformidade ou otimizar fluxos de trabalho de manutenção—ajuda as organizações a construir confiança para escalar iniciativas de IA em suas operações.

Com o surgimento de modelos pré-treinados e avanços na aprendizagem com poucos exemplos, as barreiras de entrada estão diminuindo, facilitando para as empresas a adoção dessas tecnologias transformadoras. À medida que a indústria da aviação continua a evoluir, adotar soluções impulsionadas por IA deixou de ser opcional — é essencial. Desde a racionalização de fluxos de trabalho de documentos e a melhoria da conformidade até a redução do tempo de inatividade e o aumento da eficiência operacional, a IA capacita as empresas a se manterem à frente em um mercado altamente competitivo. Soluções como EmailAI, AeroGenie e a suíte de soluções de automação inteligente da ePlaneAI são projetadas para enfrentar os desafios únicos da aviação com precisão e escalabilidade.

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