AI mang lại triển vọng lớn cho ngành hàng không - từ tối ưu hóa nhân lực, giảm tắc nghẽn đến nâng cao năng lực dự báo. Tuy nhiên, đảm bảo an toàn và xác định rõ trách nhiệm pháp lý vẫn sẽ là những vấn đề trọng tâm cần giải quyết...

Các hãng hàng không đã thử nghiệm nhiều phương án khác nhau để tăng biên lợi nhuận. Chẳng hạn, hãng hàng không Wizz giới thiệu chương trình "Bay thỏa thích" (All You Can Fly) để lấp đầy những chỗ trống vào phút chót. Tuy nhiên, sự phát triển mạnh mẽ của AI có thể sẽ chuyển trọng tâm từ việc cố gắng tăng biên lợi nhuận sang việc cố gắng tối ưu hóa những gì hiện có.

Một ví dụ điển hình cho sự thay đổi này là việc bổ nhiệm ông Ben Dias làm Trưởng bộ phận Khoa học AI của Tập đoàn Hàng không Quốc tế (IAG). Với 20 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực khoa học dữ liệu, ông Dias đang dẫn dắt chiến lược AI của tập đoàn, tập trung vào việc nâng cao trải nghiệm khách hàng, cải thiện hiệu quả hoạt động và thúc đẩy các hoạt động bền vững.

IAG cũng đã mở các phòng thí nghiệm tại London và Barcelona để thúc đẩy đổi mới AI trên khắp các hãng hàng không đang hoạt động, bao gồm British Airways, Aer Lingus, Iberia và Vueling. IAG đặt mục tiêu nắm bắt một phần trong tổng giá trị tiềm năng ước tính 45 tỷ USD mà AI có thể tạo ra cho ngành hàng không trên toàn cầu. Những giá trị này đạt được thông qua hiệu quả hoạt động, tối ưu hóa doanh thu và cải thiện dịch vụ khách hàng.

Tác động tích cực của AI trong ngành hàng không đã có thể được nhìn thấy trong một số lĩnh vực, đặc biệt là trong hoạt động bay và an toàn. Ví dụ, Boeing đã triển khai hệ thống Quản lý Sức khỏe Máy bay (AAS), sử dụng AI để xác định và dự đoán nhu cầu bảo trì. Tương tự, nền tảng Skywise của Airbus tận dụng AI để tối ưu hóa các tuyến bay và giảm mức tiêu thụ nhiên liệu.

Theo Hiệp hội Vận tải hàng không quốc tế (IATA), Singapore Airlines là hãng hàng không tiên phong sử dụng dữ liệu lớn và AI để phân tích hành vi, dự đoán nhu cầu hành khách; tối ưu hóa lịch trình bay, giảm đáng kể chi phí nhiên liệu và vận hành. Trí tuệ nhân tạo còn giúp hãng này dự đoán nhu cầu bữa ăn, giảm lãng phí thực phẩm. Hãng đã tiết kiệm được hàng triệu USD chỉ sau 18 tháng áp dụng.

Tương tự, từ năm 2000, Air France đã thí điểm công nghệ RFID tại sân bay Paris-Charles de Gaulle. Mỗi hành lý ký gửi được gắn chip, cho phép nhận diện từ xa và theo dõi hành trình theo thời gian thực qua ứng dụng điện thoại. Từ đó giúp giảm 25% tình trạng thất lạc hành lý.

Theo báo La Tribune (Pháp), AI thậm chí còn đang dần thâm nhập lĩnh vực kiểm soát không lưu. Một trong những ứng dụng tiên phong là SINAPS, công cụ AI do Cơ quan Dịch vụ Điều hướng hàng không (DSNA) phối hợp với Cơ quan nghiên cứu Hàng không vũ trụ (ONERA) phát triển.

Khác với các hệ thống điều hành cất hạ cánh, SINAPS được sử dụng tại các trung tâm khu vực để quản lý không phận giai đoạn bay hành trình, dự báo lưu lượng bay trước nhiều tháng. Qua đó phân bổ nhân sự hợp lý và tối ưu hoạt động trong mùa cao điểm. Cũng vậy, Tập đoàn Thales cũng đang triển khai TopSky Sequencer - công cụ giúp sắp xếp thứ tự cất hạ cánh tối ưu, giảm tắc nghẽn và nâng cao hiệu quả vận hành sân bay.

Tuy nhiên, việc đưa trí tuệ nhân tạo vào kiểm soát không lưu đặt ra hàng loạt thách thức về kỹ năng nghề nghiệp, an toàn và trách nhiệm pháp lý. Cơ quan An toàn Hàng không châu Âu (EASA) đã đề ra lộ trình ba cấp độ tự động hóa.

Cụ thể, ở cấp 1, AI chỉ hỗ trợ, không có quyền ra quyết định. Đến cấp 2, AI được phép quyết định nhưng dưới sự giám sát của con người và cấp 3 là tự động hóa hoàn toàn – hiện mới áp dụng cho quản lý drone. EASA nhấn mạnh cần tiến từng bước nhỏ, từ mức rủi ro thấp đến cao, đồng thời xây dựng khung pháp lý tương ứng để bảo đảm an toàn.

Các chuyên gia cảnh báo, thế hệ kiểm soát viên mới có thể phụ thuộc quá mức vào AI, tương tự như việc người chỉ quen dùng GPS không còn khả năng định vị bằng bản đồ truyền thống. Do đó, chương trình đào tạo cần được điều chỉnh, chú trọng kỹ năng xử lý sự cố khi hệ thống hỗ trợ gặp trục trặc và giành lại quyền kiểm soát trong tình huống khẩn cấp.

Trong lĩnh vực việc làm, Tập đoàn Lufthansa, Đức, vừa công bố kế hoạch cắt giảm khoảng 4.000 nhân sự từ nay đến năm 2030, bất chấp nhu cầu bay vẫn ở mức cao. Nguyên nhân được cho là do trí tuệ nhân tạo và số hóa. Theo thông tin từ Lufthansa, phần lớn số lao động bị ảnh hưởng sẽ nằm ở Đức, chủ yếu thuộc khối hành chính.

Hiện Lufthansa đang đẩy mạnh tích hợp các hãng hàng không thành viên gồm Lufthansa, SWISS, Austrian Airlines, Brussels Airlines và ITA Airways. Hãng cho biết đang rà soát để loại bỏ những công việc không còn cần thiết trong tương lai. Trong tuyên bố, Lufthansa nhấn mạnh rằng “những thay đổi sâu rộng do AI mang lại” sẽ giúp tập đoàn nâng cao hiệu quả trên mọi lĩnh vực kinh doanh.

Giữa làn sóng tranh cãi về ứng dụng AI trong ngành hàng không, hồi tháng 8 năm nay, Delta Airlines đã phải ra thông cáo khẳng định không áp dụng trí tuệ nhân tạo để định giá vé theo từng cá nhân.

Hãng đã vấp phải chỉ trích rằng công nghệ này có thể dẫn đến việc tăng giá dựa trên mức chi trả tối đa của mỗi hành khách. Dù vậy, Delta xác nhận đang hợp tác với công ty định giá Fetcherr để triển khai công nghệ quản lý doanh thu dựa trên AI cho khoảng 20% mạng bay nội địa trước cuối năm 2025.

Tại Việt Nam, các hãng hàng không đều đã triển khai công nghệ định danh sinh trắc học (eKYC) tích hợp trên VNeID để check-in trực tuyến và xác thực sinh trắc học tại nhiều sân bay. Mới đây, Vietnam Airlines cũng ký hợp tác với tập đoàn công nghệ đa quốc gia Amadeus IT Group để cải thiện hiệu quả hoạt động và nâng cao trải nghiệm khách hàng, thông qua ứng dụng AI và Tự động hóa Quy trình Robot (RPA).

Theo đó, mô hình điều chỉnh giá vé tự động được trí tuệ nhân tạo xác định theo thời gian thực dựa trên nhiều yếu tố: nhu cầu khách hàng, điều kiện thị trường, hành vi của khách hàng, giá cả của đối thủ cạnh tranh và các xu hướng lịch sử... Về phía hãng hàng không, các thuật toán học máy của hệ thống gia tăng hiệu quả công tác quản trị, giảm lãng phí chỗ ngồi trên các chuyến bay…