Wykorzystywanie danych historycznych do optymalizacji działań ma swoje początki w Air France w 1958 roku, kiedy to linia utworzyła dział badań operacyjnych. Jego zadaniem było promowanie i kształtowanie innowacji w firmie, tak aby podążać za postępem technologicznym w szybko rozwijającej się branży. Wówczas odkryto, że dane stanowią cenny zasób, który pozwala na lepsze zrozumienie zachowań klientów. Dało to początek w szczególności rozwoju w latach 90-tych XX wieku, odrębnego działu firmy, jakim jest revenue management, którego praca polega na obróbce i analizie danych historycznych służących do podejmowania właściwych decyzji i identyfikacji trendów.
Na początku lat 2000, została zastosowana metoda polegająca na wykorzystywaniu dużych ilości danych do planowania potencjalnych strategii działania w prowadzeniu biznesu – tak zwane utrzymanie predykcyjne – Prognos. Dzięki temu narzędziu, z którego korzysta obecnie ponad 80 linii lotniczych na całym świecie, Air France wkroczyło w erę predykcyjnej i nakazowej sztucznej inteligencji. Od tego czasu sztuczna inteligencja zajęła naturalne miejsce we wszystkich programach badawczo-innowacyjnych prowadzonych przez Air France, a obecnie jest wykorzystywana na różnych etapach operacji lotniczej. Zakres zastosowania AI w Air France jest szeroki i różnorodny – od chatbotów do obsługi klienta, poprzez przewidywania dotyczące ilości bagaży i posiłków na pokładzie, czy wody, którą samolot musi zatankować przed każdym rejsem, aż po systemy do ekopilotażu, których zadaniem jest optymalizacja trajektorii lotu w celu zmniejszenia zużycia paliwa. We wszystkich przypadkach, sztuczna inteligencja pomaga optymalizować aktywność i zasoby, przewidywać zapotrzebowanie, a także ułatwia pracownikom dostęp do informacji istotnych dla ich pracy. Wszystkie te zastosowania leżą u podstaw głównego celu – poprawy jakości obsługi klienta.
Rok 2023 – start generatywnej AI
Od ubiegłego roku rynek rewolucjonizuje generatywna sztuczna inteligencja. To nowy rodzaj sztucznej inteligencji zdolnej do samodzielnego generowania bogatych treści. W przeciwieństwie do tradycyjnej sztucznej inteligencji, która koncentruje się na konkretnych zadaniach, takich jak klasyfikacja danych, generatywna sztuczna inteligencja faktycznie tworzy nowe dane i w dużej mierze opiera się na uczeniu maszynowym. Innymi słowy, ten typ AI czerpie ze wszystkich interakcji i dzięki nim się uczy. Spopularyzowana przez narzędzie ChatGPT, generatywna sztuczna inteligencja stanowi prawdziwy przełom technologiczny i otwiera nowe horyzonty wykorzystania danych.
Obecnie Air France prowadzi ponad 40 projektów we wszystkich obszarach swojej działalności, w których wykorzystuje się generatywną sztuczną inteligencję. Niektóre są na etapie identyfikacji najwłaściwszego rozwiązania (model zarządzania danymi, predykcyjna sztuczna inteligencja, generatywna sztuczna inteligencja itp.), inne zaś osiągnęły etap Proof of Concept (PoC), co oznacza, że dany pomysł lub rozwiązanie jest technicznie możliwe i przyniesie oczekiwane efekty.
Przykłady projektów Air France z zastosowaniem sztucznej inteligencji:
TALIA: wewnętrzny ChatGPT Air France, umożliwiający pracownikom zapoznanie się z funkcjonowaniem tego narzędzia w bezpiecznym środowisku, bez przekazywania jakichkolwiek informacji do sieci. TALIA jest na co dzień wykorzystywana przez pracowników Air France do pisania e-maili, wyszukiwania informacji w dokumentach PDF, organizowania wydarzeń czy budowania list zadań do wykonania.
PAMELIA: to rozwiązanie pomocne agentom obsługi Air France pracującym na lotnisku. Pracownik wyposażony w iPada, może w szybki sposób uzyskać odpowiedzi na pytania zadane przez klientów. Mogą one dotyczyć różnych aspektów podróży i wymagać szczegółowej wiedzy, np. dot. przewozu zwierząt, różnego typu bagażu, wszelkich formalności, czy procedur. Sztuczna inteligencja wyszukuje odpowiedzi w manualach, instrukcjach referencyjnych i dokumentacjach linii, a następnie generuje pisemną odpowiedź gotową do udostępnienia klientowi, którą można natychmiast przetłumaczyć na 85 języków. PAMELA znajduje się obecnie w fazie testowej, a od 2025 roku będzie wykorzystywana na lotnisku bazowym Air France – CDG w Paryżu.
CHARLIE: narzędzie dla zespołów obsługi technicznej samolotów i inżynierów Air France, umożliwiające wyszukiwanie numerów części samolotów w dokumentacji producenta i linii lotniczej. Narzędzie to oszczędza cenny czas przy naprawie lub wymianie części, co wpływa na punktualności lotów.
FOX: narzędzie służące do analizy opinii klientów, które pozwala lepiej zrozumieć ich oczekiwania i zastrzeżenia. FOX wykorzystuje generatywną sztuczną inteligencję, dzięki czemu jest w stanie automatycznie analizować opinie klientów i tłumaczyć istotę różnorodnych i złożonych tekstów zawierających humor lub ironię. Narzędzie może służyć również do wykrywania słabych sygnałów od klientów, o których powinny wiedzieć różne działy i współpracujące z linią podmioty.
Polityka Air France w zakresie AI
Podejście Air France do wykorzystania sztucznej inteligencji opiera się na kilku zasadach, które są regularnie aktualizowane wraz z postępem technologicznym:
- Rozsądne i kontrolowane wykorzystanie sztucznej inteligencji, z priorytetem jakim jest ochrona danych klientów i firmy, z uwzględnieniem zasad, zwłaszcza etycznych oraz ścisłe przestrzeganie przepisów. Oznacza to utrzymanie stosowanych rozwiązań w obiegu zamkniętym i powołanie specjalnej komisji ds. AI, która czuwa nad właściwym przestrzeganiem wszystkich tych zasad.
- Promowanie istniejących rozwiązań i wspieranie wewnętrznych inicjatyw. Zespół badań operacyjnych, który liczy obecnie 150 pracowników Air France, wspiera różne działy firmy w badaniu możliwości, jakie oferuje sztuczna inteligencja i w jej zastosowaniu. W zależności od zgłoszonych potrzeb, dział badań operacyjnych może pomóc w zastosowaniu mniej lub bardziej złożonego rozwiązania, udzielić wsparcia przy wdrożeniu Proof of Concept (POC) oraz uczestniczyć w realizacji wybranych projektów.
- Korzystanie z rozwiązań rynkowych zamiast projektowania modeli wewnątrz firmy. Sztuczna inteligencja, zwłaszcza generatywna sztuczna inteligencja, to wciąż stosunkowo nowa dziedzina wiedzy, a technologia nie jest jeszcze dojrzała. Może to spowodować, że dane rozwiązania stosunkowo szybko staną się przestarzałe. Dlatego Air France opiera się na istniejących modelach, zamiast opracowywać własne rozwiązania od podstaw. Takie podejście pomaga linii kontrolować inwestycje i zachować elastyczność.
