Umjetna inteligencija u zračnim lukama prelazi iz pomoćnika u operativnog koordinatora

Umjetna inteligencija u zračnim lukama dugo je bila vezana uz chatbotove i jednostavne sustave za korisničku podršku. Novi pristup ide mnogo dalje: AI počinje povezivati podatke o putnicima, zrakoplovima, prtljazi, izlazima i osoblju te predlagati ili pokretati operativne promjene prije nego što se kašnjenje razvije.

International Airport Review opisuje agentnu umjetnu inteligenciju kao razvojni korak iznad običnog pomoćnog alata. Takav sustav može simulirati scenarije, procijeniti posljedice promjene izlaza ili redoslijeda stajanki i predložiti rješenje operativnom centru. U nekim se slučajevima odluka može provesti automatski, ali razina autonomije ovisi o pravilima svakog aerodroma i o tome gdje je dopušten ljudski nadzor.

Obrat zrakoplova posebno je složen. U njemu sudjeluju desetci zadataka i velik broj organizacija: iskrcaj putnika, čišćenje, opskrba gorivom, utovar prtljage, tehnički pregled i ukrcaj. Ako samo jedan korak kasni, posljedice se mogu preliti na sljedeći let i druge aerodrome. AI sustav može pratiti događaje u stvarnom vremenu, prepoznati rizik i rasporediti resurse prije nego što kašnjenje postane vidljivo putnicima.

Travel Daily News prenosi analizu tvrtke Assaia koja je obuhvatila više od 450.000 AI-podržanih obrata na 15 aerodroma u Europi i Sjevernoj Americi. Prema izvještaju, aerodromi s takvom tehnologijom zabilježili su 25 posto manje kašnjenja pri polasku i pet posto bolje iskorištenje izlaza. Podaci dolaze iz izvještaja dobavljača, pa ih treba shvatiti kao pokazatelj mogućeg učinka, a ne kao univerzalno pravilo.

Druga područja uključuju prtljagu i putničke tokove. Sustav može povezati podatke o predanoj torbi s informacijama o tome je li putnik stigao do izlaza, upozoriti da prtljaga nije ukrcana ili preusmjeriti putnike tijekom poremećaja. Biometrija se može povezati s provjerom identiteta, ukrcajem i obradom prtljage, ali takva primjena otvara pitanja privatnosti, sigurnosti i pristanka.

AI se koristi i za upravljanje energijom terminala. Senzori mogu pratiti popunjenost prostora, temperaturu i kvalitetu zraka, a algoritam može prilagođavati rasvjetu i klimatizaciju stvarnim potrebama. Digitalni blizanci omogućuju simulaciju scenarija prije nego što se promjena uvede u stvarni sustav.

Najveći izazov nije samo kvaliteta algoritma. Aerodromi moraju povezati različite baze podataka, jasno odrediti tko odgovara za pogrešnu odluku i spriječiti da automatizacija postane neprozirna. Putnik mora znati kada odluku donosi sustav, a kada čovjek.

Zračne luke zato ulaze u razdoblje u kojem AI više nije samo digitalni šalter. Postaje dio operativne infrastrukture, ali njezina vrijednost neće se mjeriti samo brzinom. Presudno će biti koliko pouzdano, transparentno i odgovorno može pomoći ljudima koji upravljaju najkompleksnijim prometnim sustavima.