3 de octubre de 2025
La Inteligencia Artificial (IA) está transformando rápidamente las industrias de todo el mundo, y la aviación no es una excepción. Desde el mantenimiento predictivo hasta las inspecciones autónomas, la IA está ayudando al sector a ser más seguro y eficiente, y a basarse cada vez más en los datos. En este artículo analizamos cómo se está integrando la IA en la aviación, dónde aporta más valor y cómo podría ser el futuro del vuelo, un futuro que, en muchos sentidos, ya está tomando forma hoy.
Sentar las bases de la IA en la aviación
Somos testigos de cómo la IA está transformando las industrias y acelerando el cambio más rápido que nunca. Pero a menudo se pasa por alto un punto crucial: La IA solo puede alcanzar todo su potencial cuando ya se ha producido la transformación digital.
Durante décadas, la aviación dependió de procesos manuales y sistemas fragmentados: registros técnicos en papel, planes de mantenimiento escritos a mano, software cargado desde memorias USB y recuentos manuales de existencias. Estos métodos mantenían las operaciones en marcha, pero ralentizaban la toma de decisiones y dificultaban el uso eficaz de los datos.
Eso está cambiando. La transformación digital ha sentado las bases de la IA al crear ecosistemas conectados en los que la información fluye a la perfección. Gracias a los registros técnicos electrónicos, el seguimiento de inventarios basado en RFID (identificación por radiofrecuencia), las plataformas integradas y los sistemas de planificación automatizados, las aerolíneas pueden ahora recopilar, compartir y analizar datos en tiempo real.
La IA se apoya en esta base digital. Una vez conectados los procesos, puede detectar patrones, predecir fallos y respaldar decisiones más rápidas e inteligentes.
Entonces, ¿cómo está cambiando ya la IA la aviación y dónde crecerá su impacto?
Transformar el historial operativo en información
Los cuadernos técnicos escritos a mano, el papeleo interminable y la introducción manual de datos se están sustituyendo cada vez más en el mantenimiento de aeronaves. Los diarios electrónicos están transformando el proceso al llevar las operaciones a la era digital.
Mientras que un simple cuaderno de bitácora digital sólo almacena datos, los sistemas con IA van más allá: analizan la información, detectan defectos recurrentes, priorizan las tareas de reparación e incluso predicen posibles fallos de los componentes.
Como resultado, los ingenieros pueden acceder instantáneamente al estado técnico completo de una aeronave. Los datos sobre defectos se rellenan automáticamente, lo que ahorra tiempo y reduce los errores, mientras que los equipos de mantenimiento reciben actualizaciones en tiempo real sobre el progreso de las reparaciones.
En el centro del mantenimiento predictivo
Los aviones modernos ya no son sólo máquinas: son centros de datos voladores. Miles de sensores controlan constantemente el rendimiento del motor, el estado del sistema y el estado de los componentes, generando terabytes de información durante un solo vuelo.
Para gestionar estos datos, las aerolíneas confían en sistemas avanzados de supervisión de la salud en directo que ofrecen una visión en tiempo real del estado técnico de cada aeronave. Plataformas como Boeing AHM, Airbus Skywise, AVIATAR y Collins Aerospace Ascentia permiten a los equipos de operaciones seguir el estado de la aeronave y responder rápidamente a los problemas que surjan.
Pero esto es sólo el principio. Cuando se combinan con análisis basados en IA, estos sistemas dejan de ser cuadros de mando pasivos para convertirse en motores de inteligencia predictiva. La IA interpreta los datos, detecta anomalías sutiles, reconoce patrones y predice fallos potenciales mucho antes de que se produzcan. De este modo, el mantenimiento pasa de ser reactivo a proactivo, ayudando a las aerolíneas a prevenir problemas en lugar de resolverlos a posteriori.
Pensemos, por ejemplo, en la válvula moduladora de aire del ventilador (FAMV) del B737MAX, un componente con un alto índice de sustitución tras su puesta en servicio y una disponibilidad limitada de piezas de repuesto. Mediante el análisis continuo de los datos de los sensores del motor, la IA puede detectar cambios sutiles en los valores operativos que indican signos tempranos de degradación de la válvula. Una vez identificados estos patrones, el sistema de supervisión de la salud basado en IA puede generar tarjetas de trabajo, pedir piezas de repuesto e incluso preparar documentos de envío.
El mantenimiento predictivo no se limita a evitar averías, sino que también ayuda a las aerolíneas a optimizar recursos, garantizando que los equipos, herramientas y piezas adecuados estén en el lugar y el momento adecuados. Según una previsión de Airbus, las tecnologías predictivas podrían ahorrar a los operadores comerciales hasta 4.000 millones de dólares anuales de aquí a 2043, reconfigurando la economía del mantenimiento de aeronaves y manteniendo más aviones donde deben estar: en el aire.
Avanzar en las inspecciones de aeronaves
Las inspecciones de aeronaves han sido durante mucho tiempo uno de los aspectos del mantenimiento que más tiempo han consumido. Tradicionalmente, los ingenieros realizaban comprobaciones visuales manuales, subiendo a plataformas y utilizando linternas y espejos para examinar las superficies en busca de abolladuras, grietas u otros daños. Aunque eficaz, el proceso es lento, laborioso y propenso al error humano.
Ahora, los drones y los escáneres 3D están transformando la forma de realizar las inspecciones. Los drones recogen imágenes detalladas de alta resolución, mientras que los escáneres 3D producen modelos del exterior y la estructura de la aeronave en cuestión de minutos. Estas herramientas identifican rápidamente problemas como el deterioro de la pintura, daños por granizo, rayos o abolladuras en el fuselaje, reduciendo significativamente los tiempos de inspección y aliviando la carga de trabajo de los ingenieros.
Sin embargo, el verdadero avance procede del análisis de imágenes basado en IA. En lugar de que los ingenieros revisen manualmente miles de fotos y modelos 3D, la IA analiza los datos capturados y detecta hasta las más pequeñas anomalías superficiales. Cruza los hallazgos con los datos históricos de inspección, lo que permite a los equipos de mantenimiento detectar patrones, rastrear daños recurrentes y evaluar la integridad estructural con mayor precisión.
Con la IA, los ingenieros también pueden generar al instante informes digitales que destaquen los defectos, señalen la ubicación de los daños y recomienden los siguientes pasos para la reparación.
Gestión más inteligente de las piezas de los aviones
En aviación, la falta de una pieza o la caducidad de un componente de seguridad puede dejar en tierra un avión y alterar los horarios. La tecnología RFID ayuda a resolver este problema ofreciendo a las aerolíneas visibilidad instantánea de cada componente etiquetado, incluida su ubicación, historial de uso y vida útil. Las comprobaciones de seguridad, que antes llevaban horas, ahora pueden realizarse en cuestión de minutos con dispositivos de escaneado portátiles, lo que permite que los aviones cumplan las normas y estén listos para volar.
Cuando se combina con análisis basados en inteligencia artificial, la RFID va mucho más allá del simple seguimiento. El sistema puede prever la demanda de piezas de repuesto, automatizar los nuevos pedidos y optimizar la logística, garantizando que los componentes adecuados estén siempre disponibles donde y cuando se necesiten. El resultado: menos retrasos, una planificación más inteligente y un mayor control operativo.
Acelerar la producción de piezas de aviones
La industria aeronáutica está adoptando rápidamente las tecnologías de escaneado 3D e impresión 3D.
Los escáneres 3D de alta precisión permiten a los ingenieros crear modelos digitales detallados de los componentes, lo que agiliza y facilita la reproducción, modificación o sustitución de piezas cuando es necesario.
Con la impresión 3D, las aerolíneas pueden producir elementos del interior de la cabina y componentes no críticos mucho más rápido, lo que reduce los plazos de entrega y los costes de fabricación.
La IA da un paso más analizando los requisitos de diseño y optimizando la geometría para lograr el mejor equilibrio entre durabilidad, peso y rendimiento. De cara al futuro, se espera que estas tecnologías desempeñen un papel aún mayor en la fabricación de piezas bajo demanda y en las reparaciones estructurales, realizadas directamente en las instalaciones de mantenimiento.
De las previsiones a las predicciones: La IA en la gestión de turbulencias
Las turbulencias siguen siendo uno de los retos más persistentes de la aviación y afectan a todos los aspectos, desde la comodidad de los pasajeros hasta la eficiencia del combustible y la puntualidad. Durante décadas, los pilotos han confiado en las previsiones meteorológicas, los informes de los pilotos y la experiencia para sortear condiciones inestables, pero ahora la tecnología está cambiando la forma de gestionar las turbulencias.
Las aerolíneas recurren cada vez más a sistemas de modelización predictiva basados en IA que combinan datos de satélites meteorológicos, sensores de aeronaves y redes meteorológicas mundiales. Estos sistemas procesan enormes conjuntos de datos en tiempo real para elaborar previsiones de turbulencias mucho más precisas, que se integran directamente en las herramientas de planificación de vuelos. Con esta información, los pilotos y los despachadores pueden ajustar proactivamente las rutas, ayudándoles a evitar el aire inestable, minimizando los retrasos y reduciendo el consumo de combustible.
Se espera un salto significativo en 2027, cuando el Centro Mundial de Predicción de Área (WAFC) de Met Office planee introducir conjuntos de datos probabilísticos sobre peligros como parte del Sistema Mundial de Predicción de Área (WAFS). A diferencia de las previsiones tradicionales, estos modelos mejorados estimarán no sólo la localización de las turbulencias, sino también su probabilidad y gravedad, lo que proporcionará a pilotos y planificadores una visión más clara y permitirá tomar decisiones de ruta más inteligentes y seguras.
Esto marca un punto de inflexión en la meteorología aeronáutica: se pasa de previsiones estáticas a predicciones dinámicas basadas en la IA, lo que allana el camino para vuelos más seguros y fluidos.
Reducción de las interrupciones operativas y las reclamaciones de los pasajeros
En un sector tan competitivo como el de la aviación, las interrupciones operativas tienen un alto coste. En virtud de la normativa de la UE y el Reino Unido261 , las compañías aéreas están obligadas a indemnizar a los pasajeros por determinados retrasos, cancelaciones, denegación de embarque, pérdida de conexiones y cambios de clase. Para las compañías que operan en Europa y el Reino Unido, estas reclamaciones suman cientos de millones de euros cada año, lo que somete la rentabilidad a una presión constante.
Aquí es donde la IA está cambiando las reglas del juego. Al predecir los riesgos operativos antes de que se agraven, la IA ayuda a las aerolíneas a evitar interrupciones y reducir posibles responsabilidades. Los modelos avanzados pueden detectar problemas en una fase temprana -desde la escasez de piezas de repuesto y los conflictos de programación de la tripulación hasta los excesos en el mantenimiento- y recomendar soluciones en tiempo real para mantener los vuelos según lo previsto.
La IA puede incluso rastrear los vuelos que se acercan al umbral de los 180 minutos de retraso y sugerir medidas proactivas, como desviar aviones, solicitar aterrizajes prioritarios, preparar al personal de tierra con antelación o reasignar puertas de embarque. Al intervenir antes de que los problemas se agraven, las aerolíneas pueden evitar que los retrasos se conviertan en costosas reclamaciones de indemnización.
El resultado está claro: al evitar retrasos y cancelaciones, las compañías aéreas minimizan su exposición a las responsabilidades derivadas de la Directiva UE/UK261, protegen sus márgenes y ofrecen a los pasajeros una experiencia más fluida y fiable.
¿Sustituirá la IA a los pilotos?
A medida que avanza la automatización de la aviación, surge una pregunta con más frecuencia que nunca: ¿acabarán siendo sustituidos los pilotos por la IA? Aunque la idea de vuelos de pasajeros totalmente autónomos aún pertenece al futuro, el sector avanza constantemente hacia mayores niveles de automatización.
Varios fabricantes de aviones ya están experimentando con diseños opcionalmente pilotados. Los prototipos se están sometiendo a pruebas en túneles de viento y vuelos de modelos a escala, con el objetivo de dotar a las aeronaves de la flexibilidad necesaria para volar con o sin piloto humano, en función de la misión y los requisitos reglamentarios.
La actitud de los pasajeros también está cambiando. Una encuesta realizada en 2025 por HFES Aerospace Systems reveló que el 66,5% de los encuestados estaría dispuesto a volar en un avión totalmente autónomo, pero sólo si hubiera alguien de confianza a bordo. Es un dato revelador: la confianza en la automatización es cada vez mayor, pero la mayoría de los viajeros siguen queriendo una presencia humana en la cabina de vuelo.
Por ahora, la IA se considera un asistente, no un sustituto. Ayuda a los pilotos mejorando la toma de decisiones, supervisando los sistemas y mejorando la seguridad, pero la supervisión humana sigue siendo esencial.
En conclusión
La IA ya no es solo una tecnología emergente en la aviación: ya está aquí, transformando las operaciones en tierra y en el aire. A medida que el sector está cada vez más conectado y basado en datos, la IA está pasando de desempeñar un papel secundario a convertirse en un motor central de la toma de decisiones. El futuro del vuelo ya está tomando forma y, con la IA en el centro, está más cerca de lo que pensamos.
