Inteligencia artificial y economía circular aplicadas a la asistencia aeroportuaria

Autores

Alonso Alonso, Sergio
De la Cruz Galán, Rebeca
García Velasco, Sara
Gutiérrez Hernández, Pablo
Muñoz González, Alejandro

¿Alguna vez te has parado a pensar qué ocurre cuando varios vuelos coinciden al mismo tiempo?

¿Qué pasa si una silla PMR está disponible, pero se encuentra en la zona equivocada del aeropuerto?

¿Y si un equipo tiene una incidencia pendiente y nadie la detecta hasta que ya es necesario utilizarlo?

¿Puede un coordinador tomar siempre la mejor decisión cuando debe gestionar varias asistencias simultáneas, cambios de puerta, retrasos e incidencias operativas?

Estas situaciones forman parte del día a día de muchos servicios aeroportuarios y reflejan un reto común: disponer de información no siempre significa poder utilizarla de forma eficiente.

El reto: Convertir datos en decisiones útiles

Dentro del Reto EELISA analizamos el proceso de asistencia a Personas con Movilidad Reducida (PMR) en el Aeropuerto de Zaragoza, prestado por MAÑOS PMR, S.L.

Durante el análisis detectamos que el principal problema no era la falta de información. La organización ya dispone de datos sobre vuelos, asistencias, equipos, incidencias y personal operativo.

El verdadero desafío consiste en transformar esos datos en decisiones útiles para la operación diaria.

En momentos de alta actividad, cambios de puerta o acumulación de vuelos, los recursos pueden no encontrarse donde más se necesitan. Esto puede provocar desplazamientos innecesarios, tiempos improductivos o dificultades para disponer del equipo adecuado en el momento preciso.

¿Y si existiera un asistente para ayudar al coordinador?

A partir de esta necesidad surge MAIA (MAños Intelligent Assistant), una propuesta basada en inteligencia artificial diseñada para apoyar la asignación de recursos PMR y mejorar la gestión de equipos.

MAIA no pretende sustituir a las personas.
No toma decisiones de forma autónoma.
No automatiza completamente el servicio.

Su función es mucho más sencilla y realista: ayudar al coordinador de turno a tomar mejores decisiones utilizando la información que ya existe dentro de la organización. El sistema analiza datos operativos como:

• Asistencias previstas,
• Horarios de vuelo,
• Disponibilidad de personal,
• Estado de los equipos,
• Incidencias registradas,
• Necesidades específicas del servicio.

A partir de esa información, genera recomendaciones y alertas que facilitan la toma de decisiones operativas. De forma simplificada, el funcionamiento de MAIA se refleja a continuación:

Una IA diseñada para ayudar, no para sustituir

La propuesta se basa en un principio muy simple: la tecnología debe apoyar a las personas, no reemplazarlas. Por eso todas las recomendaciones generadas por MAIA son revisadas por el coordinador de turno, que mantiene siempre la decisión final.

Por ejemplo, si un equipo presenta una incidencia pendiente o una batería insuficiente, el sistema puede proponer una alternativa disponible y generar una alerta preventiva antes de que el problema afecte al servicio.

De esta forma, la información se convierte en una herramienta práctica para anticipar riesgos y mejorar la coordinación diaria.

¿Qué tiene que ver con la economía circular?

Cuando escuchamos el término economía circular solemos pensar en reciclaje o gestión de residuos. Sin embargo, la economía circular también consiste en utilizar mejor los recursos que ya tenemos.

En nuestro proyecto, la circularidad se aplica mediante:

• Una mejor utilización de los equipos
• Una rotación más equilibrada
• Una planificación más eficiente del mantenimiento
• Ydecisiones más fundamentadas sobre reparación o sustitución.

El objetivo es prolongar la vida útil de los recursos y evitar reemplazos innecesarios, mejorando al mismo tiempo la eficiencia operativa.

De la idea a la realidad: un piloto operativo

Para comprobar si la propuesta funciona, planteamos una implantación progresiva en 9 meses mediante 3 macrofases y 6 subfases, que incluyen la realización de un piloto realista y controlado durante un plazo de 2 meses.

El piloto se desarrollaría en el turno de mañana, sobre servicios PMR de salidas programadas, durante un periodo de dos meses y utilizando recursos PMR manuales.

Durante esta fase se medirían indicadores relacionados con la disponibilidad de equipos, las incidencias operativas, la calidad de los registros y la capacidad del sistema para apoyar el trabajo diario del coordinador.

Una pequeña mejora con un gran impacto

Muchas veces asociamos la innovación a grandes inversiones o tecnologías complejas.

Sin embargo, algunas de las mejoras más efectivas nacen simplemente de utilizar mejor la información disponible.

MAIA parte precisamente de esa idea: convertir datos operativos en decisiones más rápidas, más eficientes y mejor fundamentadas.

Porque, en ocasiones, la mejor forma de innovar no consiste en incorporar más recursos, sino en aprovechar mejor los que ya tenemos.

Para más información sobre esta propuesta, no dudes en consultar nuestro documento completo: