Un análisis del artículo "Aporte y utilización de la IA en el dominio de la aeronáutica" de Pascal TEA y Guillaume Soulé (Palantir Technologies), que revela cómo la industria está gestionando la revolución de la inteligencia artificial y por qué una base de datos robusta —una ontología— se ha convertido en el eje de la transformación digital de la aviación.

Un Sector en Transformación

La aviación moderna es, ante todo, una industria de datos. Cada vuelo comercial genera más de 1 millón de puntos de datos por trayecto, provenientes de sensores, motores, radares y sistemas de navegación (Airbus, Skywise Report 2024). En un solo día, la red global de aviación produce más de 2,5 petabytes de información (IATA, 2024).

Estos datos abarcan desde el consumo de combustible y el rendimiento de las turbinas hasta la meteorología, las rutas de vuelo, la experiencia del pasajero y la trazabilidad de piezas. Sin embargo, durante años, gran parte de esa información ha permanecido en silos desconectados, dentro de sistemas ERP, hojas de mantenimiento o bases de datos propietarias.

Según McKinsey (2024), el 78 % de las empresas globales ya usa IA en al menos una función, pero solo el 15 % logra escalarla de forma efectiva debido a limitaciones de gobernanza y calidad de datos. En aviación, estas limitaciones se agravan por la regulación estricta y la diversidad tecnológica de los sistemas aeronáuticos.

El Desafío: Datos Regulados pero Dispares

El verdadero obstáculo para la IA aeronáutica no es la falta de datos, sino su fragmentación. Cada actor del ecosistema: fabricantes, aerolíneas, autoridades, proveedores de mantenimiento (MRO) y operadores de aeropuertos, posee sus propios entornos digitales.

Además, el sector opera bajo un marco regulatorio extremadamente exigente:

• La OACI (Organización de Aviación Civil Internacional) supervisa la seguridad aérea global.
  

• La EASA en Europa y la FAA en EE.UU. dictan normas técnicas de certificación, trazabilidad y mantenimiento.
  

• Las nuevas legislaciones, como el Data Act (UE, 2024) y el AI Act (UE, 2025), incorporan principios de transparencia algorítmica, protección de datos industriales y responsabilidad sobre decisiones automatizadas.
  

Esto crea un entorno donde la IA solo puede prosperar si existe coherencia semántica entre los datos. En otras palabras: garbage in, garbage out —si los datos están mal estructurados, las predicciones serán inútiles o incluso peligrosas.

La "Ontología" Centrada en Decisiones como base

El modelo propuesto por Palantir y Airbus basado en una ontología empresarial, redefine la relación entre los datos y las decisiones. Una ontología no es solo una base de datos: es un mapa dinámico del conocimiento corporativo. Está construida sobre tres pilares fundamentales: datos, lógica y acción.

Este enfoque integra la información de múltiples fuentes desde sensores de motores hasta órdenes de mantenimiento y la convierte en contexto operativo útil. La IA, en consecuencia, puede interactuar con el mundo físico con precisión y trazabilidad. En palabras de Soulé (Palantir, 2024): "Una ontología bien diseñada transforma los datos en decisiones y las decisiones en impacto medible."

Casos de Éxito: IA que ya vuela

Airbus A350

La producción del A350 es una de las operaciones industriales más complejas de Europa, con ocho plantas en cuatro países. Mediante el uso de Palantir Foundry, Airbus unificó millones de registros dispersos (órdenes de trabajo, reportes de calidad y cronogramas), logrando acelerar la entrega de aeronaves en un 33 % en los primeros años (Airbus Press Release, 2024).

Lilium Jet (eVTOL)

La startup alemana Lilium utiliza IA para modelar el ciclo de vida de baterías eléctricas, simular fallos y ajustar la eficiencia energética. Con Foundry, Lilium reduce seis veces el tiempo de análisis de datos respecto a los métodos tradicionales, mejorando la confiabilidad y la certificación de vuelo (FlightGlobal, 2024).

Ecosistema Skywise

Skywise, la plataforma de Airbus y Palantir ya conecta más de 11,000 aeronaves comerciales, con más de 1 000 aerolíneas y operadores. Procesa petabytes de información provenientes de vuelos, ingeniería y mantenimiento, lo que permite a las aerolíneas reducir costos de mantenimiento hasta un 15 % y mejorar la disponibilidad de flota en un 8 % promedio anual (Airbus Data Report, 2024).

La Nueva Frontera: LLMs en la Aviación

La llegada de los Large Language Models (LLMs) marca la siguiente etapa. Estos modelos no solo procesan lenguaje, sino que interpretan manuales técnicos, reportes de incidentes, bitácoras de mantenimiento y protocolos de seguridad.

Algunas aplicaciones clave incluyen:

• Inspección de calidad: análisis automatizado de reportes e imágenes de defectos estructurales.
  

• Mantenimiento predictivo: correlación de fallas históricas con patrones de sensores.
  

• Formación de pilotos: generación de simulaciones interactivas adaptadas a perfiles reales.
  

• Cumplimiento normativo: lectura y resumen inteligente de reglamentos OACI, EASA y FAA.

Pero junto al potencial aparecen nuevos riesgos: errores de interpretación, propagación de sesgos, exposición de datos confidenciales y vulnerabilidades cibernéticas. La EASA (2024) ya advierte que los LLM deben estar "controlados por humanos" en sistemas críticos, aplicando el principio de human in the loop. Según Reuters (2024), el 83 % de las empresas en China ya implementa IA generativa, frente a un 54 % global, lo que evidencia la velocidad de adopción y la competencia geopolítica por el dominio de esta tecnología.

IA, Sostenibilidad y Seguridad Aérea

La IA no solo optimiza procesos; también está contribuyendo a la descarbonización del transporte aéreo. Boeing y Rolls-Royce, por ejemplo, aplican IA para modelar la eficiencia del combustible y el desgaste de motores, reduciendo hasta 20 % del consumo de queroseno mediante ajustes en tiempo real (Boeing Sustainability Report, 2024).

Además, la integración de IA en torres de control y rutas de vuelo dinámicas permite disminuir la congestión aérea, lo que podría reducir 43 millones de toneladas de CO₂ anuales si se aplica a escala global (IATA, 2025).

La seguridad también se beneficia: algoritmos de predictive maintenance detectan microfracturas antes de que comprometan un vuelo, y sistemas de visión asistida por IA aumentan la precisión de aterrizaje en condiciones de baja visibilidad.

La IA no es magia ni marketing: su valor surge solo cuando opera en entornos reales, bajo gobernanza y control humano. Las organizaciones que implementan ontologías sólidas, mecanismos de auditoría de datos y LLMs entrenados sobre bases verificadas logran pasar de la experimentación al impacto tangible. Como resume Pascal TEA:

"El éxito de la IA en la aviación no depende de tener más datos, sino de que esos datos signifiquen algo."

La aviación, quizás más que ninguna otra industria, muestra que la confianza, la trazabilidad y la prueba en producción son los verdaderos motores de la inteligencia artificial. Y en ese vuelo hacia el futuro, la ontología es la pista de despegue.