Con 100.000 clienti trasportati ogni giorno a bordo di più di 1.000 voli, l’attività di Air France genera un volume di dati considerevole. Sfruttare questa risorsa, per migliorare costantemente le proprie performance, rappresenta quindi per la compagnia aerea una sfida strategica, insieme alla priorità assoluta di proteggere i dati aziendali e quelli dei propri clienti.
Questo non è un argomento nuovo. Già nel 1958, Air France aveva creato un dipartimento di ricerca operativa, incaricato di promuovere e strutturare processi innovativi all’interno dell’azienda. L’obiettivo principale era quello di adattare la compagnia agli sviluppi tecnologici di un settore in continua evoluzione. Questo flusso di informazioni o “dati” è stato rapidamente identificato come una risorsa preziosa, consentendo di comprendere meglio il comportamento dei clienti. Questi presupposti hanno portato, in particolare, all’espansione del revenue management negli anni ’90 e all’identificazione di nuove tendenze, attingendo in parte anche a dati storici.
All’inizio degli anni 2000, questo approccio, che prevedeva l’utilizzo di grandi volumi di dati per la pianificazione di diversi scenari, è stato applicato anche al business della manutenzione con lo sviluppo di una cosiddetta soluzione di manutenzione predittiva, Prognos. Con questo strumento, oggi utilizzato da oltre 80 compagnie aeree in tutto il mondo, Air France è entrata nell’era dell’intelligenza artificiale predittiva e prescrittiva.
Da quel momento, l’intelligenza artificiale occupa un posto fondamentale in tutti i programmi di ricerca e innovazione di Air France e viene attualmente utilizzata nelle diverse fasi del percorso del cliente. Con usi diversi tra cui chatbot, strumenti per prevedere il numero di bagagli e pasti a bordo o sistemi di eco-pilotaggio per ottimizzare le traiettorie di volo al fine di ridurre il consumo di carburante, l’intelligenza artificiale viene utilizzata per ottimizzare l’attività e le risorse, anticipare i bisogni e facilitare l’accesso da parte del personale alle informazioni rilevanti per il proprio lavoro. E tutti questi usi sono alla base di un obiettivo centrale: migliorare l’esperienza del cliente.
