La inteligencia artificial está revolucionando el desarrollo de tecnologías inteligentes y sistemas autónomos para la industria aeroespacial. Las soluciones de IA impulsan la innovación sostenible y modernizan los procesos de fabricación, los procedimientos de mantenimiento y las experiencias de vuelo. Pero hay cuestiones decisivas que debemos abordar: ¿Podemos confiar en la IA en la aviación? ¿Y dispone Europa de la estrategia y las capacidades necesarias para mantenerse a la vanguardia? Una soberanía y una IA fiables definirán el próximo límite de la aeronáutica y la astronáutica inteligentes.
La fuerte competencia no es nada nuevo en el sector aeroespacial. En cierto modo, forma parte del ADN de la construcción aeronáutica y se remonta a los primeros días de la aviación. Ya en 1783, Francia fue escenario de una espectacular carrera hacia los cielos, una de las rivalidades tecnológicas más importantes de la historia. Los hermanos Montgolfier estaban convencidos de que el aire caliente podía transportar un globo, mientras que el físico Jacques Charles y los hermanos Robert eran partidarios del hidrógeno. En junio, los Montgolfier entusiasmaron al público con un vuelo de prueba no tripulado antes de hacer historia en noviembre: el primer vuelo tripulado sobre París, con una duración de 25 minutos. Solo diez días después, Charles y los hermanos Robert despegaron en el primer globo de hidrógeno tripulado, y volaron más lejos y más alto que sus competidores. En seis meses, dos ideas contrapuestas habían allanado el camino al cielo para la humanidad.
Desde el principio, la competencia siempre ha sido un importante factor impulsor del sector aeroespacial. Así es hasta hoy. La atención se sigue centrando en el desarrollo de innovaciones, pero en el siglo XXI, cuestiones como la sostenibilidad, la eficiencia de la producción, las perturbaciones de la cadena de suministro y la geopolítica están pasando a un primer plano.
Sin embargo, para estar a la vanguardia de la competencia mundial, las empresas aeroespaciales deben garantizar la soberanía digital de sus sistemas de TIC. Los servicios de IA deben evolucionar de recursos de uso común a herramientas especializadas probadas que sean sólidas, seguras, escalables, transparentes y acordes con los principios de una IA justa. Solo entonces podrán estos servicios ofrecer resultados trazables, repetibles y certificables, y recibir la aprobación necesaria de autoridades como la Agencia Europea de Seguridad Aérea (AESA), la Administración Federal de Aviación (FAA) y la Administración de Aviación Civil de China (CAAC).
La IA ha dejado de ser algo del futuro y ya se utiliza satisfactoriamente en varios proyectos aeroespaciales, tanto en producción como en el tráfico aéreo cotidiano.
László Bertalan Gyányi, Global Account Director Discrete & Process Manufacturing en T-Systems
La NASA y SpaceX ya utilizan la IA a gran escala. SpaceX utiliza la tecnología para navegación y control, cohetes y satélites. La nave espacial Crew Dragon dispone de sistemas de control autónomos con elementos de IA que le permiten realizar maniobras y acoplarse a la Estación Espacial Internacional (ISS). Durante la maniobra de aterrizaje del vehículo de lanzamiento Falcon 9 se utilizan modelos de aprendizaje automático para permitirle tocar tierra con precisión en una plataforma marítima. Y en Starlink, la IA ayuda a optimizar las operaciones de los satélites (enrutamiento, prevención de colisiones).
La NASA utiliza la IA para la navegación autónoma de sondas espaciales, el análisis de datos de observación de la Tierra, el mantenimiento predictivo de estaciones y naves espaciales y, dentro del proyecto DARPA (Defense Advanced Research Projects Agency), para futuras misiones a Marte.
Los ejemplos de SpaceX y la NASA muestran cómo ya se está utilizando la IA en el sector aeroespacial. La inteligencia artificial siempre es útil cuando hay que analizar grandes cantidades de datos o resolver problemas complejos con muchas variables. Esto último, por ejemplo, es una cuestión concreta cuando los objetos deben volar de forma autónoma. Estos casos de uso muestran el valor añadido que la IA física puede aportar al sector aeroespacial. La IA se está convirtiendo en parte integrante de los productos y servicios a bordo. Y un factor competitivo: la era del sector aeroespacial inteligente y definido por software ha comenzado.
Los escenarios de la IA pueden clasificarse en uso horizontal y vertical. Por supuesto, los escenarios familiares de GenAI pueden utilizarse para la gestión del conocimiento en el sector aeroespacial, por ejemplo, en forma de herramientas de gestión del conocimiento, como chatbots, visión por ordenador (CV) o para detectar anomalías. De este modo, también es posible respaldar las decisiones de forma óptima. Sin embargo, la IA también ofrece un valor añadido muy específico para la industria aeroespacial, por ejemplo, como parte de los sistemas autónomos y de respaldo a pilotos en vuelo.
La gestión del conocimiento y los asistentes conversacionales para equipos de mantenimiento ya están implantados en varios sectores. Las herramientas de gestión del conocimiento basadas en IA pueden analizar datos no estructurados de manuales técnicos, registros de mantenimiento y documentación de desarrollo. Extraen instrucciones y datos de componentes de archivos PDF, documentación CAD o documentos escaneados y resumen las conclusiones importantes de décadas de proyectos de desarrollo o normativas internacionales. Esto ahorra una enorme cantidad de tiempo para el desarrollo de productos. Estos servicios de IA también son adecuados para desarrollar soluciones de seguimiento o certificados de conformidad.
El respaldo a la conversación proporciona sistemas de diálogo para la asistencia técnica o los procesos. El equipo de mantenimiento puede preguntar a los chatbots internos, por ejemplo: «¿Qué pasos hay que seguir para sustituir una unidad de potencia auxiliar?» La IA, que tiene acceso a la documentación técnica, las bases de datos ERP, las bases de datos de conocimientos y los materiales de formación, responde a la pregunta como un servicio de asistencia. También puede encargarse de planificar el mantenimiento o pedir piezas de recambio. Esto alivia la carga de trabajo de los equipos de asistencia y técnicos, y permite una respuesta más rápida a los problemas.
Además de los casos de uso establecidos e independientes de la industria para la IA generativa (GenAI), la inteligencia artificial también puede utilizarse en áreas especiales del sector aeroespacial. La industria aeroespacial forma parte del sector manufacturero. Y en la fabricación, por ejemplo en la industria del automóvil, hay que optimizar las líneas de productos para controlar la calidad y mejorar los componentes en la fase de diseño (p. ej. mediante el diseño generativo y la simulación). También es importante garantizar la fiabilidad de la detección de fallos mediante visión por ordenador (CV).
La CV analiza imágenes y vídeos para reconocer objetos y condiciones. En la construcción aeronáutica, la CV automatiza la inspección de calidad de los componentes mediante cámaras que detectan defectos como fallos de pintura, remaches defectuosos o grietas superficiales. La tecnología puede supervisar las naves de producción para detectar peligros, infracciones de seguridad o desviaciones en el proceso. Puede utilizar drones para inspeccionar el fuselaje del avión, por ejemplo durante la entrega o después del aterrizaje. De este modo, ayuda a reducir la tasa de errores y a mejorar la calidad.
La IA puede desempeñar un papel determimante en la optimización de las líneas de producción y la planificación de las fábricas. Y no solo eso, también lleva esta optimización a un nivel completamente nuevo. Los requisitos previos para una producción perfectamente optimizada son una base de datos coherente y una visualización en tiempo real que permita simular distintos escenarios. Aquí es donde entra en juego el metaverso industrial, que no solo ofrece entornos de planificación inmersivos, sino también recursos de GPU para apoyar el desarrollo y el funcionamiento de los sistemas de IA. Los usuarios del metaverso industrial afirman que la planificación de una planta lleva hasta un tercio menos de tiempo. Además, los costes operativos se pueden reducir en torno a un 20%.
La inteligencia artificial puede ser parte integrante de un producto, como demuestran los ejemplos de SpaceX y la NASA. Por ejemplo, la IA podría permitir el vuelo autónomo y asistido (que es más fácil que la conducción autónoma en tierra, ya que en el aire no hay árboles ni peatones). Las funciones autónomas no solo sirven para controlar objetos voladores no tripulados, sino también como sistemas de asistencia para pilotos humanos. La IA también permite analizar los datos de los sensores recogidos durante un vuelo. Esto puede contribuir al mantenimiento predictivo.
Hay muchos usos posibles para la IA en el sector aeroespacial. Esta da los agentes del sector una ventaja competitiva decisiva. Sin embargo, las empresas también deben ser capaces de aprovechar plenamente el potencial de la IA. En este contexto, estamos viendo algunos retos fundamentales en el sector aeroespacial: Muchas empresas tienen lagunas de conocimientos y no disponen de los recursos necesarios, como GPU potentes, para entrenar y ejecutar sus propios modelos. La falta de capacidades de cloud soberano dificulta la ampliación de las soluciones de IA y la protección de la propiedad intelectual.
El último y más importante punto, sin embargo, no se refiere al aspecto tecnológico: para tender un puente entre la economía y la tecnología, es necesario confiar en la IA. Por lo tanto, el sector aeroespacial debería empezar con casos de uso de IA probados que ofrezcan un alto valor empresarial. Esto exige una estrategia. Debe garantizarse el control de toda la pila de TI, desde la infraestructura a la plataforma, pasando por los modelos y las aplicaciones. Como resultado, el sector necesita construir sus propias fábricas de IA.
Los componentes clave de la fábrica de IA incluyen soluciones de cloud soberanas, capacidades suficientes de GPU y experiencia en IA. En el sector aeroespacial, la soberanía es esencial para proteger la propiedad intelectual y la independencia empresarial, por no mencionar el alto nivel de responsabilidad sobre la seguridad de los pasajeros. En el pasado, se intentó establecer la soberanía mediante sistemas locales. Sin embargo, estos no pueden seguir el ritmo de la innovación ni ampliar los servicios de IA. Solo el cloud puede hacerlo. La conclusión lógica: la industria aeroespacial necesita el cloud soberano para lograr una verdadera independencia de proveedores en su fábrica de IA.
Con un socio europeo como T-Systems, el cloud soberano ya no es una visión abstracta del futuro. Con T Cloud, T-Systems ofrece una amplia gama de soluciones de cloud soberanas que se operan exclusivamente en Europa. Para finales de 2026, la oferta se completará con Industrial AI Cloud, que proporcionará recursos de GPU NVIDIA de última generación. Para crear recursos de IA fiables, el sector aeroespacial puede entrenar sus propios modelos, adaptados de forma óptima a sus fines, con los mejores datos disponibles, a menudo muy sensibles.
Gracias a su propia fábrica de IA con cerca de 1000 empleados y a su amplia experiencia en consultoría, T-Systems puede ayudar a identificar los mejores enfoques de IA y escenarios de aplicación para la industria. También utilizamos la experiencia interna para adaptar las aplicaciones de IA a la industria aeroespacial de forma orientada a la práctica. Desarrollemos juntos la hoja de ruta para tu transformación de la IA. Entra en la era de la industria aeroespacial inteligente y asegúrate una ventaja competitiva decisiva.
