Inicio Casos de Estudio FlightSafety Los pilotos se preparan para el despegue como nunca antes
FlightSafety revoluciona la formación de pilotos con datos e IA
Piloto en cabina

En 2009, Chesley "Sully" Sullenberger consiguió aterrizar un avión comercial en el helado río Hudson después de que una bandada de gansos chocara contra ambos motores, dejándolos inutilizables. Los 155 pasajeros sobrevivieron al accidente. El capitán Sully fue considerado el héroe del "Milagro en el Hudson".

El sector de las aerolíneas considera a Sullenberger un experto en aviación y seguridad porque, en una situación de crisis, utilizó sus habilidades como piloto para salvar vidas y evitar una tragedia. El fallo simultáneo de ambos motores es el peor escenario para el que todo piloto se prepara, esperando no tener que enfrentarse nunca a él.

FlightSafety International, proveedor de formación profesional en aviación, reconoce que no todos los pilotos son iguales. Tomemos, por ejemplo, uno que es agresivo a los mandos y otro que es mucho más suave. Ambos reciben la certificación de la Administración Federal de Aviación, pero el piloto más agresivo proporcionará una experiencia menos deseable al pasajero. FlightSafety estableció el "estándar del Capitán Sully" no oficial como objetivo para los pilotos que se gradúan en la escuela de vuelo. Pero, ¿cómo identifica la organización a los pilotos capaces de alcanzar el estándar del capitán Sully, o incluso de superarlo?

Además de formar a los pilotos de acuerdo con normas más estrictas, FlightSafety ha intentado acelerar el ritmo de su formación para seguir el ritmo de las tendencias del sector. En 2017, el sector de la aviación anunció que, basándose en las ventas de aviones a las principales aerolíneas, necesitaría 637 000 nuevos pilotos para 2021. Los estrategas de FlightSafety sabían que solo los simuladores de vuelo podrían satisfacer esta demanda.

Supervisión en tiempo real a escala

 

FlightSmart controla objetivamente más de 4000 variables en tiempo real

Entrega de formación más rápida

 

Acelera la formación para cubrir la necesidad prevista de 637 000 nuevos pilotos de aquí a 2021

Extraer inteligencia de datos de los simuladores de vuelo

Los simuladores de vuelo reales son bastante grandes (del tamaño de una furgoneta de trabajo). El interior es una réplica de una cabina a escala real, con sensores, indicadores y pantallas retroiluminadas. El diseño y la fabricación de estas aeronaves cuestan millones de dólares. Para imitar una experiencia de vuelo auténtica, los simuladores como el FlightSafety FS1000 están equipados con funciones audiovisuales avanzadas y tienen capacidades de movimiento completo.

A medida que los pilotos se entrenan, los simuladores generan ingentes cantidades de datos en tiempo real de cada maniobra, cada pulsación de un botón o de una pantalla táctil. FlightSafety quería aprovechar estos datos y extraer información relevante. FlightSafety es consciente de la importancia de los datos ambientales. La empresa decidió trabajar con IBM porque el Departamento de Defensa de Estados Unidos clasificó a IBM como uno de sus tres principales proveedores de IA, e IBM tiene un historial probado en seguridad de datos.

IBM y FlightSafety capturan estos datos ambientales y extraen información explotable. Una vez que los pilotos han completado una sesión de formación, pueden consultar un panel de control que desglosa su rendimiento en gráficos, informes y análisis. El panel de control l muestra la actividad de los pilotos, la calidad de su rendimiento y las áreas de mejora. Los pilotos pueden ver cuántas tareas han completado, si su tiempo de reacción está mejorando tras un procedimiento de emergencia y en qué parámetros deben centrarse a continuación. El sistema proporciona información sobre el nivel de habilidad de cada piloto y si están progresando a un ritmo normal o si hay algún problema que deba abordarse.

Mediante un examen exhaustivo de estos datos, los instructores pueden determinar cuáles de sus pilotos están destacando, cuáles necesitan apoyo y si se está desarrollando alguna tendencia negativa, ya sea a nivel de piloto individual o de grupos de pilotos.

Aplicación de prácticas ágiles a la formación de pilotos

Los directivos de FlightSafety se asociaron con expertos de IBM y aplicaron el modelo IBM Garage, un enfoque audaz y global de la innovación y la transformación que permite crear y adaptar rápidamente nuevas ideas. Juntos, empezaron a explorar cómo los datos podían transformar la formación de pilotos. En los planes de estudios tradicionales, se establece una determinada cantidad de práctica para cada habilidad, sin tener en cuenta el nivel actual de dominio de los aprendices. Para remediar esta carencia, intentaron avanzar hacia conceptos de aprendizaje más adaptativos.

En el sector de la aviación, la gente exige disciplina y prefiere desarrollar sobre la base de una estructura sólida. En este contexto, el ritmo predecible y las rápidas iteraciones de IBM Garage se adaptan perfectamente a FlightSafety. Durante un taller de IBM Garage Enterprise Design Thinking, científicos de datos de IBM y expertos en aviación de FlightSafety intercambiaron ideas sobre formas de integrar la IA y el machine learning en el negocio de FlightSafety. El taller creó una visión y una hoja de ruta para un producto mínimo viable (MVP) diseñado para la nube utilizando tecnologías de código abierto para análisis avanzados.

"La forma en que está configurado el modelo IBM Garage crea numerosas interacciones. Creo que la experiencia es más atractiva en ese tipo de entorno de colaboración", afirma Bert Sawyer, director de gestión de relaciones gubernamentales estratégicas de FlightSafety. "A medida que los equipos trabajan en sprints de dos semanas y empiezan a hacer preguntas y sugerencias, surgen nuevas ideas, y eso es emocionante".

Siguiendo la metodología ágil y centrada en el usuario de IBM Garage, el equipo cocreó la primera iteración de FlightSmart, una tecnología de aprendizaje adaptativo que se integra con un simulador de vuelo. Cada nueva iteración de FlightSmart ha incorporado los comentarios de usuarios e instructores, incluso para detalles de diseño como cambiar el color de fondo del panel de instrumentos para que coincida con las pantallas oscuras que se encuentran en la cabina de un avión.

A pesar de la pandemia de COVID-19, el compromiso de FlightSafety con la innovación mantuvo su ritmo. El enfoque ágil y colaborativo de IBM Garage se trasladó fácilmente de las interacciones cara a cara al trabajo en equipo virtual. "Si no hubiéramos implantado el modelo IBM Garage, nuestro ritmo de desarrollo se habría ralentizado mucho cuando llegó COVID. Probablemente llevaríamos meses de retraso", explica Sawyer. "Pero, trabajando de forma virtual, pudimos mantener la experiencia de todas las personas del equipo IBM-FlightSafety".

Si no hubiéramos implantado el modelo IBM Garage, nuestro ritmo de desarrollo se habría ralentizado mucho cuando llegó COVID. Probablemente llevaríamos meses de retraso con respecto a la situación actual. Bert Sawyer Director de gestión estratégica gubernamental FlightSafety International

Mientras los alumnos entrenan en simuladores, FlightSmart supervisa objetivamente más de 4000 variables en tiempo real. Los datos muestran el rendimiento de un estudiante en maniobras específicas y también distinguen diferentes estilos de vuelo. Basándose en estas tendencias, el equipo creó personajes de usuario como Tímido, Reactivo, Arriesgado y Agresivo.

Las normas del sector dictan dónde puede sentarse un instructor en el simulador. Se supone que el instructor ve todo lo que hace el piloto. Resulta que los datos dicen otra cosa. Cuando FlightSafety e IBM empezaron a analizar los datos de los simuladores de vuelo, los patrones de sensibilidad mostraron que, a pesar de la proximidad de un piloto bajo instrucción y observación deliberada, la tecnología captaba matices que un humano sencillamente no podía captar. Tomemos como ejemplo los controles del mando. Un instructor carece de la capacidad de determinar cuánta fuerza está aplicando un piloto a los controles del mando porque los pies del piloto están ocultos bajo una consola. Pero el uso excesivo de los controles del mando puede conducir a resultados negativos en determinadas circunstancias. Con FlightSmart, los instructores pueden ver comportamientos previamente latentes en los datos y pueden aplicar un coaching personalizado cuando sea necesario.

La formación de pilotos impulsada por IA transforma la aviación

FlightSmart tiene el potencial de establecer nuevas normas para la aviación. Además de transformar la formación de los pilotos, el conocimiento de los datos podría afectar al planteamiento del sector de los seguros, la fabricación de aviones y la edad de jubilación de los pilotos. Además, los algoritmos, la analítica avanzada y el modelado de datos integrados en FlightSmart podrían transferirse fácilmente a otros sectores. Imaginemos lo que la IA y el machine learning podrían hacer por los ingenieros ferroviarios, los capitanes de barco, los camioneros y los cirujanos.

Para su primer caso de uso, FlightSafety implementó con éxito FlightSmart en una base de las Fuerzas Aéreas estadounidenses en Columbus, Mississippi. Al mejorar la formación y la seguridad, FlightSmart puede reducir los errores de los pilotos y aumentar la velocidad de adquisición de competencias. Los datos muestran no sólo si un piloto está ejecutando técnicamente una maniobra correctamente, sino también con qué fluidez. Gracias a los personajes y a la información obtenida, los instructores pueden personalizar y diseñar la formación para individuos o grupos de personas con estilos de vuelo similares. Los pilotos pueden dedicar menos tiempo a las habilidades que acaban de dominar y más a aprender donde más se necesita. Esta información reduce el abandono de los alumnos y la carga de trabajo de los instructores. En palabras de un instructor, disponer de un desglose objetivo y automatizado del rendimiento de cada maniobra es una "mejora enorme" con respecto a las herramientas que utilizan ahora.

Los datos también pueden ayudar a predecir la trayectoria profesional de un aviador militar o comercial. Desde el principio, un instructor puede utilizar los datos y la IA para detectar a pilotos agresivos que destacarían con aviones de combate, o identificar claramente a los alumnos con peor rendimiento, que probablemente no lograrán las certificaciones. Los simuladores cuestan aproximadamente 1000 dólares por hora de funcionamiento, por lo que ser capaz de predecir la probabilidad de éxito de un estudiante puede ayudar a FlightSafety y a sus clientes a ahorrar una cantidad significativa de tiempo y dinero. Un estudiante que realiza el entrenamiento de vuelo y no logra la certificación es un "error de un millón de dólares", literalmente. Ese es el coste aproximado que un cliente, como la Fuerza Aérea o una aerolínea, invierte en cada piloto.

La próxima vez que disfrute de las galletitas de cortesía y del entretenimiento a bordo, consuélese sabiendo que FlightSmart está formando a más pilotos, de forma más eficiente, que están en el camino de desarrollar todo su potencial: el estándar del Capitán Sully.

¿Quiere ver cómo los datos y la IA pueden ayudar a su empresa a despegar? Hable con un experto de IBM Garage.

Logotipo de FlightSafety International
Acerca de FlightSafety International

Fundada en 1951, FlightSafety (enlace externo a ibm.com) es una empresa de formación aeronáutica profesional que suministra simuladores de vuelo, sistemas visuales y pantallas para organizaciones comerciales, gubernamentales y militares. Con sede en Melville (Nueva York), EE. UU., FlightSafety emplea a aproximadamente 5000 personas e imparte más de 1,4 millones de horas de formación cada año a clientes de casi 170 países.

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Producido en los Estados Unidos de América, marzo de 2018.

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