Крупные MRO-подразделения и авиакомпании внедряют решения для предиктивного обслуживания: сбор и анализ телеметрии, данных датчиков двигателей и агрегатов позволяет предсказывать износ и планировать замену деталей до критического отказа. Lufthansa Technik и дочерние фирмы (Lufthansa Industry Solutions, AVIATAR) активно реализуют такие платформы, сотрудничая с IT-компаниями — это снижает незапланированные простои и расходы. По разным оценкам, предиктивные решения позволяют значительно уменьшить внеплановые ремонты и избыточные запасы запчастей.

Airbus в программе Airbus UpNext тестировал демонстратор «DragonFly» (DragonFly / DragonFly demonstrator), где изучались автоматические функции: автоматическое аварийное отклонение в крейсерском режиме, автоматическая посадка и руление (taxi assistance) — всё это демонстрировалось на тестовом A350-1000 для оценки возможностей автономных функций и помощи пилоту.

Крупные авиакомпании (KLM, S7avelii, и др.) активно используют чат-ботов и NLP-решения для автоматизации клиентской поддержки — ответы на типовые вопросы, помощь при изменении брони и информирование о задержках. Эти системы сокращают нагрузку на контакт-центры и повышают скорость обслуживания. (Источники: корпоративные анонсы авиакомпаний и статьи отраслевых изданий.)

Европейская программа SESAR (Single European Sky ATM Research) исследует и внедряет ИИ-решения для оптимизации потоков, прогнозирования загрузки воздушного пространства и предупреждения перегрузок. В рамках SESAR создаются алгоритмы, которые помогают диспетчерам прогнозировать и управлять потоками и оптимизировать последовательности заходов на посадку. Это позволяет снижать задержки и повышать пропускную способность.