A 38,000 feet sobre o Atlântico Norte, dois pilotos sentam-se em silêncio, ouvindo apenas o zumbido dos motores. O céu está limpo, e tons de laranja e rosa o tingem enquanto o sol nasce no horizonte. Dentro da cabine, o brilho dos displays reflete-se nos painéis de instrumentos polidos e em olhos cansados. É um cruzeiro rotineiro … pelo menos na superfície.

Então um sinal sonoro corta o silêncio, acompanhado por uma mensagem que aparece no Flight Management Computer. Um indicador acende-se. Não é dramático; sem alarmes, sem luzes piscando. Apenas o suficiente para transformar a atmosfera dos pilotos de calma para foco.

Este é o voo comercial moderno. E é aqui, em vez das emergências ao estilo Hollywood, que a necessidade de voar com dois pilotos se torna mais evidente.

A inteligência artificial existe há quase 70 anos. Desde as primeiras propostas de Alan Turing sobre inteligência de máquina, sua influência alcançou, de certa forma, quase todos os setores hoje em dia.

Mas e se ela assumisse o papel de uma das profissões mais altamente treinadas do mundo?

Como as Tripulações Voam

Para entender toda a gravidade desta situação, é preciso primeiro entender como as tripulações de companhia aérea operam.

No vocabulário comum, os termos "capitão" e "primeiro-oficial", assim como "piloto" e "copiloto", são usados de forma intercambiável com a ideia de "quem está pilotando a aeronave". Na realidade, isso não reflete como as tripulações modernas trabalham; em vez disso, elas designam um piloto em voo (PF) e um piloto monitor (PM). Tanto o capitão quanto o primeiro-oficial podem ser o PF ou o PM em um determinado segmento, com as funções definidas por procedimento, e não por hierarquia.

Costuma-se considerar com razão que o PM tem uma carga de trabalho até maior que a do PF. Enquanto o PF foca quase exclusivamente no controle da aeronave – isto é, manipular os comandos de voo e monitorar a trajetória e as configurações de potência – o PM tem o papel crucial de monitorar vários outros aspectos do voo. Isso inclui verificar sistemas da aeronave, manter a consciência situacional, comunicar-se com o controle de tráfego aéreo e gerenciar o flight management system, o que permite à tripulação supervisionar navegação e desempenho.

Divisão de Responsabilidades entre PF & PM

Quando ocorre uma falha, a tarefa primária do PF é manter a aeronave estável e previsível. O PM então torna-se o gestor e coordenador dos sistemas, diagnosticando o problema, comunicando-se com agências externas e guiando a tripulação pelos procedimentos. Essa abordagem estruturada evita sobrecarga cognitiva e permite que o PF permaneça focado em resolver a situação com segurança.

Essa forma de voo tornou-o um dos modos de transporte mais seguros. Mas recentemente começou um novo debate entre especialistas e órgãos reguladores ao redor do mundo: seria possível automatizar as responsabilidades do PM com inteligência artificial?

Um Co-piloto de IA?

No papel, a ideia parece bastante simples, já que muitas das tarefas do PM envolvem monitorar fluxos de dados, processar informações e lidar com comunicações. São, afinal, tarefas nas quais a IA tende a se destacar. Computadores podem escanear e processar dados muito mais rápido que humanos, permitindo que decisões sejam tomadas ainda mais depressa. E, em algumas situações, meros segundos podem representar a diferença entre a vida e a morte.

No entanto, há nuances nesse argumento: o papel do PM não é puramente técnico. Em muitos casos, o PM deve tomar decisões ativas com base na segurança da operação, e as preferências do capitão também precisam ser levadas em conta. Cada piloto tem seu próprio modo de voar. Embora os procedimentos operacionais padrão devam sempre ser seguidos, há alguma margem quanto a como conduzir efetivamente a aeronave.

O PM tem um papel importante em apoiar o capitão. Um bom apoio do PM, como ajustar a navegação no flight management computer, fornecer atualizações e chamadas regulares sobre parâmetros de voo aceitáveis, incluindo velocidade e taxas de descida, e reconhecer e induzir ações claramente quando a segurança do voo é ameaçada, tem impacto direto e positivo na operação. Isso é um fator-chave em um dos pilares do voo: a gestão de recursos de tripulação, ou CRM. Um PM exercendo forte consciência situacional estará sempre pensando um ou dois passos à frente, algo que um computador não está garantido a fazer.

Todo piloto certificado conhece bem o CRM. Em fatores humanos, é um dos aspectos-chave do voo que é examinado após um incidente ou acidente. Na maioria dos acidentes da aviação comercial, uma quebra no CRM parece ser um fator contributivo. Há uma miríade de acidentes que poderiam ter sido evitados ou cujas consequências poderiam ter sido mitigadas se a tripulação tivesse exercido melhor CRM.

Um dos exemplos mais fortes e modernos é o caso do voo Air France 447, que caiu no Oceano Atlântico em 2009 depois que indicações de velocidade do ar não confiáveis levaram a confusão entre a tripulação. Embora a aeronave tenha permanecido estruturalmente intacta por grande parte do evento, uma quebra na comunicação levou a verificações cruzadas ineficazes entre os pilotos, causando uma perda de consciência situacional e, infelizmente, uma estol aerodinâmico sustentado do qual a aeronave não se recuperou.

O capitão estava em descanso durante o incidente inicial, e os dois primeiros-oficiais tiveram dificuldade em diagnosticar o problema. Eles não verbalizaram suas ações e intenções enquanto tentavam resolver a situação, levando à descoordenação. Investigadores concluíram mais tarde que um CRM mais robusto — como comunicação assertiva e concordância sobre o curso de ação a ser tomado — poderia ter permitido que a tripulação identificasse corretamente o problema e recuperasse a aeronave.

Então, como seria um cockpit com um copiloto de IA? Poderia assemelhar-se quase a uma gestão de recursos por piloto único, usada intensamente na aviação geral. Mas, como a IA atuaria quase como um assistente virtual, esperaria-se que o PF ainda interagisse com a IA. Como? Talvez por voz. Talvez por prompts de texto predefinidos no computador. Ou talvez de outra forma.

Garantir que o piloto e a IA ainda possam interagir de alguma forma — especialmente durante cenários anormais e de emergência — é algo que fabricantes e desenvolvedores precisarão acertar com perfeição durante os testes. Quem sabe quão cedo os pilotos poderão ter seu próprio Jarvis para conversar?

Novamente, esta certamente não é a visão de um piloto pessimista que não quer ser substituído pela IA. É a visão de um piloto que conhece em primeira mão a importância de poder comunicar-se e trocar ideias com outra pessoa no compartimento de voo. Dito isso, as operações de pilotagem de hoje foram construídas sobre 100 anos de voo humano.

Mas não há razão para não usarmos a IA para melhorar nosso voo e preencher a lacuna entre "excelente" e "perfeito". Embora a perfeição seja inerentemente inatingível em operações do mundo real, lutar por ela é a única forma de nos aproximarmos. E, voltando ao CRM, é justo praticar o que pregamos e "utilizar todos os recursos disponíveis".

A indústria já enfrentou transições semelhantes antes. A remoção do engenheiro de voo da cabine é frequentemente citada como precedente. No entanto, a comparação é incompleta. Os engenheiros de voo eram responsáveis principalmente por gerenciar os sistemas da aeronave, e a automação gradualmente absorveu esse papel. No caso atual, as responsabilidades do PM vão muito além dos sistemas: incluem comunicação, suporte à decisão e julgamento baseado na experiência.

Como Conseguir o Apoio do Público?

A percepção pública acabará por moldar o ritmo da mudança. Não só os fabricantes terão de superar a quase certa apreensão do público em geral, como também terão de conquistar o apoio dos operadores. Reguladores precisam ser convencidos por meio de testes rigorosos, simulação e validação no mundo real. E os próprios pilotos devem ter confiança de que a tecnologia melhora, em vez de minar, a segurança.

Poderia começar potencialmente com uma aeronave de teste que permitisse desativar a IA se necessário. Testes para cenários de emergência seriam cruciais. Não só o algoritmo precisaria provar que consegue consistentemente tomar decisões sólidas, como os testes teriam de incluir cenários com múltiplas variáveis para permitir aprendizado. Por exemplo, uma simulação de falha de motor teria de incluir iterações do cenário com diferentes condições meteorológicas, combustível a bordo, pistas de pouso disponíveis e outras falhas de sistema simultâneas, só para citar alguns. Isso deveria treinar o algoritmo para aprender o maior número possível de decisões, independentemente de quão improváveis possam ser. Esse "treinamento para casos de borda" espelha de perto como pilotos são treinados no mundo real.

Outros setores já adotaram o uso de IA nas operações diárias. No controle de tráfego aéreo, a National Air Traffic Services (NATS) está agora usando inteligência artificial em London Heathrow para otimizar o espaçamento entre aeronaves, particularmente em aproximação. Em vez de usar sequenciamento e espaçamento genéricos baseados em categorias de turbulência de esteira, a IA leva em conta pesos exatos, velocidades e outros parâmetros das aeronaves para fornecer aos controladores uma recomendação de espaçamento muito mais precisa. Isso provou melhorar o fluxo de tráfego aéreo, permitindo um maior throughput de aeronaves. Por sua vez, isso significa que menos aeronaves precisam entrar em padrões de espera, o que gera economias significativas de combustível e emissões. Também significa menos atrasos e mais flexibilidade operacional. É uma evolução tecnológica fantástica para apoiar operações em um dos aeroportos mais movimentados do mundo.

Os Céus Adiante

Então, embora você ainda não vá ser recebido por uma voz computorizada virtual em seus voos, outras funções habilitadas por IA na indústria da aviação certamente estão no horizonte. Alguns consumidores já estão recebendo suas encomendas entregues por drones, e muitas pesquisas e desenvolvimentos estão sendo direcionados ao uso de IA na Urban Air Mobility. A realidade dos táxis aéreos está bem mais próxima do que imaginamos.

Operações totalmente autônomas surgirão durante minha carreira, quiçá na minha vida? Embora seja provável, pode ser cedo demais para afirmar. A capacidade da tecnologia aumentou exponencialmente recentemente. Quem pode dizer que não veremos empresas de UAM como Wisk e Archer dar saltos significativos para viabilizar voos comerciais autônomos antes do fim deste século?

Já vimos outros defenderem o uso de IA na aviação. Mesmo para pilotos receosos de serem substituídos pela automação, ainda temos o dever para com o público de fazer tudo o que pudermos para manter e melhorar a segurança e a eficiência. Afinal, se a inteligência artificial veio para ficar, por que não usá-la a nosso favor?