Hầu hết các câu chuyện về AI trong ngành hàng không đều theo cùng một khuôn mẫu. Một mô hình dự đoán điều gì đó, và con người quyết định sẽ làm gì với dự đoán đó. Quan hệ đối tác gần đây giữa Cathay Pacific's và Google khớp chính xác với khuôn mẫu đó. AI đánh dấu những nơi có khả năng hình thành vệt ngưng tụ, và điều phối viên chuyến bay vẫn xem xét và điều chỉnh hành trình trước khi nó đến tay phi công. Hai thỏa thuận khác được ký trong năm nay lại đi theo hướng khác. Ryanair và Alaska Airlines đều giao cho các hệ thống AI quyết định thực tế, chứ không chỉ đưa ra khuyến nghị.

Thỏa thuận Google Cloud của Ryanair đặt AI chịu trách nhiệm lập lịch cho tổ bay

Ryanair ký một hợp tác kéo dài năm năm với Google Cloud vào tháng 8 năm 2026, triển khai Google Workspace và Gemini Enterprise — nền tảng AI có tính tác nhân của Google — tới khoảng 35,000 nhân viên khi hãng hướng tới mục tiêu 300 million passengers a year by 2034.

Ví dụ rõ ràng nhất cho đến nay là hậu cần cho tổ bay. Gemini Enterprise giúp điều phối lực lượng phi hành đoàn có sẵn tương ứng với lịch thay đổi và yêu cầu vận hành, tự động hóa một số phần của quy trình trước đây phải thực hiện bằng điều phối thủ công. CEO Eddie Wilson trình bày thỏa thuận này là cốt lõi để theo kịp đà tăng trưởng của Ryanair. Maureen Costello, Phó chủ tịch Google phụ trách Vương quốc Anh, Ireland và khu vực Hạ Sahara, mô tả quan hệ đối tác này như một cách giảm chi phí vận hành đồng thời mở rộng quy mô một cách an toàn.

Một lưu ý đáng chú ý. Thông báo của chính Ryanair và các bài báo về thỏa thuận này nêu cụ thể là logistics tổ bay và tự động hóa quy trình công việc nói chung. Những khẳng định rộng hơn rằng AI điều hành hoạt động đội tàu và quyết định bảo trì không được xác nhận rõ ràng trong các nguồn chính. Bảo trì chỉ xuất hiện như một ví dụ về loại gián đoạn mà hệ thống cần phản ứng, chứ không phải là một chức năng mà AI trực tiếp quyết định.

Alaska Airlines để AI quyết định ai bị rút khỏi chuyến bay khi bán quá chỗ

Alaska Airlines đi theo hướng hẹp hơn nhưng quyết liệt hơn. Hãng giao một quyết định cụ thể, có rủi ro cao cho hệ thống tự động: ai sẽ được đặt lại chỗ khỏi một chuyến bay bị bán quá vé, và những gì được đề nghị cho họ. Alaska áp dụng Volantio's Re-Commerce platform để thay thế hệ thống kêu gọi tình nguyện viên cũ, vốn thủ công, thiếu linh hoạt và không nhìn thấy các lựa chọn chuyến bay thay thế cho hành khách.

Kết quả là rõ ràng. Tỷ lệ tình nguyện nhường ghế trên các chuyến bay bán quá chỗ đã tăng gấp đôi kể từ khi hệ thống hoạt động, cho phép Alaska bán quá chỗ tích cực hơn trong khi giảm thiệt hại tốn kém do chỗ trống bay mà không thu được doanh thu. Cựu Phó chủ tịch phụ trách giá cả và quản lý doanh thu Kevin Ger mô tả tình hình trước đây của hãng một cách thẳng thắn. Bán quá chỗ và việc từ chối lên máy bay không tự nguyện đều là những vấn đề cùng lúc. CFO của Alaska, Shane Tackett, ước tính tác động tài chính lên tới hơn $20 million một năm, chưa kể khoản tiết kiệm riêng từ việc giảm số lần từ chối lên máy bay và giảm công việc thủ công cho nhân viên cửa ra.

Tại sao việc AI đưa ra quyết định mang nhiều rủi ro hơn việc AI chỉ dự đoán

Việc tránh vệt ngưng tụ và tự động hóa liên quan đến tổ bay và doanh thu đều sử dụng máy học, nhưng mỗi trường hợp có hồ sơ rủi ro rất khác nhau. Nếu mô hình vệt ngưng tụ của Cathay đưa ra dự đoán sai, một điều phối viên sẽ phát hiện trước khi điều đó trở nên quan trọng. Con người vẫn là chốt kiểm cuối cùng. Nếu hệ thống của Alaska đánh giá sai ai nên bị rút khỏi chuyến bay hoặc những gì nên được đề nghị cho họ, hãng đã đưa ra một quyết định thương mại thực sự, với chi phí và tác động đến khách hàng thực tế, trước khi bất kỳ ai xem xét lại sau đó.

Đó chính là sự thay đổi thực sự đang diễn ra ở đây. AI không chỉ trở nên giỏi hơn ở dự báo. Các công cụ dựa trên dự báo đã tồn tại trong ngành hàng không trong nhiều năm. Các hãng hàng không giờ đây cảm thấy thoải mái khi loại bỏ chốt kiểm của con người đối với những quyết định từng cần có con người, ít nhất là với các vấn đề có giới hạn rõ ràng như bán quá chỗ và phân công tổ bay, nơi chi phí của một vài quyết định sai vẫn ở mức có thể kiểm soát.

Điều này có ý nghĩa gì cho tương lai của AI trong hoạt động vận hành hàng không

Tất cả điều này không có nghĩa là AI đang điều hành hãng hàng không. Công cụ logistics tổ bay của Ryanair và hệ thống bán quá chỗ của Alaska đều hoạt động trong những vấn đề hẹp và được xác định rõ, nơi hậu quả của một sai sót có giới hạn và có thể khôi phục được. Không ai để cho một thuật toán quyết định lộ trình bay hay phê duyệt bảo trì mà không có con người tham gia. Nhưng hướng đi này có ý nghĩa quan trọng. Khi những hệ thống này chứng tỏ hiệu quả trên các quyết định có quy mô lớn nhưng phạm vi hạn chế, ranh giới của những gì được coi là an toàn để tự động hóa tiếp tục dịch chuyển. Sự khác biệt giữa một AI chỉ dự đoán và một AI đưa ra quyết định trước đây chủ yếu là vấn đề học thuật. Đối với các hãng đang tính toán chi phí cho lịch tổ bay và bán quá chỗ, giờ đây đó là một khoản mục ngân sách thực sự.