El ascenso de la Inteligencia Artificial en el sector aeroespacial

El ascenso de la Inteligencia Artificial en el sector aeroespacial

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El ascenso de la Inteligencia Artificial en el sector aeroespacial

La Inteligencia Artificial impulsa la competitividad del sector aeroespacial europeo, optimizando producción, cadena de suministro, mantenimiento y reduciendo costes y emisiones.

El sector aeroespacial europeo se encuentra en un momento de profundos retos y oportunidades estratégicas, enfrentando la necesidad de gestionar un crecimiento significativo -con crecimiento de ingresos estimado de un 12% interanual en 2025- mientras encuentra una presión relevante sobre su productividad y cadenas de suministro (Accenture, 2025). A su vez, el aseguramiento de la autonomía tecnológica en el contexto actual se ha vuelto imperativo.

Como consecuencia la Inteligencia Artificial (IA) ha dejado de ser una promesa futura para convertirse en un pilar fundamental de la competitividad, jugando al mismo tiempo un papel clave de la soberanía industrial.

Al igual que en otros sectores, una gran mayoría de organizaciones aeroespaciales ha comenzado a probar e integrar la IA en sus flujos de trabajo. Sin embargo el panorama actual se caracteriza por una fase de transición hacia una industrialización y escalación de soluciones (recientemente McKinsey indicaba que aunque el 88% de las empresas utilizan IA, casi dos tercios todavía se encuentran en fases de experimentación o piloto).

A continuación, se presentan casos de uso relevantes del sector que ofrecen una perspectiva de cómo la Inteligencia Artificial está contribuyendo a los desafíos anteriormente mencionados.

• Airbus - IA aplicada al ensamblaje de aeronaves. Airbus está transformando la fabricación aeroespacial con su programa GenAiR, integrando IA generativa para optimizar el diseño, la producción y el soporte en servicio. La IA se está utilizando para proporcionar asistencia en tiempo real, facilitar la toma de decisiones, agilizar flujos de trabajo y minimizar errores. Dicha integración está estableciendo un nuevo estándar industrial mejorando la seguridad, fiabilidad, sostenibilidad e innovación.
• Leonardo - IA aplicada a la ingeniería de helicópteros. El uso de gemelos digitales con IA integrada permite acelerar el diseño y reducir costes de simulación y análisis. Asimismo, permite optimizar configuraciones aerodinámicas, mejorar el rendimiento de sistemas y acelerar los ciclos de desarrollo para nuevos productos en el mercado. Esta integración logra predicciones de defectos de fabricación 100 veces más rápidas en comparación con procesos anteriores, mejorando significativamente la eficiencia y el cumplimiento normativo.
• Helsing - IA aplicada a la defensa. Helsing está implementando modelos de visión-lenguaje-acción que transformarán la aplicación de la IA en el ámbito de la defensa. Esta integración impulsa la comunicación fluida entre humanos y sistemas autónomos, mejorando la eficiencia operativa en aplicaciones crítica de nueva generación.
• Loft Orbital - IA aplicada a inteligencia, vigilancia y reconocimiento desde el espacio. Loft Orbital utiliza IA para procesar información procedentes de satélites y convertirla en información útil para la toma de decisiones críticas en defensa. Esta integración permite el aumento en diez veces de la velocidad de las operaciones militares.
• Safran - IA para la gestión de la cadena de suministro. Safran ha logrado, mediante el desarrollo de una plataforma con IA integrada, anticipar riesgos de suministro y coordinar respuestas efectivas en tiempo real. Ésto ha posibilitado un aumento de la productividad de las actividades relacionadas en un 80% y una reducción de la escasez de piezas de un 73%, mejorando significativamente la puntualidad en las entregas.
• Rolls Royce - IA para evitar costes e ineficiencias. El fabricante ha impulsado una transformación digital utilizando IA para optimizar su cadena de valor. Asimismo ha implementado plataformas de análisis de datos en la nube en colaboración con Microsoft para optimizar sus procesos industriales. La aplicación de IA ha permitido reducir tiempos de resolución de problemas de días a prácticamente tiempo real, aumentar el uso de máquina en un 30% y prevenir en torno a 400 eventos de mantenimiento no planificados equivalentes a millones de euros anuales en reparaciones
• ​Lufthansa - IA para optimización de rutas y la reducción de emisiones. Lufthansa aplica modelos de análisis de datos para el soporte de decisiones operativas. Ejemplo de ello es la plataforma OPSD (Operations Decision Support Suite). A través de ella se analizan datos históricos, eventos actuales y previsiones con objeto de optimizar las rutas de vuelo y reducir el consumo de combustible. De esta manera se contribuye a la reducción de los costes operativos y la disminución de emisiones debidas al transporte aéreo. Como resultado, el grupo Lufthansa evitó 37.000 toneladas de CO2 en 2024.

Como destaca el último análisis de Boston Consulting Group, la verdadera ventaja competitiva reside hoy en las soluciones de cara al cliente (BCG, 2025). Los ejemplos aquí compartidos pretenden servir de catalizador para nuevas ideas de aplicación que impulsen la competitividad en el ecosistema aeroespacial con especial énfasis en el ámbito de la calidad.

REFERENCIAS

• (2025). Navigating uncertain skies: Commercial Aerospace Insight Report.
• McKinsey & Company. (2025). The State of AI in 2025: Agents, innovation, and transformation. Global Survey.
• General Catalyst. (2025). An Ambitious Agenda for European AI. EU AI Champions Initiative.
• ​Lufthansa Group (2024). Operational efficiency.
• Microsoft (2025). Rolls-Royce saves millions in cost avoidance with Microsoft Cloud for Manufacturing.
• Zolotov, A., Peddicord, T., Ketzner, L., Dal Pan, F. y Grout, K. (2025) Three Truths About AI in Aerospace and Defense. Boston Consulting Group

Amalio Monzón & Sergio Díaz
Vicepresidente Comunidad AEC de Inteligencia Artificial - Airbus group

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