La nueva aplicación AI de Japan Airlines’ facilita que los asistentes de cabina informan eventos en vuelo con el modelo de idioma pequeño Phi-4 de Microsoft
En un pequeño porcentaje de vuelos, a pesar de las mejores intenciones de todos, sucede algo no planificado. Un pasajero se enferma o un vuelo tiene un largo retraso. Después de que el asistente de cabina atiende este tipo de situaciones, el asistente de cabina superior escribe un informe para que el personal de tierra pueda hacer un seguimiento –, como asegurarse de que haya una silla de ruedas esperando en la puerta o reorganizando el viaje. Registrar un solo caso, dependiendo de la complejidad, puede tomar una hora o más, alejándose del tiempo de otras tareas a bordo. Ahora Japan Airlines (JAL) está desarrollando una aplicación de IA que puede generar estos informes de entrega por parte de los asistentes de cabina simplemente escribiendo algunas palabras clave y frases y marcando una serie de casillas – que se pueden hacer mientras están en el cielo, incluso cuando la conectividad no es confiable. “El Informe JAL-AI hace que nuestros asistentes de cabina’ trabajos sean más productivos,” dijo Keisuke Suzuki, vicepresidente senior del Departamento de Tecnología Digital de JALals. “Pueden pasar más tiempo en el servicio al cliente en lugar de hacer un trabajo administrativo.” El informe JAL-AI se está desarrollando utilizando el modelo de lenguaje pequeño Phi-4 de Microsoft Microsoft o SLM, que requiere menos potencia de cómputo que los modelos de lenguaje grande o las herramientas de IA más generativas de LLM que se ejecutan, por lo que se puede usar sin conexión en un dispositivo para tareas específicas. Los asistentes de cabina que lo han probado dicen que puede reducir el tiempo para escribir informes de operación hasta en dos tercios, por ejemplo, de una hora a 20 minutos, o de 30 minutos a 10 para casos más simples. Haga clic aquí para cargar medios La aplicación también traduce los informes con un toque de japonés a Inglés, una tarea necesaria en los vuelos internacionales. Hacer que una aplicación de IA funcione fuera de línea La aerolínea insignia de Japón opera una flota de 227 aviones que vuelan en todo el mundo y sirve a 66 países y regiones, incluido el intercambio de códigos. El año pasado, ocupó el sexto lugar entre las mejores aerolíneas del mundo para la satisfacción del cliente según Skytrax. Su actual director ejecutivo del grupo, Mitsuko Tottori, es la primera mujer en liderar la aerolínea, después de haber subido de rango de asistente de cabina. El Informe JAL-AI se está desarrollando con la ayuda de Microsoft Microsoft Azure AI Foundry y utilizando Microsoft Microsoft Phi-4 SLM. Si bien los LLM son buenos para abordar tareas complejas que necesitan razonamiento y análisis avanzados, los SLM pueden manejar tareas más simples y ejecutarse localmente en un dispositivo en lugar de en la nube. También se pueden ajustar con menos datos. El Informe JAL-AI se ajusta a 100 informes anteriores, dijo Ryuto Ikeuchi, un ingeniero de IA de Headwaters, que junto con Fujitsu, son los integradores de sistemas para el proyecto. El objetivo es que estas aplicaciones sean utilizables en entornos con Wi-Fi débil, como la rampa exterior y el vuelo. JAL eligió el modelo de lenguaje pequeño Phi-4 porque “a pesar de que hay Wi-Fi a bordo, algunas áreas tienen mala conexión,” dijo Manabu Yamawaki, gerente de planificación de seguridad en el Departamento de Administración de Sistemas de JAL, quien lidera el cargo de IA generativa de las aerolíneas. Tecnología en vuelo Takako Ukai se unió a JAL como asistente de cabina hace 35 años. Ella dice que le gusta conocer y hablar con personas de todo el mundo. El negocio ha cambiado con los años. Con el advenimiento de las aerolíneas de bajo costo, los pasajeros ahora esperan más de las aerolíneas de servicio completo como JAL, dijo, y agregó: “El desafío es cómo servir mejor que las expectativas “En el pasado [si algo sucedía], transmitimos verbalmente información sobre cómo conectar a los pasajeros con la tripulación del próximo vuelo. Ahora tenemos que informarlo en una tableta, como un informe oficial para que [el asistente de cabina] el próximo vuelo lo sepa y el personal de tierra lo sepa.” Ukai es actualmente miembro del equipo de experiencia de empleados de las aerolíneas, proporcionando un punto de vista de asistentes de cabina al equipo de transformación digital de JALal. En este momento, cuando hay un episodio, el asistente de cabina senior llena una plantilla en una tableta. Esto incluye una sección de texto libre donde escriben en orden cronológico lo que sucedió. Para hacer esto, el miembro superior de la tripulación puede tener que entrevistar al asistente de cabina involucrado y tal vez también al pasajero involucrado. “Hay interrupciones frecuentes para atender a los pasajeros, por lo que no puedes hacerlo todo a la vez. A veces, tienes que volver a trabajar muchas veces,” Ukai dijo. La aplicación JAL-AI Report lo acelera llevando a los asistentes de cabina a través de una serie de casillas de verificación – si la categoría es médica, retraso de vuelo, etc.– y también cuál era la situación – dolor de estómago, fiebre, mantenimiento, etc. El asistente de cabina luego escribe una serie de palabras clave o frases en viñetas que señalan brevemente lo que sucedió, por ejemplo – “Fever.” “Asiento 3H.” “Asiento movido y tumbarse.” “solicitando ir a clinic.” La IA podría tener preguntas –, como si se llamó a un médico o si se le dijo al capitán o al personal de tierra, para evitar omisiones en los informes. Una vez hecho esto, el asistente de cabina toca un botón para generar el informe completo. Otro botón se traduce del japonés al Inglés si es necesario. La aplicación puede reducir el tiempo para informar a unos 20 minutos desde una hora, dijo Ukai. Informes de mejor calidad De los 1,000 vuelos que JAL vuela cada día, un pequeño porcentaje implica la creación de dicho informe cuando ocurre un evento que requiere una entrega, dijo Yamawaki. Estos informes se envían a departamentos relevantes – desde seguridad hasta servicio al cliente
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