Antonio Cabeza, Francisco Serrano y Leticia Fernández Abella, Sp.- Qué año para la IA. El progreso se mueve tan rápido que ahora medimos los avances en meses, no en años. La aviación, por el contrario, evoluciona con cautela, no por falta de innovación, sino porque la adopción de nuevas tecnologías de forma segura, a escala, es fundamentalmente difícil. Esa tensión entre la rápida evolución de la IA y la adopción deliberada de la aviación ahora es imposible de ignorar, y definirá cómo la inteligencia artificial realmente entra en las operaciones de aviación en 2026.
En el dominio de la IA, a principios del año pasado, aún no habíamos descubierto las capacidades de Deep Research en ChatGPT, no habíamos visto nuevos modelos de razonamiento (como DeepSeek, Gemini o Llama), y la tecnología Agentic-AI apenas comenzaba a entrar en la conversación.
Por el contrario, en el sector de la aviación, gran parte de la discusión en torno a la inteligencia artificial durante el año pasado fue en gran medida exploratoria: pilotos, pruebas de concepto y experimentos. Muchas organizaciones comenzaron a discutir internamente cómo podrían comenzar a usar estas herramientas de manera realista y efectiva dentro de sus negocios y, quizás más importante, qué riesgos podría introducir su adopción, dado un entorno crítico para la seguridad. Sin embargo, los resultados fueron irregulares.
A pesar del impulso tecnológico, el sector de la aviación no adopta la tecnología a la misma velocidad a la que se desarrolla. Este es el resultado de una larga historia de digitalización. Las operaciones, por ejemplo, involucran a múltiples partes interesadas, países y entornos regulatorios; en otras palabras, un pequeño cambio escala en complejidad, beneficios y riesgos. El desafío no es la innovación, esto es muy similar a la aviación misma. Más bien, el desafío radica en la adopción confiable y segura de nuevas capacidades que no comprometan la seguridad o la eficiencia operativa.
Esto no significa que la aviación carezca de apetito por la IA. Por el contrario, ese apetito claramente existe, pero está en tensión con la necesidad de que la adopción de esta nueva tecnología sea coherente con el legado del sector, su entorno operativo y, sobre todo, para justificar el retorno de la inversión. Al salir del Foro Económico Mundial en Davos, el estado de ánimo en torno a la IA se ha vuelto considerablemente más serio: ahora estamos viendo el retorno de la inversión, la resiliencia del sistema y el grado en que la gente confía en estos sistemas.
Con esto en mente, el equipo de expertos en Digital y IA de ALG se ha comprometido con múltiples expertos en datos e inteligencia artificial (investigadores, CDO y líderes de la industria de ALG y sus clientes) para desarrollar una perspectiva sobre lo que podemos esperar en el próximo año. Este artículo no pretende proporcionar una visión exhaustiva de todas las aplicaciones de IA en todo el sector de la aviación. La IA ya se está aplicando en muchas áreas más allá de las cubiertas aquí, y su alcance continuará expandiéndose rápidamente. En cambio, las tendencias presentadas son seleccionadas, tendencias tecnológicas emergentes que se espera que se vuelvan particularmente relevantes en 2026, con el enfoque principal en las operaciones.
Además, estas tendencias no deben entenderse como una revolución a gran escala de nuestro sector, sino más bien como señales y fuentes de inspiración que apuntan a los primeros ejemplos tangibles que comenzarán a surgir a medida que avance la adopción de la IA. Las siguientes secciones exploran cómo se está desarrollando esta transformación para aeropuertos, aerolíneas, pasajeros, proveedores de servicios de navegación aérea y autoridades reguladoras.
¿Pueden los aeropuertos «pensar»?
Mas operaciones inteligentes con Agentic AI
Los sistemas basados en agentes revitalizaron grandes modelos de lenguaje en 2025, moviéndolos más allá de las herramientas puramente conversacionales hacia sistemas más autónomos. Si bien esta evolución todavía se está en una etapa temprana, su potencial para el sector de la aviación en 2026 y más allá es significativo. Los agentes de IA son sistemas autónomos diseñados para lograr objetivos de alto nivel, interactuando con otros sistemas y herramientas (impulsados por IA o no) y adaptándose a nuevas situaciones con una supervisión humana mínima.
Considere el fracaso de un servicio de transporte que transporta a los pasajeros desde el avión hasta la terminal. Hoy en día, la asignación de un servicio de transporte de reemplazo generalmente requiere varias comunicaciones manuales, lo que introduce retrasos de cinco a diez minutos. En un entorno monitoreado y automatizado (por ejemplo, con geolocalización del transbordador), los agentes basados en IA podrían identificar y despachar inmediatamente el vehículo disponible óptimo, reduciendo el tiempo de respuesta a menos de un minuto y evitando que la interrupción se propague.
En 2026, esperamos ver más iniciativas destinadas a evolucionar el concepto operativo del aeropuerto, ampliando el concepto TAM (Total Airport Management). La IA multimodal interpretará el aeropuerto como los humanos y la comunicación de agente a agente podría comenzar a aparecer en las conversaciones conceptuales.
Ahora imagina este concepto a escala. Bajo este modelo, la IA pasa de ser un conjunto de casos de uso aislados a convertirse en parte del tejido operativo del aeropuerto. Los agentes de IA aplicados a las operaciones pueden vincular información de múltiples sistemas, detectar desviaciones temprano y actuar de forma proactiva, ayudando a anticipar incidentes antes de que los pasajeros sientan el impacto. Cuando estos agentes están continuamente integrados en la infraestructura y los procesos, dan lugar a lo que a menudo se conoce como inteligencia ambiental: una capa invisible que percibe el estado del aeropuerto, lo razona y desencadena acciones coordinadas, a menudo sin que los pasajeros se den cuenta de que hay un sistema de IA involucrado.
En esta línea, plataformas como iTAM, que será desarrollado por los aeropuertos de Abu Dhabi y SITA, tienen como objetivo convertirse en un ejemplo de cómo las nuevas tecnologías pueden contribuir a optimizar las operaciones aeroportuarias. La plataforma propone la integración en tiempo real de información de aerolíneas, equipos terrestres y control de tráfico aéreo, aplicando modelos de inteligencia artificial para anticipar incidentes antes de que ocurran. Desde un punto de vista tecnológico, este tipo de solución se basa en arquitecturas de datos de transmisión y modelos predictivos, como redes neuronales recurrentes o modelos de series temporales, capaces de detectar patrones y desviaciones por adelantado. Complementariamente, se están incorporando grandes modelos de lenguaje, como los desarrollados por OpenAI (los creadores de ChatGPT), lo que permite a los gerentes de operaciones consultar la información en lenguaje natural con trazabilidad y fiabilidad.
A partir de ahí, la Inteligencia Empresarial Generativa (GenBI) podría ocupar el centro del escenario, permitiendo a los gerentes trabajar con datos de una manera mucho más directa, haciendo preguntas sobre cuellos de botella, riesgos o escenarios alternativos y obteniendo respuestas acompañadas de explicaciones basadas en el contexto operativo.
La tecnología como la mejor amiga del pasajero
Identidad digital, biometría y personalización basada en IA
En 2026, la experiencia del pasajero seguirá siendo una de las principales áreas de innovación en el sector. Airports Council International (ACI) World revela tendencias clave que dan forma a los viajes aéreos en 2026 con el lanzamiento de su última Encuesta Global de Viajeros de Calidad del Servicio Aeroportuario (ASQ). La encuesta, realizada con 4.125 pasajeros en 30 países, indica un aumento en la demanda de experiencias aeroportuarias centradas en el ser humano, personalizadas y memorables.
Hay un creciente interés entre los pasajeros en soluciones que faciliten su viaje a través de los aeropuertos, desde el check-in remoto y la entrega de equipaje fuera del aeropuerto hasta la verificación biométrica. De hecho, el 72 % de los pasajeros encuestados declararon que estarían dispuestos a utilizar soluciones biométricas. Como resultado, en 2026, esperamos que varios aeropuertos continúen implementando sistemas de identificación en puntos clave a lo largo del viaje, como controles de seguridad, control fronterizo y embarque.
Hay múltiples iniciativas impulsadas por organizaciones internacionales que tienen como objetivo apoyar esta adopción. Por ejemplo, IATA One ID busca dar a los pasajeros el control de su identidad digital a lo largo de su viaje, desde el check-in hasta el embarque, utilizando el reconocimiento facial y las credenciales digitales en lugar de documentos físicos. Del mismo modo, la OACI promueve el uso de pasaportes digitales (Credenciales de Viaje Digital), lo que permite a los pasajeros identificarse sin un documento físico. Este cambio refleja un cambio hacia los sistemas de identificación integrados en los procesos aeroportuarios, en los que la verificación de identidad se lleva a cabo de forma continua y automática. El uso de un identificador biométrico único, gestionado de forma segura, reduce la necesidad de comprobaciones repetitivas, mientras que la computación de borde permite que la identidad se valide en tiempo real en los puntos de control, sin dependencia total de los servicios remotos en la nube, aumentando la eficiencia y la resistencia del sistema.
Todo apunta a que viajar se convierta en una experiencia más sencilla en 2026, adaptada a cada individuo y con menos pasos visibles para los pasajeros. La identidad digital acelera los controles, las aplicaciones móviles ofrecen servicios personalizados y la inteligencia artificial funciona en segundo plano para que todo funcione mejor, con menos esperas y más comodidad. Esto permitirá a los pasajeros concentrarse en disfrutar de su viaje, sin preocuparse tanto por el papeleo.
Por otro lado, la encuesta de ACI muestra que menos del 50 % de los pasajeros creen que el personal del aeropuerto demuestra empatía y apoyo proactivo a lo largo de su viaje. Esto destaca una oportunidad de mejora en la creación de soluciones personalizadas que pueden representar un claro antes y después en el viaje del pasajero. Para 2026, esperamos que, con la creciente disponibilidad de herramientas de IA, comiencen a florecer múltiples soluciones centradas en permitir el apoyo personalizado al pasajero.
Las aplicaciones móviles pueden permitir a los pasajeros reservar con antelación compras libres de impuestos, mesas de restaurante o acceder a servicios personalizados dentro del aeropuerto. Un buen ejemplo es el aeropuerto Changi de Singapur, donde los servicios digitales combinan datos operativos en tiempo real con aplicaciones de pasajeros para proporcionar beneficios inmediatos cuando se producen interrupciones, como reembolsos, acceso a salas VIP u opciones de cambio de reserva de vuelos, todo activado automáticamente.
¿Por qué ahora? Desde una perspectiva de desarrollo, se podría esperar que el auge de las plataformas de bajo código y sin código pueda acelerar la creación de estas experiencias digitales. Los aeropuertos y las aerolíneas podrán crear prototipos y lanzar aplicaciones especializadas mucho más rápidamente, probando nuevos servicios sin grandes inversiones iniciales. Además, si combinamos este enfoque con tecnologías como la computación de borde, estos sistemas se pueden implementar en entornos con diferentes requisitos de seguridad, por ejemplo, en puntos de control de seguridad o puertas de embarque.
La nueva lógica de las aerolíneas
LLM, agentes de IA y automatización para decisiones con márgenes estrechos
Si bien la IA ya apoya una amplia gama de actividades de las aerolíneas, desde el mantenimiento y la optimización del combustible hasta la gestión de ingresos y el servicio al cliente, su papel en la toma de decisiones operativas está comenzando a expandirse. Una tendencia emergente para 2026 es el uso de grandes modelos de lenguaje y agentes de IA como integradores de la toma de decisiones en entornos operativos altamente volátiles, donde la velocidad, la consistencia y la resiliencia son críticas. AsIATA ha destacado repetidamente que la resiliencia operativa y la capacidad de responder rápidamente a eventos inesperados son cada vez más las aerolíneas separadas que protegen el valor de aquellas que luchan por absorber la interrupción.
Lo que está empezando a cambiar es el papel que juega la inteligencia artificial en las operaciones. Para 2026, el diferenciador no será si las aerolíneas usan la IA, sino qué tan efectivamente se integra en la toma de decisiones bajo presión. El cambio se trata menos de implementar casos de uso aislados y más de integrar la inteligencia en los flujos de trabajo operativos, apoyando respuestas más rápidas y consistentes a las interrupciones, las limitaciones de la tripulación y la aeronave, y las condiciones del mercado que cambian rápidamente.
En 2026, la ventaja competitiva para las aerolíneas no vendrá de mejores pronósticos, sino de decisiones más rápidas y consistentes cuando las cosas vayan mal. La IA puede convertirse en un diferenciador cuando ayuda a proteger los ingresos, reducir los costos de interrupción y estabilizar las operaciones bajo presión.
Las aerolíneas que tratan a la IA como un integrador y orquestador, en lugar de como una colección de herramientas desconectadas, están mejor posicionadas para navegar por la volatilidad, proteger los márgenes y construir operaciones más resistentes. Para permitir este cambio, las grandes aerolíneas están invirtiendo en plataformas de datos consolidadas que actúan como base para el apoyo a la toma de decisiones impulsado por la IA. Iniciativas como los centros de datos desarrollados por easyJet o IAG ilustran un movimiento hacia modelos basados en plataformas, donde los datos operativos, comerciales y de clientes se reúnen para apoyar la automatización y la coordinación en toda la organización.
Esta misma lógica sustenta iniciativas como Nevio, la plataforma modular de gestión de ofertas y pedidos que está desarrollando el Grupo Lufthansa con Amadeus. Más allá de los precios dinámicos o las ofertas personalizadas, estas soluciones apuntan a un cambio más profundo: la convergencia de la toma de decisiones comerciales y operativas, respaldada por modelos de IA entrenados en la demanda histórica, el comportamiento del cliente y las limitaciones operativas en tiempo real (disponibilidad de la flota, espacios, tripulación). En este contexto, los grandes modelos de lenguaje están empezando a actuar como interfaces naturales para entornos de datos complejos, proporcionando información explicable y rastreable en lugar de recomendaciones opacas.
Sin embargo, capturar este valor a escala sigue siendo un desafío. La adopción de la IA en las aerolíneas se vera limitada por la necesidad de bases de datos sólidas, una gobernanza clara y una supervisión humana sólida en los procesos críticos para la seguridad y los ingresos. Como resultado, es poco probable que 2026 marque un avance repentino, sino más bien un período en el que las primeras iniciativas bien priorizadas comienzan a demostrar un retorno tangible de la inversión.
Repensar la gestión del espacio aéreo
Plataformas de ATM y el futuro de los gemelos digitales
Tecnológicamente, la gestión del espacio aéreo está experimentando una transformación gradual pero profunda. Tradicionalmente, los sistemas de gestión del tráfico aéreo (ATM) se construían sobre arquitecturas cerradas y monolíticas desarrolladas por proveedores de tecnología utilizando hardware patentado. La evolución de estos sistemas fue compleja, particularmente en sus puntos de interacción, lo que hizo que las actualizaciones fueran lentas y costosas. El enfoque actual es la evolución de estos sistemas hacia arquitecturas digitales más abiertas, modulares y flexibles, impulsadas por iniciativas como el Plan Maestro de ATM SESAR, desarrollado bajo el marco de la Empresa Conjunta SESAR.
Esta evolución se describe comúnmente bajo el concepto de Plataforma como Servicio (PaaS). En el contexto de ATM, esto se refiere a la provisión de plataformas digitales comunes que desvinculan los servicios operativos de las capas de hardware heredadas. Estas plataformas permiten que las funciones de ATM se implementen como servicios modulares, construidos en plataformas digitales comunes compartidas entre proveedores y desplegadas en infraestructuras flexibles que permiten que los servicios de ATM evolucionen de forma independiente mientras se mantienen alineados con la naturaleza crítica para la seguridad del entorno.
Por ejemplo, en Noruega, Avinor e Indra han lanzado un centro que controla hasta 23 aeropuertos regionales desde un solo punto. Y en la red europea, Eurocontrol ya utiliza plataformas en la nube como parte del programa iNM, lo que permite que los datos y las decisiones se gestionen desde cualquier lugar, sin depender de una arquitectura física fija.
Las nuevas arquitecturas para la gestión del tráfico aéreo sentarán las bases adecuadas para la adopción de la IA, a escala. ATM podría crear el entorno adecuado para que la IA cambie de modelos gigantes a sistemas de razonamiento específicos de dominio adaptados a operaciones críticas para la seguridad de la aviación.
Esta infraestructura actuará como un facilitador para casos de uso basados en IA. Muchos de estos no son nuevos para 2026; por ejemplo, los sistemas capaces de predecir conflictos de tráfico, optimizar las rutas y anticipar condiciones adversas ya están en uso, ayudando a los controladores a tomar decisiones más rápidas y seguras en cada situación operativa.
También esperamos ver más avances en la hoja de ruta de Airspace Digital Twins. Estos gemelos digitales son réplicas virtuales del entorno operativo real que combinan datos operativos en tiempo real, modelos de simulación y algoritmos predictivos. Si bien el concepto en sí no es nuevo, será particularmente interesante observar cómo la integración de las arquitecturas basadas en agentes de IA comienza a madurar, operando dentro de estos gemelos digitales, probando miles de posibles escenarios y ayudando a evaluar los posibles resultados de diferentes decisiones operativas. Este enfoque permite probar y validar los cambios sin poner en riesgo el entorno operativo real, lo que hace que el sistema ATM sea más seguro, más eficiente y más fácil de adaptar.
Autoridades y agencias de aviación civil
LLM, automatización y el desafío de la certificación y la garantía
A medida que la aviación acelera su transformación tecnológica en operaciones, mantenimiento y gestión del tráfico, las autoridades de aviación también están incorporando la IA en su agenda regulatoria. En 2025, la Agencia de Seguridad Aérea de la Unión Europea (EASA) abrió su primera consulta pública sobre Inteligencia Artificial en la aviación con la publicación del Aviso de Propuesta de Enmienda (NPA 2025-07), que propone un marco de «fiabilidad de la IA» alineado con la Ley de IA de la UE, incluidos los requisitos de garantía, los factores humanos y la ética para los sistemas basados en la IA, y prepara a la industria para los requisitos futuros de asistencia automatizada y el equipo humano-IA.
La resiliencia de la IA se volverá crítica. 2026 podría ser un año crucial en términos de cómo las regulaciones de aviación incorporan tecnologías que ya están revolucionando la industria. EASA está liderando un enfoque estructurado para la evaluación, certificación y garantía de la IA, mientras que otras agencias como la FAA están desarrollando sus estrategias adaptativas.
Además, EASA ha estado trabajando durante años en su hoja de ruta de IA, que identificó diferentes niveles de aplicaciones (desde la asistencia básica hasta la estrecha colaboración entre humanos y sistemas) y planea incluir técnicas avanzadas, incluidas las basadas en modelos generativos, como los LLM, en futuros trabajos regulatorios.
El enfoque en la garantía y la certificación es crucial porque los métodos tradicionales de certificación aeronáutica no se diseñaron para tecnologías que aprenden de los datos y toman decisiones basadas en modelos complejos. Por lo tanto, las actividades de NPA y EASA buscan definir cómo establecer confianza, trazabilidad, mitigación de sesgos y pruebas integrales de sistemas de IA aplicados a funciones críticas, preparando el terreno para usos como la automatización de tareas regulatorias o de supervisión basadas en LLM para estar alineadas con altos estándares de seguridad. Un buen ejemplo de este enfoque es la Administración Federal de Aviación (FAA) en los Estados Unidos, que ha publicado su Hoja de Ruta para la Garantía de Seguridad de Inteligencia Artificial. En este documento, la FAA define las directrices básicas para adaptar los procesos de certificación y seguridad a los sistemas basados en IA. La hoja de ruta enfatiza el trabajo conjunto con la industria y otros reguladores, preparando a los equipos para estos nuevos desafíos y explorando cómo la IA en sí misma puede ayudar a analizar grandes volúmenes de información relacionada con la certificación y el cumplimiento normativo.
En este contexto, las capacidades de los LLM están empezando a considerarse no solo para tareas operativas, sino también para apoyar las actividades regulatorias, como la automatización de las revisiones de cumplimiento, la generación de artefactos de certificación o incluso la asistencia en análisis de riesgos complejos. Sin embargo, las autoridades enfatizan que estas aplicaciones deben ir acompañadas de marcos de garantía sólidos que nos permitan comprender, verificar y validar su comportamiento antes de incorporarlas formalmente en procesos críticos de certificación y supervisión.
Conclusión
Las tendencias de la IA que dan forma a la aviación en 2026 no evolucionan de forma aislada. La regulación, las plataformas, las operaciones, la experiencia de los pasajeros y los entornos aeroportuarios están avanzando a diferentes velocidades y, lo más probable es que el valor capturado de la IA se defina en última instancia por el eslabón más débil de esa cadena.
La pregunta para la aviación no es si la IA despegará. Reflexiones y opiniones de expertos clave y líderes mundiales convergen en el hecho de que lo hará. La verdadera pregunta es si las organizaciones estarán listas para adoptar soluciones de IA como una capacidad estratégica de todo el sistema, ofreciendo valor sin comprometer la resiliencia, la seguridad o la confianza.
Después de los primeros años de pilotos y experimentación, la industria está entrando en una fase en la que los éxitos aislados ya no serán suficientes. Sin embargo, este retorno real de las inversiones en IA solo surgirá si las iniciativas de IA se priorizan y se alinean con las realidades operativas y regulatorias del sector. En otras palabras, el ROI no llegará hasta que la IA se conciba como una capa tecnológica que respalde un CONOPS claro con un beneficio medido. La tecnología de IA (en sus muchas formas, no solo limitada a los LLM) continuará proporcionando valor a la aviación en 2026. Desde ALG, estamos seguros de que estos beneficios ya no son teóricos: para los jugadores adecuados, están a punto de despegar.
Acerca de los autores
Antonio Cabeza
Ingeniero aeronáutico con una maestría en Big Data y análisis avanzados. Se especializa en proyectos estratégicos en operaciones de transporte aeroportuario y aéreo con amplia experiencia en digitalización y proyectos relacionados con la regulación. Gerente Senior de Compromiso en ALG.
Francisco Serrano
Ingeniero aeronáutico con una maestría en Sistemas de Transporte Aéreo, especializado en gestión del tráfico aéreo y rendimiento operativo basado en datos. Con experiencia en la aplicación de análisis avanzados y aprendizaje automático a través de entornos complejos de aviación y navegación aérea. Consultor en IA y Transformación Digital en ALG.
Leticia Fernández Abella
Ingeniero aeronáutico con una maestría en Deep Learning para procesamiento de señales de audio y vídeo y Big Data. Con experiencia en análisis de datos en seguridad de la aviación. Analista de negocios en el equipo de datos de ALG.
