Eduardo Gavilán, Editor, Sp.- En un sector donde la eficiencia operativa, la sostenibilidad y la resiliencia cibernética definen la competitividad, la inteligencia artificial (IA) ha pasado de ser una promesa a una herramienta industrializada.
Durante FITUR 2026, en el pabellón tecnológico de IFEMA, Daniel Méndez, manager de innovación de Vueling, reveló en una entrevista en exclusiva con Aviación Digital, cómo la low-cost del grupo IAG aplica IA con estricta gobernanza. Además, explora modelos descentralizados y prueba computación cuántica para desafíos reales como la predicción meteorológica local en Barcelona o la optimización de rutas.
¿Por qué importa? Esto es importante porque estas tecnologías no solo reducen costes de combustible —clave en un contexto de precios volátiles y objetivos Net Zero— sino que exigen marcos éticos y regulatorios robustos. Dichos marcos son necesarios para evitar riesgos sistémicos en seguridad operacional.
Gobernanza y supervisión humana: el pilar no negociable bajo el marco europeo
Vueling ha industrializado la IA con equipos dedicados y marcos de gobernanza alineados con la Ley de IA de la UE y directrices del grupo IAG. Dos principios destacan: trazabilidad completa del dato —saber origen, transformación y decisión tomada— y Human Oversight (supervisión humana), que asegura que la responsabilidad final recae siempre en las personas.
Esto responde directamente a requisitos de alta riesgo en aviación: los sistemas de IA deben permitir intervención humana efectiva para mitigar impactos en seguridad, salud o derechos fundamentales. La trazabilidad no es un lujo burocrático; es esencial para auditorías, certificaciones EASA y resolución de incidentes. Méndez subrayó que «los algoritmos son hechos por personas y la responsabilidad es humana«, evitando así la delegación ciega en máquinas. Por lo tanto, esta aproximación ética no solo cumple normativa, sino que genera confianza interna y externa. Esta confianza es crucial en un sector donde un fallo algorítmico puede tener consecuencias catastróficas.
IA en operaciones: desde mantenimiento predictivo hasta buscadores inspiracionales descentralizados
Vueling despliega machine learning en múltiples frentes operativos: optimización de rutas y consumo de combustible, mantenimiento predictivo de componentes y motores, y gestión de contratos con proveedores. El equipo de data ha convertido los datos en activo de negocio estratégico, permitiendo decisiones basadas en evidencia que mejoran puntualidad y reducen emisiones.
Un proyecto disruptivo es el buscador inspiracional de vuelos agnóstico a plataformas frontales: permite completar el flujo de compra íntegro vía cualquier sistema GPT o agente conversacional. Esto prepara el terreno para IA descentralizada y sistemas agénticos interconectados. Bajo este enfoque, agentes autónomos negocian y ejecutan tareas.
¿Por qué es relevante? Esto es relevante porque transforma la distribución —tradicionalmente controlada por GDS y OTAs— hacia experiencias hiperpersonalizadas y multimodales, aumentando conversión y lealtad en un mercado low-cost hipercompetitivo.
Computación cuántica: más allá de la prueba de concepto hacia ventajas reales
Vueling colabora con el Barcelona Supercomputing Center en predicción meteorológica de alta resolución para el entorno de Barcelona-El Prat, su principal hub. Un proyecto de nueve meses evaluó algoritmos cuánticos frente a clásicos en planificación de rutas: mayor precisión, capacidad para conjuntos más grandes y potencial reducción de tiempos de cómputo.
La computación cuántica también aborda ciberseguridad post-cuántica: algoritmos actuales pueden romperse en segundos con qubits suficientes, por lo que IAG impulsa grupos de trabajo en criptografía resistente. En aviación, donde los sistemas críticos dependen de comunicaciones seguras, esta transición es estratégica. Así se buscan proteger operaciones ante amenazas futuras.
Formación interna y retos de la flota mixta: el talento y la complejidad operativa
La Vueling University en IT forma talento en Data Science, programación y metodologías ágiles, con periodos retribuidos y exámenes selectivos. Esta inversión en capital humano asegura que la adopción tecnológica sea sostenible y no dependa de proveedores externos.
El plan «Rumbo 2035» —con 5.000 millones de euros— incluye la transición hacia Boeing 737 MAX (entregas desde finales de 2026), coexistiendo con Airbus durante siete-u-ocho años. Esta flota mixta genera complejidad en IT, entrenamiento y operaciones. Sin embargo, también crea oportunidades para estandarizar herramientas IA en entornos heterogéneos.
