Informe de análisis del tamaño, la cuota de mercado y las tendencias del mercado de inteligencia artificial aeroespacial por oferta (software, hardware, servicios), por tecnología (aprendizaje automático, procesamiento del lenguaje natural, visión artificial, computación contextual), por aplicaciones (servicio al cliente, mantenimiento inteligente, fabricación, formación, operaciones de vuelo, otros) y por región (América del Norte, Europa, Asia-Pacífico, Oriente Medio y África, Latinoamérica). Previsiones para el periodo 2026-2034.

Factores de crecimiento del mercado de inteligencia artificial aeroespacial

Aumentar la eficiencia del combustible mediante inteligencia artificial.

Los aviones consumen miles de millones de galones de combustible cada año. Si bien el consumo de combustible disminuyó drásticamente en 2020 debido a la pandemia de COVID-19, se prevé que el aumento del tráfico aéreo provoque un incremento en el consumo en los próximos años. Para reducir los costos derivados del aumento en el consumo de combustible, varias empresas ya están utilizando la tecnología de impresión 3D para crear componentes ligeros.

La inteligencia artificial también puede ayudar a las empresas aeroespaciales a mejorar la eficiencia del combustible de sus aeronaves. La fase de ascenso es cuando el consumo de combustible es mayor. Al analizar la fase de ascenso de numerosas aeronaves y las operaciones de diversos pilotos, los diseños de IA pueden ayudar a analizar los datos de consumo de combustible mediante la creación de perfiles de fase de ascenso para cada modelo de aeronave y piloto. Estos perfiles pueden contribuir a reducir el consumo de combustible. Por lo tanto, se espera que el aumento en el uso de tecnologías de IA para lograr aeronaves más eficientes en el consumo de combustible impulse el crecimiento del mercado global de inteligencia artificial aeroespacial durante el período previsto.

Mayor uso de la IA en los aeropuertos para garantizar la seguridad.

Las autoridades aeroportuarias han reforzado significativamente la seguridad en los últimos años en respuesta al aumento de las amenazas relacionadas con los aeropuertos. Los sistemas basados ​​en inteligencia artificial ayudan a las autoridades aeroportuarias a abordar los problemas de seguridad. El Aeropuerto Internacional de Los Ángeles, el Aeropuerto Internacional de Phoenix y el Aeropuerto Internacional John F. Kennedy cuentan con escáneres que utilizan IA para detectar amenazas. Para aumentar la seguridad, numerosos aeropuertos están implementando sistemas de vanguardia.

Además, los modelos de aprendizaje automático pueden evaluar automáticamente los datos en busca de diversas amenazas. Pueden ayudar a detectar explosivos y armas de fuego, sin tener en cuenta otros objetos como llaves y hebillas de cinturón, que los pasajeros suelen llevar consigo. Por lo tanto, se espera que el aumento en el uso de la IA para mejorar la seguridad en los aeropuertos impulse el crecimiento del mercado global de IA aeroespacial durante el período previsto.

Restricción del mercado

Alto coste de adopción de la IA y estrictas regulaciones de las aerolíneas en el sector aeroespacial.

Si bien el uso de modelos de IA en la industria aeroespacial puede ser muy beneficioso, también existen amenazas específicas. La industria aeroespacial se rige por leyes y estándares estrictos. La seguridad aeroportuaria, el diseño de aeronaves, las operaciones en tierra y otros factores deben cumplir con estos estándares. Por lo tanto, para adoptar la IA en el sector aeroespacial, las organizaciones deben desarrollar sistemas que se ajusten a todos los estándares globales. Esto conlleva un aumento en el tiempo necesario para la implementación de la IA en la industria aeroespacial mundial.

El elevado coste de los sistemas de IA es otro factor que se prevé que contribuya a la baja adopción de modelos de IA en la industria aeroespacial. Por ejemplo, una aerolínea debe invertir miles de dólares para implementar un chatbot que gestione las consultas de los clientes. En consecuencia, a las pequeñas aerolíneas les resultaría extremadamente difícil invertir en ello, lo que supone una barrera para la adopción de tecnologías de IA en el sector aéreo.

Oportunidad de mercado

Mayor uso de la IA para garantizar la eficiencia operativa y el mantenimiento de los aviones.

Numerosos sensores en las aeronaves permiten a los pilotos medir la presión atmosférica, la altitud y la velocidad. Los modelos de IA pueden ayudar a detectar comportamientos inusuales en los componentes de las aeronaves para que los parámetros calculados por los sensores se utilicen de forma más eficaz. Por ejemplo, los sensores de las turbinas pueden recopilar información esencial, como la temperatura, la presión atmosférica y la velocidad de rotación. Esta información se puede utilizar para entrenar a los modelos de IA sobre el rendimiento típico de las turbinas. Los modelos de IA también utilizan estos datos para comprobar si las turbinas funcionan correctamente y alertar al personal sobre posibles problemas. Se prevé que el aumento en la adopción de la IA para garantizar la eficiencia operativa y la supervisión de las aeronaves impulse el desarrollo del mercado global de inteligencia artificial aeroespacial.

Análisis regional

América del Norte es el principal accionista en el mercado global de inteligencia artificial aeroespacial y se espera que crezca a una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 44,5 % durante el período de pronóstico. Se espera que el aumento de las inversiones de los aeropuertos en EE. UU. y Canadá, junto con la adopción de tecnologías de IA por parte de las aerolíneas, impulse el crecimiento del mercado de inteligencia artificial aeroespacial en la región. Además, se espera que grandes empresas aeroespaciales como The Boeing Company y startups de IA como Sparkcognition impulsen la implementación de tecnologías de IA en la ingeniería aeroespacial en la región. EE. UU. y Canadá son pioneros en la integración de tecnologías de IA con sistemas aeroespaciales. Se prevé que el aumento de las inversiones de las empresas y las iniciativas gubernamentales para impulsar el uso de tecnologías de IA en la industria aérea impulsen el crecimiento del mercado de inteligencia artificial aeroespacial en la región durante el período de pronóstico. Canadá es uno de los líderes mundiales en la adopción de IA y alberga numerosas empresas de IA aeroespacial.

Tendencias del mercado europeo

Se prevé que Europa crezca a una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) del 43,6 %, generando 3320 millones de dólares durante el período de pronóstico. El aumento de las iniciativas para impulsar la adopción de la IA en el sector aeroespacial y de defensa es uno de los factores clave que impulsará el crecimiento del mercado de la inteligencia artificial aeroespacial en la región. Europa alberga naciones tecnológicamente avanzadas como el Reino Unido, Francia, Alemania y Rusia, que cuentan con una industria aeroespacial desarrollada.

Además, se prevé que la amplia adopción de tecnologías de IA en la región genere un crecimiento exponencial del mercado global durante el período de pronóstico. El Reino Unido está dando pasos importantes para integrar la tecnología de IA en aplicaciones aeroespaciales. El gobierno británico proporciona apoyo financiero para el desarrollo de la IA y la industria aeroespacial. El objetivo es fortalecer las empresas manufactureras del Reino Unido para que proporcionen materiales y recursos para futuros desarrollos sostenibles. Se espera que estas iniciativas impulsen el crecimiento del mercado global en el país durante el período de pronóstico.

Tendencias del mercado en Asia-Pacífico

La región Asia-Pacífico incluye China, Japón, India, Corea del Sur y el resto de Asia-Pacífico. Se espera que el aumento de la investigación sobre la adopción de la IA en el sector aeroespacial, junto con la creciente aceptación de la IA en la aviación, impulse el crecimiento del mercado global en la región durante el período de pronóstico. Las crecientes inversiones de países importantes como China, Japón, Corea del Sur e India, junto con un rápido aumento en la adopción de la IA, son factores que se prevé impulsarán el crecimiento del mercado global en la región durante el período de pronóstico.

China es un actor dominante en el mercado global. Sus diversas aerolíneas y aeropuertos han adoptado tecnologías de IA. Alrededor del 88 % de las aerolíneas y aeropuertos chinos cuentan con estrategias para programas o estudios relacionados con la IA y buscan utilizar asistentes virtuales y chatbots. Las aerolíneas japonesas están aprovechando la IA para aumentar sus ganancias y ofrecer mejores servicios a sus clientes. Se prevé que estos factores impulsen el crecimiento del mercado durante el período de pronóstico.

Se prevé que el aumento en la adopción de IA en varios países de LAMEA impulse el crecimiento del mercado global durante el período de pronóstico. La adopción de inteligencia artificial está en auge en Latinoamérica. Varias aerolíneas y aeropuertos están utilizando IA para ofrecer soluciones de vanguardia. Además, se prevé que el incremento en los avances tecnológicos de los actores aeroespaciales impulse el crecimiento del mercado. Los países de Oriente Medio invierten significativamente en nuevas tecnologías, y se espera que su gasto en IA aumente con el tiempo. La implementación de IA y aprendizaje automático en el sector aeroespacial está en aumento, lo que impulsa el crecimiento del mercado.

Ofreciendo perspectivas

El mercado global se segmenta en software, hardware y servicios. El segmento de software es el que más contribuye al mercado y se espera que crezca a una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 45,5 % durante el período de pronóstico. El software de inteligencia artificial (IA) es un programa informático diseñado para imitar la inteligencia humana mediante el estudio de numerosos patrones de datos e información. Las principales características del software de IA incluyen el reconocimiento de voz, el aprendizaje automático y los asistentes virtuales. La IA y el aprendizaje automático se utilizan conjuntamente para ofrecer a los usuarios una usabilidad esencial que simplifica las operaciones comerciales de manera más eficiente. Varias empresas aeroespaciales están implementando software de IA para crear soluciones de vanguardia que hacen que diversas funciones sean fluidas y eficientes. Además, se prevé que el aumento en el uso del software de IA para ayudar a las empresas en la fabricación, el mantenimiento predictivo de aeronaves y la formación de pilotos impulse la demanda de software de IA durante el período de pronóstico.

Los chips o componentes de hardware de IA son aceleradores diseñados específicamente para aplicaciones basadas en redes neuronales artificiales (RNA). La estructura de hardware de un chip de IA consta de tres partes: red, procesamiento y almacenamiento. Las principales empresas fabricantes de hardware de IA, como IBM, Intel y Nvidia, compiten en el mercado para mejorar los módulos de red y almacenamiento de sus sistemas. Los expertos en hardware de IA exploran nuevas arquitecturas y algoritmos para optimizar la eficiencia del procesamiento y facilitar la transición de la IA estrecha a la IA amplia.

Perspectivas tecnológicas

El mercado global se segmenta en aprendizaje automático, procesamiento del lenguaje natural, visión artificial y computación con conciencia contextual. El segmento de aprendizaje automático posee la mayor cuota de mercado y se prevé que crezca a una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 45,4 % durante el período de pronóstico. El aprendizaje automático, un subconjunto de la inteligencia artificial, se centra en crear aplicaciones que aprenden de los datos y mejoran su precisión con el tiempo sin necesidad de programación. Incluye algoritmos capaces de crear sistemas mediante la comprensión de la información de entrada y salida. Las aerolíneas utilizan sistemas de IA con algoritmos de aprendizaje automático integrados para recopilar y analizar datos de vuelo sobre el tipo y la masa de la aeronave, la distancia y la altitud de la ruta, y las condiciones meteorológicas.

El procesamiento del lenguaje natural (PLN) es una rama de la inteligencia artificial que ayuda a las computadoras a comprender, inferir y manipular el lenguaje humano. El PLN integra diversos campos de estudio, como la lingüística computacional y la informática, para salvar la brecha entre la comprensión informática y la comunicación humana. Los sistemas basados ​​en PLN, instalados en la cabina de mando, podrían analizar las emociones del piloto y emitir alertas o tomar el control de la aeronave.

Información sobre la aplicación

El mercado global se segmenta en servicio al cliente, mantenimiento inteligente, fabricación, capacitación, operaciones de vuelo y otros. El segmento de operaciones de vuelo es el que más contribuye al mercado y se espera que crezca a una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 45,7 % durante el período de pronóstico. La tecnología de inteligencia artificial está optimizando las operaciones de vuelo y tiene un gran impacto en la aviación comercial. El aumento en el número de vuelos está obligando a las agencias de aviación a implementar sistemas de control de tráfico aéreo basados ​​en IA para ayudar a los controladores aéreos a realizar ciertas funciones. Se espera que la gestión del tráfico aéreo se beneficie considerablemente de la inteligencia artificial debido a su dependencia de la actividad iterativa. Las tecnologías de aprendizaje automático y visión artificial permiten un control de tráfico aéreo más seguro en actividades como la gestión del flujo, la planificación de vuelos, la predicción de conflictos y las evaluaciones de seguridad.

La satisfacción del cliente es fundamental en el sector de la aviación comercial. La IA puede mejorar la experiencia del cliente y ofrecer un servicio superior. Existen diversas áreas donde la inteligencia artificial puede aplicarse para brindar un servicio al cliente excepcional, como los chatbots. Los chatbots son herramientas digitales con IA que responden a las preguntas de los clientes de forma instantánea y con un estilo similar al humano. Permiten reducir el tiempo y el esfuerzo al automatizar la atención al cliente.