Gonzalo Sanz Segovia | 05/02/2026
La inteligencia artificial empieza a tener aplicaciones reales en la aviación, pero su despliegue exige pasos firmes y garantías sólidas. EASA explica en esta entrevista qué tecnologías están maduras, qué riesgos mitiga y cómo se prepara el sector para el futuro.
La Agencia de la Unión Europea para la Seguridad Aérea (EASA) trabaja desde hace años para que la inteligencia artificial se incorpore a la aviación de forma segura, regulada y responsable. En esta entrevista, la Agencia repasa el estado actual de la IA en el sector, sus beneficios en seguridad operacional, los nuevos riesgos asociados y la hoja de ruta que marcará su evolución en las próximas décadas.
A día de hoy, ¿cuáles son las aplicaciones de inteligencia artificial más maduras, o más cercanas a una implementación operativa, en la industria de la aviación?
Las aplicaciones de IA más avanzadas en materia de seguridad aérea se basan, principalmente, en las mejoras de rendimiento que el Deep Learning ha aportado a la visión artificial y al procesamiento del lenguaje natural. Por ejemplo:
- Visión artificial: sistemas de apoyo basados en cámaras para que los pilotos de aviación general detecten tráfico no cooperativo.
- Procesamiento del lenguaje natural: identificación de malentendidos en las comunicaciones entre pilotos y el control del tráfico aéreo.
La IA y el aprendizaje automático también pueden ser muy útiles para la modelización sustitutiva, es decir, el uso de un modelo aproximado más rápido que imita una simulación mucho más compleja y que requiere más tiempo. Por ejemplo, un modelo sustituto puede mejorar el rendimiento de los sistemas de alerta cuando se sobrepasa la pista de despegue o aterrizaje, ya que estima rápidamente el riesgo de sobrepasamiento para nuevas condiciones de vuelo sin necesidad de realizar una simulación completa y costosa.
¿Qué riesgos tradicionales de la aviación cree que podrían reducirse gracias a la IA? ¿Puede compartir ejemplos donde ya se observe una mitigación real?
La IA tiene el potencial de aportar evidentes beneficios en materia de seguridad en muchas aplicaciones. Como se ha mencionado en los ejemplos anteriores, los sistemas de detección de tráfico que pueden mitigar el riesgo de colisión en el aire y los sistemas de alerta de posibles salidas de pista, que son dos riesgos clave identificados en el Plan Europeo de Seguridad Aérea 2026.
Otro riesgo muy importante es la colisión en pista. Los sistemas basados en IA que utilizan cámaras de alta resolución a bordo de la aeronave y en tierra pueden detectar la incursión de vehículos o aeronaves no autorizados en una pista, lo que ayuda a prevenir desastres como el que se produjo en el aeropuerto de Haneda, en Japón, en enero de 2024.
Por el contrario, el uso de la IA también generará nuevos riesgos operativos, regulatorios o de ciberseguridad. A medio plazo, ¿cuáles son los que más preocupan a EASA y cómo podrían mitigarse?
La Hoja de ruta 2.0 de la EASA sobre IA se ha elaborado específicamente para identificar y abordar todos los riesgos emergentes que plantea la tecnología de IA en aplicaciones relacionadas con la seguridad:
- El riesgo más evidente es que los modelos de inteligencia artificial a menudo no funcionan lo suficientemente bien. Para abordar esta cuestión, la EASA ha colaborado con socios del sector para estudiar casos de uso concretos y añadir los objetivos de «garantía de la IA» y «mitigación de los riesgos de la IA» a los procesos existentes de evaluación de la seguridad y garantía del desarrollo.
- Otra cuestión es la falta de transparencia en las aplicaciones de IA y la aparición de nuevas formas de interactuar con ellas. Esto significa que los requisitos relativos a los factores humanos deben ampliarse con requisitos específicos de explicabilidad de la IA que garanticen que el comportamiento del sistema siga siendo claro para los usuarios.
Como se menciona en la pregunta, la IA también introduce riesgos adicionales para la ciberseguridad, como los ataques de Data Poisoning, que deben tenerse en cuenta en las directrices actuales sobre seguridad de la información.
Uno de los grandes retos es contar con datos fiables y compartidos en un entorno seguro. ¿Cómo evaluaría el nivel de preparación para trabajar con estándares abiertos y garantizar la calidad, trazabilidad y protección de los datos necesarios para la IA?
La gobernanza de los datos es una cuestión crucial para la IA y el aprendizaje automático. Para evitar prescribir fuentes de datos o métodos de recopilación específicos, la orientación sobre ‘gestión de datos’ del documento conceptual sobre IA de la EASA se centra en la definición de un dominio de diseño operativo y un conjunto de requisitos de calidad de los datos que deben cumplir los conjuntos de datos recopilados; a continuación, las actividades de verificación se basan en estos requisitos para garantizar la calidad necesaria para cumplir los objetivos de seguridad.
¿Qué compromisos o iniciativas ha puesto en marcha EASA para garantizar que la aviación civil pueda aprovechar plenamente el potencial de la inteligencia artificial manteniendo los más altos estándares de seguridad operativa y protección medioambiental?
En febrero de 2020, la EASA publicó una primera hoja de ruta sobre la IA para acompañar el despliegue seguro de la IA en la aviación. Esto supuso el inicio de una primera fase de exploración que permitió investigar casos de uso concretos en la industria a través de contratos de asociación para la innovación (IPC) y proyectos de investigación. La hoja de ruta se actualizó en 2023 a la versión 2.0, con el fin de tener en cuenta los últimos avances tecnológicos, como la IA basada en la lógica y el conocimiento, así como la IA híbrida, en la que se clasifican los ya conocidos modelos de lenguaje grandes.
Tras esta primera fase de exploración, la hoja de ruta de la EASA sobre IA entró en su fase de consolidación a principios de 2024. Esta segunda fase se centra en la elaboración de normas para la IA de nivel 1 (asistencia a los seres humanos) y de nivel 2 (colaboración entre seres humanos e IA), al tiempo que se sigue explorando la IA de nivel 3 (automatización avanzada). Esta labor se guía por el documento conceptual de la EASA sobre IA, edición 02, que refleja las conclusiones del programa hasta la fecha, basadas en las asociaciones industriales y los proyectos de investigación.
Mirando diez a quince años hacia el futuro, ¿qué avances considera que serán los más transformadores en relación con la IA? ¿Qué hitos marcarán esta evolución?
En los próximos diez años, la Hoja de ruta de la EASA sobre IA identifica como reto clave el avance hacia niveles más altos de automatización, ya sea para la colaboración entre humanos e IA (IA de nivel 2B) o para la automatización avanzada protegida (IA de nivel 3A). En el aspecto tecnológico, la certificación de plataformas de hardware complejas para la aceleración de la IA y la integración de grandes modelos comerciales (incluidos los de código abierto) supondrán retos adicionales.
De cara al futuro, dentro de 15 años y más allá, será necesario abordar algunas limitaciones en una tercera fase de la hoja de ruta de la EASA en materia de IA:
- Las capacidades de aprendizaje en línea aún no son certificables y requerirían una adaptación del marco de certificación.
- Además, la transición de la «automatización avanzada» a la «autonomía» real, si se considera apropiada, exigirá una estrategia de mitigación de riesgos completamente nueva.
