Riyadh Air переосмысливает авиацию: как ИИ-агенты устраняют риски и ускоряют инновации

Riyadh Air, новая авиакомпания, запускаемая в Саудовской Аравии, не просто использует ИИ, а строит на нём всю свою операционную модель с нуля. Вместо того чтобы адаптировать ИИ к существующим устаревшим системам, она проектирует себя как «AI-native» компанию, где каждый процесс, от управления рисками до взаимодействия с клиентами, изначально заложен с учётом возможностей и преимуществ ИИ-агентов. Это позволяет не только повысить эффективность, но и значительно снизить операционные, комплаенс- и репутационные риски.

Большинство компаний внедряют ИИ, а потом пытаются встроить его в существующую систему управления рисками, которая для этого не приспособлена. Это создаёт разрыв: ИИ работает в изолированном контуре, а его риски оцениваются отдельно от основных бизнес-процессов. Такой подход не просто неэффективен, он опасен. ИИ не существует в вакууме: он зависит от вендоров, инфраструктуры, влияет на результаты бизнеса и создаёт риски на каждом уровне предприятия. Неполный взгляд на риски, это не просто пробел, это ответственность, которая может оставить организацию уязвимой перед регуляторными, операционными и репутационными угрозами. Этого можно избежать, если изначально строить компанию вокруг ИИ.

Проблема традиционного внедрения ИИ в авиации

Традиционные авиакомпании сталкиваются с огромным количеством устаревших систем, которые создавались десятилетиями. Внедрение ИИ в такую среду, это всегда компромисс: приходится адаптировать новые технологии под старые протоколы, интегрировать их через сложные и дорогие интерфейсы. Это замедляет инновации, увеличивает затраты и создаёт новые точки отказа, поскольку ИИ-системы работают в отрыве от основного контура управления рисками.

В результате, даже если ИИ приносит пользу в отдельных областях, общий уровень риска может не снижаться, а наоборот, расти из-за сложности и фрагментации. Отслеживание моделей, мониторинг их работы и применение политик происходит изолированно, что не даёт полного представления о том, как ИИ влияет на общую безопасность и эффективность компании.

Путь к «AI-native» модели: как Riyadh Air изменила подход

Riyadh Air решила пойти другим путём, разработав свою операционную модель с чистого листа, где ИИ является не надстройкой, а фундаментом. Вместо того чтобы пытаться «натянуть» ИИ на старые процессы, они переосмыслили каждый аспект бизнеса, исходя из возможностей ИИ-агентов. Это означает, что управление рисками ИИ не является отдельным процессом, а интегрировано в общую систему корпоративного управления, рисков и соответствия (GRC).

Такой подход позволяет рассматривать риски ИИ через призму операционных рисков, рисков третьих сторон, IT-управления и непрерывности бизнеса. Это даёт полное и связанное представление о состоянии рисков ИИ на уровне всего предприятия, что критически важно для стратегического инвестирования в ИИ и его масштабирования.

Как проектировали ИИ-агентов для Riyadh Air

ИИ-агенты в Riyadh Air спроектированы как интегрированные элементы основной бизнес-стратегии. Их функционал охватывает широкий спектр задач, от оптимизации расписаний полетов и управления персоналом до персонализации обслуживания клиентов и предиктивного обслуживания самолетов. От агентов ожидается:

• Автоматизация рутинных операций. Агенты берут на себя задачи, требующие большого объёма данных и повторяющихся действий, например, анализ погодных условий для оптимизации маршрутов, управление слотами в аэропортах и распределение экипажей.
• Проактивное управление рисками. ИИ-агенты постоянно мониторят ключевые индикаторы риска (KRI) и ключевые показатели эффективности (KPI), встроенные непосредственно в каждый сценарий использования ИИ. Это позволяет выявлять потенциальные проблемы до их возникновения и оперативно корректировать курс. Например, агент может предсказать задержки рейсов на основе множества факторов и предложить альтернативные решения.
• Обеспечение соответствия и безопасности. Агенты отвечают за соблюдение регуляторных требований, мониторинг безопасности данных и управление доступом к критически важным системам. Они также контролируют работу сторонних вендоров, обеспечивая, что их ИИ-решения соответствуют стандартам авиакомпании.
• Поддержка принятия решений. В случаях, требующих человеческого вмешательства, агенты предоставляют сотрудникам полную и проанализированную информацию, чтобы ускорить принятие решений и снизить вероятность ошибок.

Внедрение и интеграция в процессы

Внедрение ИИ-агентов в Riyadh Air происходит не как отдельный проект, а как часть общего построения инфраструктуры. Это означает, что ИИ-агенты изначально интегрированы в каждое приложение и систему. Такой подход позволяет избежать «теневого ИИ» (Shadow AI), когда сотрудники используют несанкционированные ИИ-инструменты, создавая новые риски.

Вместо того чтобы бороться с этим явлением, Riyadh Air создаёт прозрачную и управляемую среду, где все ИИ-активы инвентаризированы, их действия авторизованы и постоянно контролируются. Это также включает в себя разработку планов непрерывности бизнеса, специфичных для ИИ, учитывающих его зависимости и потенциальные сбои.

Ожидаемые результаты и преимущества

Хотя Riyadh Air только начинает свою деятельность, ожидаемые преимущества «AI-native» подхода значительны:

• Снижение операционных рисков. Интегрированное управление рисками позволяет выявлять и устранять уязвимости в реальном времени, минимизируя сбои и повышая безопасность полётов.
• Повышение эффективности. Автоматизация рутинных задач и оптимизация процессов за счёт ИИ-агентов высвобождает человеческие ресурсы, которые можно направить на более сложные и креативные задачи.
• Улучшение качества обслуживания клиентов. Персонализированные предложения, проактивное информирование и быстрое реагирование на запросы клиентов улучшают их опыт и лояльность.
• Экономия затрат. Оптимизация расписаний, сокращение времени простоя самолетов и эффективное управление ресурсами приводят к значительной экономии.
• Гибкость и адаптивность. Способность быстро адаптировать ИИ-системы к меняющимся условиям рынка и регуляторным требованиям обеспечивает конкурентное преимущество.

Как это внедрить у вас

Хотя не каждая компания может позволить себе построить бизнес с нуля, принципы «AI-native» подхода применимы и к существующим организациям. Вот с чего можно начать:

• Интегрируйте управление рисками ИИ. Не рассматривайте риски ИИ изолированно. Встраивайте их в общую систему GRC, учитывая операционные риски, риски третьих сторон и непрерывность бизнеса.
• Определите ключевые метрики. Для каждого сценария использования ИИ определите KRI и KPI, которые будут измерять его производительность и риски в реальном времени.
• Управляйте вендорами. Если вы используете сторонние ИИ-решения, тщательно оценивайте риски, связанные с этими вендорами. Убедитесь, что их политики безопасности и управления данными соответствуют вашим стандартам.
• Создайте прозрачную IT-среду. Инвентаризируйте все ИИ-активы, отслеживайте их использование и авторизуйте действия. Это поможет избежать «теневого ИИ» и снизить риски безопасности.
• Разработайте планы непрерывности для ИИ. Если ваш бизнес критически зависит от ИИ, убедитесь, что у вас есть планы действий на случай сбоев, включая резервные системы и протоколы восстановления.

Если этот кейс похож на то, что происходит у вас, наш менеджер поможет разобраться: бесплатно проанализирует ваш бизнес и нишу и подскажет, где ИИ-агент даст реальный результат именно в вашем случае. Написать менеджеру