الذكاء الاصطناعي التشغيلي يرث كل عيب موجود أصلاً في البيانات

الصيانة التنبؤية، وجدولة الطواقم، وتحسين المسارات من أبرز حالات استخدام الذكاء الاصطناعي الواعدة في الطيران والنقل، وأيضًا من أكثرها عرضة لبيانات أساسية سيئة.

بُنيت هذه البيانات للتشغيل: إبقاء الطائرات تحلّق، والطواقم قانونية، والشبكات تعمل. لم تُبنَ مع أخذ التحليل أو تدريب النماذج في الاعتبار، ويظهر ذلك فور محاولة استخدامها لأي منهما.

نموذج صيانة تنبؤية مدرّب على سجلات صيانة بترميز أعطال غير متسق، أو تحسين جدولة طواقم مبني على جداول بتجاوزات يدوية غير موثّقة، سينتج توصيات واثقة تُضعف الموثوقية التشغيلية بهدوء بدلاً من تحسينها.

يجب تقييم الجاهزية قبل اختيار حالة استخدام الذكاء الاصطناعي، لا بعد أن يكون النموذج في الإنتاج فعلاً وقد حدث خطأ ما.