R:Centrándose en el viajero, sus intereses, sus necesidades y presentando la información o las opciones de una manera que fluya como una extensión natural de las acciones que pretendía tomar. Con el mismo diseño centrado en la persona del viajero, proporcione un acceso fluido y sin fricciones a otras partes del viaje, integrando servicios como reservas de aerolíneas, coches de alquiler, viajes compartidos, reservas de cenas, hoteles, seguimiento de equipajes, identificaciones digitales, etc. Hoy más que nunca, todos los viajeros y consumidores en general, quieren tener absoluta certeza de que su identidad digital, datos personales e información financiera están seguros. La combinación de estos elementos atraerá a los viajeros para que vuelvan constantemente y disfruten de una experiencia de viaje predecible. Por ejemplo, Kyndryl ayudó a una importante aerolínea estadounidense de pasajeros y mercancías a rediseñar desde cero la experiencia de sus pasajeros actualizando su infraestructura y proporcionando capacidades a la carta. Esto permitió a la aerolínea ofrecer en tiempo real a sus clientes información práctica, mejorando su experiencia de viaje y aumentando su confianza y fidelidad. Esto es especialmente importante a medida que los proveedores de viajes amplían sus fuentes de datos para incluir más información e incluir más etapas del viaje del viajero.

R:En general, la previsibilidad temporal se perfila como un factor diferenciador clave. Desde el tiempo de tramitación a través de la TSA para los viajes aéreos o el despacho de origen para la carga, pasando por la hora de llegada previsible del transportista de pasajeros o la logística de la carga, la coherencia de la hora de llegada previsible es un factor diferenciador. ¿Cómo? En el sector de los viajes de pasajeros, las empresas de viajes pretenden reforzar la fidelidad y generar nuevas fuentes de ingresos captando una mayor proporción del viaje completo del viajero. Del mismo modo, veo que las empresas de logística y transporte de carga diferencian su servicio mejorando la transparencia operativa mediante la creación y puesta a disposición de nuevos conocimientos de los clientes para impulsar nuevas fuentes de ingresos y mejorar la optimización de rutas y programación.

R:Las empresas de transporte se enfrentan a un gran reto a la hora de coordinar y optimizar operaciones complejas y dinámicas. La IA generativa y el aprendizaje automático pueden ayudar a abordar este desafío al proporcionar información, predicciones y recomendaciones basadas en datos que pueden mejorar la eficiencia operativa y reducir los costes. · Genere rutas y horarios óptimos para vehículos y conductores en función del tráfico, el clima, la demanda y otros factores en tiempo real. · Prevea la demanda de servicios de transporte y ajuste los precios en consecuencia. Esto puede ayudar a equilibrar la oferta y la demanda, aumentar los ingresos y mejorar la satisfacción del cliente. · Optimice los niveles de inventario y la asignación de bienes y recursos en almacenes, centros de distribución y vehículos. Esto puede reducir el desperdicio, el deterioro, la falta de existencias y el exceso de existencias. Proporcione interfaces de lenguaje natural para que los trabajadores y los clientes interactúen con el sistema. Esto puede mejorar la entrada y salida de datos, reducir errores y malentendidos, y mejorar la experiencia y el compromiso del usuario. La maduración de la IA y la IA generativa significa que estamos en un punto en el que pueden ayudar a automatizar estos procesos, creando eficiencia operativa y precisión posterior. La atención se centra tanto en la eficiencia operativa como en la optimización de la utilización de los activos. Ambas dimensiones se pueden mejorar con la aplicación de IA y la Ia generativa. Muchos de los principales factores de costes en estos sectores se encuentran en los procesos que requieren mucha mano de obra. La maduración de la IA y la IA generativa significa que estamos en un punto en el que pueden ayudar a automatizar estos procesos y crear eficiencia operativa. Los factores que generan costes se eliminan mediante la automatización: vehículos autónomos, robots, drones, autobuses, taxis aéreos, gestión de equipaje y seguridad. Estos son los principales factores de coste. La combinación de una IA avanzada con una conectividad omnipresente, segura y de alta velocidad en los aeropuertos, hoteles, almacenes y autopistas permite que estas innovaciones amplíen la habilitación y reduzcan el período de amortización. Está surgiendo la integración de fuentes de datos dispares en todo el ecosistema de socios, equipar a los participantes de la industria es un inquilino clave de Kyndryl. Lo que es diferente de cara al futuro es la aplicación de la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y la IA generativa. Estas tecnologías pueden utilizarse para reducir la congestión de la cadena de suministro, disminuir las emisiones medioambientales, reducir el tiempo de espera, disminuir los costes y, en última instancia, sincronizar el movimiento de mercancías en tiempo real.