Asistente de voz Agentic para la gestión de operaciones aeroportuarias

Descripción general de la solución

Las operaciones terrestres en aeropuertos asisten a más de 40 millones de vuelos al año e implican numerosas tareas como el manejo de equipaje, reabastecimiento de combustible, servicio de catering y mantenimiento. Esta complejidad se agrava por la falta de experiencia del personal, lo que aumenta la probabilidad de errores humanos, pone en riesgo la seguridad y genera costosos retrasos en los vuelos. Por ejemplo, un retraso de 15minutos para un Airbus A321 puede costar a las aerolíneas alrededor de €3,030 (aproximadamente $3500).

Esta solución utiliza Dataworkz, Google Cloud y MongoDB Atlas para alimentar un asistente de voz agentivo para las operaciones terrestres aeroportuarias. Este asistente guía a los operadores a través de listas de verificación esenciales y recupera respuestas en tiempo real de los manuales integrados a través de Dataworkz’s Aplicación RAG y registra acciones para auditoría y optimización. El sistema permite la interacción manos libres utilizando Vertex IA para reconocimiento de voz a texto, texto a voz y PNL, y utiliza Atlas búsqueda vectorial para la recuperación consciente del contexto. El personal puede utilizar el asistente de voz como una base de conocimientos inteligente, lo que garantiza el cumplimiento, aumenta la eficiencia operativa y reduce el tiempo de entrenamiento de los equipos en tierra.

Arquitecturas de Referencia

Esta solución tiene la siguiente arquitectura:

Figura 1. Arquitectura inteligente de operaciones en tierra en aeropuertos

Como se muestra en la Figura 1, esta solución utiliza las siguientes tecnologías:

• Dataworkz para RAG e IA agente: Dataworkz es una plataforma RAG administrada que ofrece un marco de IA agente y una capa de datos optimizada para IA. Facilita la integración de datos sin problemas en MongoDB Atlas y gestiona el flujo de trabajo RAG de extremo a extremo mediante la ingestión y vinculación de manuales técnicos y normativas con los modelos de Voyage IA. El constructor RAG de Dataworkz integra el asistente de voz con información compleja de los manuales de seguridad que almacena en MongoDB. Después de que se complete el flujo de trabajo de extremo a extremo, Dataworkz ejecuta queries con MongoDB Atlas búsqueda vectorial para una recuperación precisa de la información.

• MongoDB Atlas como la base de datos central: MongoDB Atlas sirve como el almacén de datos centralizado de la aplicación. Su flexibilidad y escalabilidad le permite almacenar grandes volúmenes de datos no estructurados que son comunes en las cargas de trabajo de IA. Además, su marco de agregación simplifica el procesamiento de datos para el desarrollo de aplicaciones de IA. Atlas también almacena registros de actividad de sesiones y datos de texto en bruto y vectorizados de manuales insertados, que Dataworkz consulta utilizando Vector Search.

• Google Cloud para voz y PLN: Vertex AI de Google Cloud ofrece capacidades esenciales de conversión de voz a texto, texto a voz y PLN (procesamiento del lenguaje natural), lo que permite interacciones naturales con el asistente de voz agentico para el equipo de tierra. Por ejemplo, si un operador hace una pregunta sobre una aeronave, como ¿qué se entiende por torsión del tren de nariz? Vertex AI realiza la conversión de voz a texto y envía la información a Dataworkz, que inteligentemente query MongoDB utilizando búsqueda vectorial.

• Funcionalidad del asistente de voz: El asistente de voz agente envía dinámicamente los elementos de la lista de verificación a los operadores. El sistema proporciona validación instantánea, indica los siguientes pasos y ofrece contexto adicional de los manuales si detecta discrepancias. Dataworkz permite realizar consultas inteligentes en manuales integrados a través de MongoDB Atlas Vector Search, entregando respuestas específicas en tiempo real.

Enfoque de modelo de datos

El modelo orientado a documentos flexible de MongoDB admite los datos no estructurados utilizados en el desarrollo de IA, como los datos de sistemas de supervisión y registro complejos en el entorno aeroportuario. MongoDB Atlas almacena la memoria del agente, incluyendo el estado actual de las listas de verificación, los pasos individuales y los registros generados por RAG. Estos registros permiten registrar las consultas para entrenamiento y rastrear las pistas de auditoría para el cumplimiento de normas de seguridad.

El fragmento de código a continuación muestra cómo el logs registro de la colección consultas de PLN.

{
   "_id": {
      "$oid": "686ffc11d66babf8cd958229"
   },
   "sessionId": "efc07eac-ef36-4487-adc0-5c0f82eddfe7",
   "logs": [
      {
         "timestamp": "2025-07-10T17:44:48.838Z",
         "toolName": "consultManual",
         "type": "call",
         "details": {
            "name": "consultManual",
            "args": {
               "query": "What is a tow bar operation?"
            }
         }
      }
   ]
}

La solución registra y almacena cada operación terrestre como un documento JSON en MongoDB Atlas para auditoría y optimización. Cada documento tiene un sessionId único que se puede utilizar para actualizar los documentos según sea necesario.

Compilar la solución

Puedes replicar esta solución siguiendo el README en el repositorio de GitHub, que te guiará a través de los siguientes pasos.

git clone https://github.com/mongodb-industry-solutions/aircraft-groundops-sync.git

npm install

npm run dev

npm run build

Lecciones clave

• Reducción del tiempo de entrenamiento y de la carga cognitiva: Con esta solución, las tripulaciones de tierra no necesitan memorizar cada detalle de extensos manuales. El asistente de voz actúa como una base de conocimiento inteligente que proporciona respuestas contextualizadas en tiempo real y reduce la carga cognitiva de seguir los pasos de operación y los manuales de la aeronave.

• Prevención mejorada de errores y cumplimiento: la lista de verificación de cumplimiento proporciona acceso inmediato a los procedimientos correctos, minimiza los riesgos de error humano debido a pasos olvidados y mejora la seguridad y el cumplimiento a través de los registros de actividades de la sesión.

• Optimización basada en datos: Analiza y audita tus datos utilizando los registros de actividad de sesiones almacenados en MongoDB Atlas. Estos registros permiten una optimización continua al proporcionar perspectivas basadas en datos que identifica áreas que necesitan entrenamiento adicional o mejoras en el contenido manual.

• Orientación flexible y escalable impulsada por IA: el modelo orientado a documentos flexible de MongoDB, sus capacidades de procesamiento en tiempo real y la búsqueda vectorial avanzada pueden integrarse para compilar un sistema asistente de voz basado en agentes. Esta arquitectura ayuda a que las aplicaciones de IA gestionen entornos operativos complejos al integrar perfectamente datos estructurados y no estructurados.

Autores

• Romina Carranza, MongoDB

• Humza Akthar, MongoDB

Obtén más información

• Asesor automatizado de incidentes de flotas conectadas potenciado por IA

• Entrada de blog: Impulsar la eficiencia aeroportuaria con MongoDB y Dataworkz

• Mejore las operaciones de vuelo con análisis en tiempo real

• Transforma la Experiencia del Controlador con MongoDB y Google Cloud