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In qualità di sponsor e partner di viaggio all’edizione di quest’anno di Seatrade Crew Connect a Manila, ATPI Marine Travel ha partecipato alle importanti conversazioni che stanno plasmando il futuro del settore marittimo. L’evento ha riunito i leader del settore marittimo per esplorare l’innovazione nel reclutamento, nella logistica, nel benessere e nella trasformazione digitale. Tra i temi chiave c’era il ruolo crescente dell’intelligenza artificiale, con particolare attenzione alla sua applicazione nel mondo reale nella gestione dell’equipaggio e delle navi.
Eleftheria Letsiou, Head of Global Account Management di ATPI, ha partecipato a un panel di esperti del settore per esaminare i casi d’uso attuali per l’IA e l’apprendimento automatico (ML) nel settore marittimo. La discussione si è concentrata su dove queste tecnologie stanno già facendo la differenza, le sfide per una più ampia adozione e come le organizzazioni possono progredire in modo responsabile.
Connettere i sistemi, non solo gli strumenti
Un tema ricorrente è stata la necessità di affrontare le disconnessioni strutturali che limitano il potenziale di qualsiasi tecnologia intelligente. Quando i sistemi e i processi sono frammentati, l’IA o l’ML possono operare solo a livello superficiale. Automatizzare una singola prenotazione o prevedere un ritardo del volo può essere utile, ma senza integrazione, questi miglioramenti rimangono isolati.
Progressi significativi deriveranno da flussi di lavoro integrati e dati condivisi. L’IA autonoma non può ottimizzare l’intero percorso di cambio equipaggio se ha visibilità solo su una parte di esso. Durante la sessione del panel, lo sviluppo congiunto di strumenti che funzionano con i sistemi legacy è stato presentato come una soluzione realistica. Infatti, secondo una ricerca di ATPI, molte organizzazioni preferiscono aggiornamenti modulari che si basano su ciò che già funziona, piuttosto che sostituzioni complete del sistema.
Il panel ha messo in guardia contro la “trappola della stratificazione”, in cui le organizzazioni applicano la tecnologia su processi imperfetti. Ciò può portare a inefficienze e opportunità mancate per un miglioramento significativo. Invece, l’IA e l’ML dovrebbero essere introdotti dopo che i flussi di lavoro sono stati chiariti, le responsabilità allineate e i flussi di comunicazione stabiliti. In questo modo, gli strumenti digitali possono migliorare l’affidabilità, ridurre le attività manuali e supportare un’operazione più stabile e connessa.
Durante la sessione, c’è stato un accordo sul fatto che i modelli più efficaci bilanciano l’automazione con il supporto umano. Nel Marine Travel per il cambio equipaggio, dove le interruzioni possono avere un impatto operativo e personale reale, i clienti continuano ad aspettarsi un intervento reattivo ed esperto quando necessario. Ottenere prima le basi giuste è essenziale affinché la tecnologia abbia successo.
Logistica del cambio equipaggio potenziata dall’IA
Eleftheria Letsiou ha condiviso come ATPI sta affrontando la persistente sfida della frammentazione nelle operazioni logistiche di cambio equipaggio. Sebbene le tecnologie intelligenti presentino un potenziale significativo, ha sottolineato che non possono operare isolatamente da flussi di lavoro strutturati e input coordinati tra tutte le parti interessate.
I cambi di equipaggio in genere coinvolgono più parti, tra cui team di equipaggio, coordinatori di viaggio, agenti portuali e operatori di navi. Queste funzioni spesso operano in parallelo, utilizzando sistemi e tempistiche separate. Di conseguenza, ritardi e incomprensioni sono comuni, portando a inefficienze che influiscono sia sui costi che sull’esperienza complessiva del cambio equipaggio.
Il concetto Door to Deck di ATPI affronta questa sfida creando un ambiente connesso in cui le compagnie di navigazione, i fornitori di viaggi e gli agenti portuali operano all’interno di un unico quadro coordinato, aiutando i reparti di equipaggio ad allineare la pianificazione, aumentare la visibilità e supportare aggiornamenti tempestivi.
Costruire le fondamenta del flusso di lavoro
ATPI visualizza un approccio in due fasi per fornire ottimizzazione tecnologica e basata sui dati per i moduli operativi che possono trarne vantaggio.
Fase 1: sinergia guidata da professionisti
Il punto di partenza è la chiarezza del flusso di lavoro. Team di esperti mappano e gestiscono flussi di lavoro strutturati, garantendo che le responsabilità siano definite e che le informazioni, come gli aggiornamenti ETA, raggiungano le persone giuste al momento giusto. Questo approccio guidato da professionisti riduce i ritardi, migliora la comunicazione e stabilisce una base stabile per la collaborazione tra tutte le parti coinvolte.
Fase 2: ottimizzazione basata sull’IA
Una volta che questi flussi di lavoro e partnership sono in atto, l’IA può migliorare il processo. L’analisi predittiva, la gestione automatizzata delle interruzioni e il routing intelligente diventano possibili attraverso l’IA e offrono il massimo valore quando sono costruiti su un quadro operativo coerente.
Questo modello graduale riflette la posizione di ATPI secondo cui la tecnologia di prossima generazione dovrebbe integrare e migliorare le pratiche consolidate, non sostituirle. Iniziando con processi strutturati e l’allineamento delle parti interessate, l’integrazione di tali tecnologie ha molte più possibilità di fornire miglioramenti pratici e misurabili nella gestione della logistica del cambio equipaggio.
Dati, infrastrutture e persone
Il panel ha concluso ribadendo che l’IA o l’ML dovrebbero essere visti come uno strumento per supportare, non sostituire, la capacità umana. Ciò è particolarmente importante in aree ad alto rischio o guidate dalla conformità, dove il giudizio e il contesto rimangono essenziali.
Affinché l’innovazione basata sui dati abbia successo nel settore marittimo, le organizzazioni devono investire in solide infrastrutture di dati e garantire che la loro forza lavoro comprenda come interagire con questi strumenti. La formazione e l’istruzione contribuiranno a garantire che i dipendenti rimangano fiduciosi e pertinenti man mano che le tecnologie intelligenti diventano più integrate nelle operazioni. Anche solidi quadri di governance sono stati identificati come un requisito fondamentale. Con politiche, responsabilità e supervisione etica chiare, l’automazione intelligente può essere implementata in modi che si allineano con i valori e gli standard operativi del settore.
Dal punto di vista di ATPI, la discussione ha sottolineato l’importanza dell’integrazione pratica. I processi di cambio equipaggio sono intrinsecamente complessi, coinvolgendo sia rischi operativi che conseguenze umane. Le soluzioni basate sull’IA e i modelli guidati dall’ML possono supportare risultati più prevedibili ed efficienti, ma solo quando sistemi, processi e persone sono allineati fin dall’inizio.
