VINCI Aeropuertos gestiona 70 aeropuertos en 14 países, da la bienvenida 320 millones de pasajeros al año, y genera 4.500 millones de euros en ingresos. Ante las crecientes limitaciones operativas y medioambientales, el operador recurre a artificial intelligence para optimizar su rendimiento. Una mirada retrospectiva a una transformación exitosa con Benoît Forest, Director de Operaciones de VINCI Airports.
¿Quién es Benoît Forest?
Benoît Forest fue nombrado Director de Operaciones de VINCI Airports en enero de 2025, tras haber ocupado el cargo de Responsable de Data durante casi tres años. Con más de nueve años de experiencia en el Grupo, dirigió la transformación data de la empresa, incluido el despliegue del proyecto Smart Data Hub en 15 países, la creación de 10 casos de uso que abarcan todas las áreas estratégicas de VINCI Airports (tráfico, comercial, operaciones, finanzas, medio ambiente) y la integración de análisis predictivos.
Es licenciado en Control de Gestión por el CNAM y combina la experiencia financiera y operativa adquirida en los sectores aeroportuario y de autopistas en VINCI Autoroutes.
El reto: la gestión unificada de una compleja red data
VINCI Airports explota una red diversificada que se extiende desde Japón hasta Chile. Cada plataforma tiene sus propios sistemas informáticos, sus limitaciones locales y sus especificidades operativas. Aunque esta diversidad es una fuente de fortaleza, también complica la toma de decisiones a nivel de grupo.
Su modelo de negocio se basa en dos palancas complementarias:
- Tasas aeronáuticas (50% de ingresos) cobrados a las compañías aéreas por el uso de la infraestructura
- Ingresos comerciales (30%-40%) generados por el gasto de los pasajeros, especialmente en tiendas libres de impuestos, restaurantes y aparcamientos
Este modelo dual impone un requisito clave: conocer, comprender y anticipar el tráfico de pasajeros. Todo lo demás se deriva de esto: el dimensionamiento de los equipos, la calibración de las ofertas comerciales, las previsiones financieras, la calidad de los servicios, las trayectorias de inversión y la estrategia de descarbonización.
El reto: Recogida y tratamiento dispersos, no estandarizados y en silos data en los distintos aeropuertos del Grupo construir una visión unificada de los flujos de tráfico. Este es el objetivo de la transformación puesta en marcha con Artefact y Google Cloud. El resultado es la construcción de un global Data Factory capaz de federar la red data, estructurarla y ponerla a disposición de la toma de decisiones.
Una infraestructura data diseñada como palanca de rendimiento
Para hacer frente a este reto de gestión de todo el grupo, VINCI Airports eligió una arquitectura data unificada, escalable y segura, basada en Plataforma en la nube de Google, elegido para proporcionar a cada unidad de negocio de cada aeropuerto los medios para comprender, anticipar y actuar mejor, basándose en consolidado, contextualizado y analizable data a diferentes niveles.
Trabajando con Artefact, el grupo creó un Data Factory en 2023, capaz de:
- Recogida data de sistemas heterogéneos de 14 países
- Control de la calidad e integridad data mediante salvaguardias automatizadas
- Armonización de la estructura data para permitir comparaciones fiables entre plataformas
Este enfoque evita las cargas de la armonización informática tradicional. Gracias al cloud, los aeropuertos conservan sus herramientas locales pero exponen su data en una base común, donde se limpia, se estructura y luego se utiliza para alimentar cuadros de mando, modelos de IA, análisis de rendimiento, etc.
Plataforma en la nube de Google: Una arquitectura robusta
Para facilitar la ampliación, la arquitectura de Google Cloud Platform se basa en componentes probados, diseñados para el volumen, la velocidad de análisis y la seguridad:
- BigQuery para el almacenamiento y análisis masivo data
- Vértice AI para entrenar y desplegar modelos predictivos
- Cloud Run + Streamlit proporcionar a los equipos empresariales una interfaz sencilla, rápida e interactiva
- Almacenamiento en la nube para la gestión centralizada de modelos y versiones
- Construcción en la nube para una integración continua y un despliegue fluido de los flujos de trabajo
Tres casos de uso clave para mejorar el rendimiento de los aeropuertos
1) En origen: Predicción del tráfico de pasajeros
El tráfico de pasajeros es la clave de la empresa data. Predecirlo permite:
- Orientar la estrategia a largo plazo (inversiones, apertura de nuevas rutas, proyecciones financieras)
- Escalar las operaciones cotidianas (seguridad, recepción, gestión de equipajes)
- Gestionar las ofertas comerciales en función del perfil de los pasajeros
VINCI Airports y Artefact diseñaron así modelos predictivos multiescala adaptados a las necesidades de cada nivel de gestión, proporcionando:
- Una visión consolidada para la gestión del grupo, con proyecciones de flujo anual
- Vistas operativas semanales o diarias anticiparse a los picos de actividad
- Una visión local por aeropuerto, con referencias cruzadas con el comportamiento data
Estos modelos se basan en el historial del tráfico, en variables exógenas y en señales débiles. Permiten simular trayectorias, comparar previsiones humanas con proyecciones algorítmicas y optimizar compensaciones.
2) Mejorar la eficacia operativa del aeropuerto
Gracias al data, VINCI Airports puede ahora anticiparse a los puntos de congestión y adaptar sus recursos con antelación. Por ejemplo, escaneando las tarjetas de embarque, es posible predecir cuándo llegarán los pasajeros a los controles de seguridad. Cruzando esta data con las capacidades de procesamiento de las líneas, los equipos pueden ajustar los niveles de personal en tiempo real para garantizar tiempos de espera inferiores a 10 minutos. En cuanto a la seguridad, los pasajeros en los controles de seguridad de equipajes pasan por una máquina de rayos X para detectar cualquier amenaza potencial.
3) Optimizar las estrategias de venta de productos de viaje
Analizando los flujos de tráfico y las compras, VINCI Airports consigue comprender mejor quién consume qué, cuándo, dónde y en qué contexto.
Un pasajero británico en tránsito no se comporta de la misma manera que un pasajero francés en un vuelo nacional. Un vuelo a Lisboa a las 6:15 de la mañana no genera el mismo tamaño medio de cesta que una salida de vacaciones a Punta Cana.
Analizando las tarjetas de embarque escaneadas en las cajas y cruzándolas con el tráfico data, el grupo identifica las pautas de consumo y puede recomendar a los minoristas de los aeropuertos que ajusten su oferta de productos en función de los perfiles y destinos de los pasajeros.
Factores de éxito: De la implantación a la adopción empresarial
Implicar a los equipos desde el inicio del proyecto
Artefact apoyó a VINCI Airports desde las primeras fases del proyecto, asumiendo un enfoque de colaboración con el personal operativo desde el lanzamiento del proyecto. Un mayor apoyo empresarial es absolutamente esencial para lograr el equilibrio adecuado entre la inteligencia humana y los modelos predictivos.
“El momento de la incorporación de los equipos operativos es muy importante. Debe comenzar el primer día. Esto garantiza que los científicos de data comprendan las preocupaciones empresariales e incorporen las necesidades altamente operativas al diseño de las soluciones.” - Benoît Forest, Director de Operaciones de VINCI Airports
Esto facilita el desarrollo de casos de uso concretos alineados con los retos empresariales reales (tráfico, seguridad, comercio minorista, finanzas, etc.) y garantiza su adopción a largo plazo.
Data la calidad, clave de la confianza empresarial
Al principio, los equipos de VINCI Airports consideraban el data governance como algo secundario. Muy pronto, con Benoît Forest, se dieron cuenta de que en realidad era fundamental. Porque cuando los modelos funcionan mal debido a una mala calidad data, la confianza empresarial se erosiona rápidamente.
VINCI Airports y Artefact han puesto en marcha una serie de salvaguardas técnicas para garantizar la fiabilidad de data aguas arriba:
- Detección de archivos perdidos (por ejemplo, una alerta del tipo “tráfico no recibido del día anterior”)
- Control de la estructura garantizar que los esquemas permanezcan estables a lo largo del tiempo
- Pruebas de integridad (una desviación anormal en un aeropuerto activa una alerta automática)
Estas comprobaciones automatizadas, realizadas íntegramente en Google Cloud Platform, evitan derivas silenciosas y garantizan la estabilidad de los modelos en producción.
“Creo que el éxito de este proyecto radica en la comprensión del reto empresarial estratégico, la definición del alcance, el despliegue de la solución, la formación, y ahora la herramienta es utilizada por los equipos empresariales a diario.” - Benoît Forest, Director de Operaciones de VINCI Airports
Medición continua del rendimiento predictivo
VINCI Airports ha puesto en marcha un proceso de evaluación post-operativa. Los equipos comparan lo que los modelos habían predicho con lo que realmente ocurrió sobre el terreno. El objetivo es identificar las discrepancias, comprender sus causas y ajustar los modelos para mejorar su precisión con el tiempo. Esta eficacia es posible gracias al despliegue de la IA.
Ir más allá con la IA: sistematizar la predicción
Con la estabilización del entorno data, VINCI Airports se ha embarcado en una segunda fase: la transición a la predicción sistematizada. Los equipos han entrenado modelos para perfeccionar las trayectorias del tráfico, anticipar los picos de actividad y enriquecer su comprensión del comportamiento de los pasajeros.
El enfoque se basa en la granularidad diferenciada:
- Previsión estratégica anual, útil para el departamento financiero.
- Proyecciones semanales o diarias para la gestión operativa.
- Análisis postoperatorio, para comparar lo que el modelo predijo con lo que realmente ocurrió
“Aquí la IA nos permite pasar de la intuición local al conocimiento compartido, sin sustituir a los equipos, pero dándoles los medios para ahorrar tiempo y centrarse en la toma de decisiones”.” - Benoît Forest, Director de Operaciones de VINCI Airports
El auge de la IA generativa para un análisis exhaustivo data
Como parte del proyecto en curso, VINCI Airports explora ahora el potencial de la IA generativa a través de tres casos de uso:
- GPT seguro: Un asistente integrado en los cuadros de mando
- Hable con mi data: Consultas conversacionales database
- Inteligencia documental: Extracción y síntesis automáticas de contenidos complejos (procedimientos, auditorías, reports)
Estos desarrollos son necesarios y representan los 2025 retos para el equipo de Benoît Forest. Esta riqueza de información sigue materializándose principalmente en cuadros de mando visuales en tiempo real (Power BI). Aunque eficaces, estas herramientas siguen siendo rígidas y requieren un desarrollo constante para evolucionar.
Por lo tanto, la ambición es permitir que cada empleado interactúe directamente con todos los data a través de agentes autónomos de IA, capaz de responder a preguntas complejas y de llevar el análisis mucho más allá de las capacidades actuales de los cuadros de mando tradicionales.
