AI v letecké dopravě: trasy, zpoždění, letiště, údržba a regulace EASA – co už funguje

Letecká doprava je prostředí, kde se bezpečnost bere nesmírně vážně a kde je zároveň obrovské množství dat: letové plány, počasí, polohy letadel, údaje ze senzorů, kapacita letišť, rezervace. Přesně tam se AI hodí – jenže právě proto, že jde o bezpečnostně kritické odvětví, probíhá zavádění opatrně a pod přísným dohledem regulátorů. Evropská agentura pro bezpečnost letectví (EASA) připravuje vlastní pravidla pro AI v letectví navazující na AI Act. Co tedy AI v letecké dopravě už dnes skutečně dělá a kam se vývoj ubírá?

V článku vysvětlujeme kde se AI v letectví používá (trasy, pojíždění, zpoždění, údržba, komunikace s cestujícími), jaké konkrétní příklady uvádějí zdroje (včetně letiště Praha), jak k AI přistupuje EASA, jaká jsou rizika (včetně případu chatbota Air Canada) a co to znamená pro cestující. Čerpáme z článku E15: Jet lag – umělá inteligence vypráví příběhy o zpoždění a hledá letadlům lepší cestu, zprávy Aviación al Día: EASA publikuje první regulační návrh k AI v letectví, přehledu AVweb: EASA Prepares for More AI in the Cockpit, stránek EASA o umělé inteligenci, stránky asistentky AVA letiště Praha a tiskové zprávy o kybernetické ochraně pražského letiště. Údaje pocházejí z uvedených zdrojů a jejich data; část příkladů je z USA a není přímo přenositelná na Česko.

Související články: AI navigace a mapy, AI a logistika, drony a AI v kybernetické obraně.

Aktualizováno: listopad 2026.

Kde se AI v letectví používá

1. Plánování tras a úspora paliva: analýza počasí, uzavřených vzdušných prostorů a letových plánů; cílem je vyhnout se pravděpodobně přeplněným úsekům.
2. Pojíždění a stojánky: hledání nejrychlejší cesty a volného stání.
3. Predikce zpoždění a provoz letiště: odhady časů příletů, odbavení, odmrazování.
4. Prediktivní údržba: z dat letadel se odhaduje, které součásti budou brzy vyžadovat servis.
5. Komunikace s cestujícími: automatické zprávy, asistenti, chatboti, nové možnosti přesměrování po zrušení letu.
6. Podpora pilotů a certifikace: systémy pro rozhodování v kabině, analýzu bezpečnostních hlášení a pomoc s certifikací (zatím jako podpora člověka).
7. Bezpečnost a kybernetická obrana letišť.

Zjednodušený postup využití AI v letectví – vlastní infografika

Konkrétní příklady ze zdrojů

Podle článku E15 z května 2024:

• United Airlines: od roku 2018 iniciativa „Každý let má svůj příběh“; tým kolem 15 lidí obsluhuje téměř 5 000 letů denně, proto většinu zpráv v aplikaci generuje AI. Systém dokáže rozhodnout, že navazující let počká několik minut, aby přestupující cestující stihli nástup. Vyvíjí i nástroj, který po výrazném zpoždění nebo zrušení hledá cestu k cíli jiným letem či pozemní dopravou.
• Alaska Airlines: od roku 2021 AI dvě hodiny před letem analyzuje počasí, uzavřené oblasti vzdušného prostoru a letové plány; podle článku tak v předchozím roce ušetřily 1,9 milionu litrů paliva.
• American Airlines a další: systém hledá nejbližší volné stání a nejrychlejší cestu k němu; podle článku běží na šesti letištích, letadla díky němu denně stráví pojížděním o 17 hodin méně a úspora paliva přesahuje 5 milionů litrů ročně.
• Boeing a Airbus: analýza letových dat pro predikci servisních potřeb, návrhy úprav tras, odhady zpoždění.

Čísla jsou údaje firem převzaté médiem; berte je jako ilustraci, nikoli nezávisle ověřený přínos.

Letiště Praha

Z uvedených zdrojů vyplývá:

• Predikce a plánování: podle E15 letiště plánovalo algoritmus strojového učení pro předpověď časů průletů, který měl být součástí procedury pro automatické generování cílového času konce odbavení letadla (provozní nasazení bylo uvedeno od ledna 2025; algoritmus byl údajně ověřen v projektu EATIN vedeném Eurocontrolem), a predikci doby odmrazování letadel.
• Navigace uvnitř budov: letiště chystalo navigaci s využitím Google Maps a rozšířené reality.
• Digitální asistentka AVA: podle stránky letiště sleduje konkrétní let a posílá cestujícím upozornění v chatu (například odbavení, změna brány, zpoždění).
• Kyberbezpečnost: letiště podle tiskové zprávy zřídilo nepřetržité centrum kybernetické bezpečnosti, které má chránit i projekty s autonomními vozidly, biometrií a AI.
• Rozpoznávání obličejů je samostatné a sporné téma, viz Kamery a rozpoznávání obličeje ve městech.

Aktuální stav jednotlivých projektů ověřte u letiště; zprávy jsou k datům publikace.

Jak k AI přistupuje EASA

• První regulační návrh: podle Aviación al Día zveřejnila EASA v listopadu 2025 NPA 2025-07 (v rámci programu pro AI), otevřený veřejným konzultacím na tři měsíce. Poskytuje průmyslu vodítko k „důvěryhodnosti AI“ v souladu s nařízením (EU) 2024/1689 (AI Act) pro vysoce rizikové systémy a zahajuje regulační úkol RMT.0742.
• Úrovně: návrh připravuje letecké prostředí na požadavky pro AI podporu (úroveň 1) a spolupráci člověka s inteligentním systémem (úroveň 2); pokrývá zajištění kvality AI, lidské faktory a etiku a technicky data-driven AI (učení s učitelem i bez učitele).
• Další kroky: podle téhož zdroje je plánován druhý návrh, který má obecný rámec uplatnit na konkrétní oblasti letectví. Podle AVweb pracuje EASA také na rozšíření na posilované učení, symbolickou AI a úroveň 3 (pokročilá automatizace); připouští, že v budoucích operacích může být lidský uživatel na dálku nebo vůbec nepřítomen.
• Příklady na akcích EASA: systémy pro podporu rozhodování v kokpitu, analýzu bezpečnostních hlášení a pomoc s certifikací.

Stav regulace se rychle vyvíjí; aktuální podobu vždy ověřte na webu EASA.

Rizika a omezení

1. Bezpečnostní kritičnost: chybné rozhodnutí může mít vážné důsledky; proto se klade důraz na vysvětlitelnost a lidský dohled.
2. Chatboti a odpovědnost: podle E15 poradil v roce 2022 chatbot Air Canada cestujícímu nesprávně postup pro slevu na let na pohřeb; společnost odmítla náhradu s argumentem, že chatbot je samostatná entita, ale soud tuto obranu odmítl a potvrdil odpovědnost společnosti za informace na svém webu. Viz též Proč AI halucinuje.
3. Kvalita dat: špatná data vedou k špatným predikcím.
4. Kybernetická bezpečnost: napadení systémů letiště či aerolinky.
5. Soukromí: biometrie a sledování cestujících; viz AI a ochrana osobních údajů (GDPR).
6. Přenositelnost příkladů: čísla z USA nemusí platit pro evropské podmínky.
7. Přehnané sliby: úspory paliva a času jsou z marketingových či firemních zdrojů.
8. Přeceňování autonomie: komerční letectví zůstává výrazně řízené lidmi.

Kontrolní seznam – vlastní infografika

Co z toho mají cestující

• Lepší informovanost: automatické zprávy o zpoždění, změně brány či odbavení (jako AVA).
• Chytřejší přestupy: možnost, že navazující let počká, když je dobrý důvod.
• Plynulejší provoz: efektivnější pojíždění a plánování stání může snížit zpoždění.
• Nová rizika: podvodné zprávy a falešní asistenti; viz Podvody s AI: phishing a vishing.
• Práva zůstávají: nároky při zpoždění či zrušení se řídí předpisy a smlouvou, nikoli odpovědí chatbota.

AI v letecké dopravě v kostce

Základní údaje – vlastní infografika

Výhody a nevýhody

Souhrn pro cestující a provozovatele – vlastní infografika

Související články

V kategorii AI v dopravě a chytrých městech najdete také AI řízení semaforů, AI parkování a sdílená mobilita a Samojízdící auta: úrovně autonomie.

Shrnutí

AI v letecké dopravě pomáhá s plánováním tras, pojížděním, predikcí zpoždění, údržbou a komunikací s cestujícími; příklady z aerolinek uvádějí úspory paliva, ale jde o údaje firem. Letiště Praha zmiňuje predikci odbavení a odmrazování, asistentku AVA a kybernetické centrum. EASA připravuje regulaci důvěryhodné AI navazující na AI Act s důrazem na lidský dohled. Rizika zahrnují chyby chatbotů (případ Air Canada), kvalitu dat a kybernetické útoky.

Často kladené otázky k AI v letecké dopravě