Cаудовская Riyadh Air станет первым AI‑native авиаперевозчиком.
В конце 2025 года Riyadh Air и IBM объявили о запуске «первой в мире AI‑native авиакомпании» на базе технологий IBM и платформы watsonx Orchestrate. Официальный пресс‑релиз IBM прямо отражает амбицию: перестроить авиаперевозчика «с нуля», с ИИ в самом фундаменте бизнес‑модели, а не как надстройку поверх старых систем. В чем суть?
Если вам интересно развивать насмотренность, прокачивать свои навыки и развивать компетенции, буду рад видеть вас в моём ТГ-канале, где вы всегда будете в курсе последних анонсов и сможете получить много полезного контента о маркетинге, продажах и развитии навыков.
Для тех, кто занимается маркетингом и управлением бизнеса, это не просто красивое заявление. На глазах появляется живой пример: как выглядит компания, где ИИ — часть операционной модели организации, а не несинхронные инструменты в отдельных департаментах. Какие есть выводы IBM и Riyadh Air, которые можно забрать в свои маркетинговые и продуктовые команды?
Почему Riyadh Air решили стать AI‑native
Молодой игрок с амбицией «сделать всё правильно с первого раза»
Riyadh Air — молодая национальная авиакомпания Саудовской Аравии, созданная в марте 2023 года государственным инвестиционным фондом, которая:
- строит парк из современных воздушных судов;
- ориентируется на лучшие практики в области авиа-безопасности;
- обещает бортовые развлечения и цифровую синхронизацию нового уровня;
- планирует запустить более 100 направлений полетов к 2030 году.
Важно: Riyadh Air изначально позиционирует себя как цифровую авиакомпанию. В материалах бренда подчеркивается, что как стартап‑перевозчик она имеет уникальную возможность «с первого дня» внедрять новейшие технологии и системы, а не дорабатывать устаревшие решения.
Роль IBM: архитектура, ИИ и технологии партнёров
По данным IBM, Riyadh Air использует:
- экспертизу IBM Consulting в отрасли и технологиях;
- широкую партнёрскую экосистему (более 60 партнёров, включая Adobe, Apple, FLYR, Microsoft и другие);
- платформу IBM watsonx Orchestrate как ядро AI‑процессов;
- IBM Advantage — AI‑платформу для ускоренной реализации сложных проектов.
IBM выступает именно как ключевой партнер AI‑видения: координирует десятки рабочих процессов и стыкует технологии вендоров в единую операционную модель авиакомпании.
AI‑native авиакомпания по версии IBM и Riyadh Air
Официальный релиз достаточно детализирован. Из него можно собрать «скелет» того, как выглядит AI‑native бизнес в реальном секторе.
1. ИИ заложен в основу операционной модели, а не только в сервис
Компании отдельно выделяют блок операционной эффективности, в том числе:
- Единый контур данных, который объединяет финансовые, операционные и коммерческие данные авиакомпании.
- На единой платформе автоматизируются планирование, бюджетирование, прогнозирование и аналитика.
- Real-time отчётность для руководства, что позволяет принимать оперативные решения на основе актульных и свежих данных.
- Операционные и коммерческие данные используются для оптимизации маршрутной сети и общей эффективности бизнес‑модели.
То есть ИИ здесь — не просто «бот в поддержке», а движок всей системы, который помогает решать скучные, но критичные для бизнеса задачи.
2. AI‑first подход: цифровые рабочее места и ИИ-агенты
Вторая большая линия — полная переработка опыта найма и содержания персонала. IBM и Riyadh Air:
- создают персонализированное цифровое рабочее место, в котором сотрудники взаимодействуют с корпоративными сервисами через AI-интерфейс;
- использует AI‑агентов как единое окно доступа к HR‑процессам и самообслуживанию для сотрудников;
- планируют удвоить численность персонала, которые будут сразу работать с ИИ‑инфраструктурой.
Отдельный акцент — на экипаже и сотрудниках, работающих «в полете»:
- внедряются AI‑поддерживаемые мобильные приложения, которые связывают сотрудников и пассажиров;
- создаётся агентный AI‑консьерж для сотрудников, который нацелен на улучшение взаимодействия персонала с пассажирами;
3. Голосовые боты, AI-агенты, но без полной замены людей
Для клиентского сервиса будет предложена гибридная модель:
- используются AI‑голосовые боты;
- для живых операторов внедряется AI-ассистент, который в реальном времени подсказывает релевантные ответы и решения;
- вся система опирается на актуальные данные о путешественнике, чтобы понимать потребности и улучшать общее впечатление от поездки.
Позиционирование чёткое: «Цифровой движок, но человеческое ядро». ИИ — не замена сотруднику, а усилитель.
Три принципа AI‑native бизнеса Riyadh Air
Дальше начинается аналитика, но опорой остаются только факты из релиза IBM и описания Riyadh Air.
Принцип "Чистого лист"
Цитата CFO Riyadh Air: "У компании был выбор — «стать последней авиакомпанией, построенной на старых‑технологиях, или первой, построенной на платформах, которые будут определять будущее авиации»".
Отсюда основной вывод:
AI‑native — это архитектурное решение. Компания сознательно отказалась от попытки «прикрутить ИИ» к старым системам и проектирует новый IT‑ландшафт с нуля под задачи аналитики, автоматизации и AI.
Любой бизнес, который сегодня всерьёз говорит «мы хотим быть AI‑native», должен начинать не с выбора модели, а с инвентаризации архитектуры.
Принцип "Единая операционная система данных"
По сути все крутится вокруг одной идеи: объединить данные и процессы в сквозной контур — от финансов и операционки до коммерции и сервиса.
- AI‑агенты для HR, сотрудников офиса и экипажа;
- AI‑подсказки в работе фронт‑офиса и сервиса;
- оптимизация маршрутов и прибыли;
- планирование и бюджетирование.
Это всё не отдельные фрагменты, а элементы общей системы, которая будет жить на единой data‑архитектуре.
Принцип "Экосистемного подхода в работе с подрядчиками"
Над проектом работает более 60 технологических партнёров, IBM позиционирует себя как оркестратор и поставщик гибридного облака для AI‑платформы.
Это важно понимать, потому что:
- даже у национального перевозчика с поддержкой государства нет иллюзий, что «один вендор всё сделает»;
- AI‑native модель — это комбинация решений: облако, данные, аналитика, агентные платформы, UX‑слой, интеграции.
Для маркетологов и C‑level это урок: если вам на встрече обещают «волшебный ИИ‑комбайн, который решит все задачи» — по таким проектам становится понять, что волшебной таблетки не существует, тем более дешево.
Что взять маркетологам и бизнесу?
1. Стройте сквозной контур данных
- объединяйте финансовые, операционные и коммерческие данные;
- автоматизируйте планирование, бюджетирование, прогнозирование;
- даёт менеджменту real‑time отчетсность
Цель — единый слой данных, где можно проследить путь денег: от бюджета кампании до маржи по конкретному сегменту клиентов и продукту.
2. ИИ-агенты — не только для клиентов, но и для сотрудников
- AI‑агенты как единая точка входа в HR-сервисы самообслуживание персонала.
- Мобильные приложения с подсказками «следующего лучшего действия».
- AI-ассистент в поддержке, который помогает живым операторам.
Качество сервиса для клиента напрямую зависит от того, насколько удобно жить сотруднику. Если у колл‑центра и фронт‑офиса нет нормальных AI‑подсказок и единой базы знаний, ни о какой магии для клиента речи идти не может.
3. Перестраивайте CJM клиентов и воронки продаж с ИИ‑опытом
- Путь клиента превращается в непрерывный маршрут, где ИИ: помогает принять решение при выборе продукта; подсказывает персональной службе, как лучше обслужить клиента; помогает команде в точке контакта (киоск, офис, шоурум, рейс, магазин, контакт-центр); ведёт клиента после покупки: сервис, лояльность, повторные продажи.
- Маркетинг‑команда должна проектировать не только рекламные креативы, но и правила работы AI‑агентов на каждом этапе воронки.
4. Начинайте с архитектуры
- Сделать честный аудит. Где у вас реально есть данные, где они «мертвые», где дублируются, где всё на Excel.
- Определите цепочки и воронки взаимодействия с клиентами.
- Выберите 1–2 сквозных сценария для пилота.
- Подберите платформу и определите список необходмых интеграций.
- Продумайте какой эффект ожидаете. Метрики должны быть очевидны: скорость планирования, прибыльность, NPS сервиса, скорость самообслуживания персонала и клиентов, качество поддержки.
Вывод: появился сигнал рынку, эпоха «ИИ‑игрушек» заканчивается
Если отрезать весь маркетинговый шум вокруг ИИ, в кейсе Riyadh Air и IBM остаётся несколько очень приземлённых, но важных вещей:
- AI‑native — это про архитектуру, данные и операционную модель, а не про «модную фичу».
- ИИ начинает давать смысл, когда: сквозные данные собраны; процессы описаны; измеримые метрики успеха зафиксированы заранее.
- Настоящая трансформация идёт изнутри наружу: от сотрудников к клиентам, от бэк‑офиса к фронту.
Riyadh Air — редкий пример отраслевого гиганта, который пробует сделать это «по учебнику», без заплаток и компромиссов. Для маркетологов и управленцев это отличный ориентир: не копировать авиацию, а смотреть, как она собирает AI‑native бизнес по кирпичикам, и адаптировать эту логику под свои продукты, бюджеты и рынки.
Новости, анонсы и другие полезные материалы вы найдете у меня на канале!