„Die besten Fluggesellschaften werden KI nutzen, um Vertrauen aufzubauen, nicht nur Umsatz“, sagt Luftfahrtexperte Shingai George

16. Juli 2026

Shingai George ist Luftfahrtberater mit Schwerpunkt auf Datenanalyse, KI und Nachhaltigkeit. Er erklärt, wie moderne Datenplattformen, KI-gestützte Entscheidungen und gemeinsame Datenökosysteme der Luftfahrtbranche helfen, sich an geopolitische Unsicherheit, steigenden regulatorischen Druck und wachsende Nachhaltigkeitsanforderungen anzupassen. Er zeigt, warum Fluggesellschaften nach Jahrzehnten der Kosten- und Effizienzoptimierung nun Resilienz als Wettbewerbsvorteil betrachten. Gleichzeitig verändert KI zahlreiche Bereiche, von der Flugplanung und vorausschauenden Wartung bis zum Passagiererlebnis und Emissionsmanagement. Außerdem erläutert er, warum der langfristige Erfolg von Fluggesellschaften davon abhängt, den Fokus von kurzfristiger Ertragsoptimierung auf den langfristigen Kundenwert zu verlagern. KI soll dabei nicht nur den Umsatz steigern, sondern auch Loyalität und Vertrauen schaffen. Auf Basis seiner Erfahrung in Kundenservice, Flugbetrieb, Streckenentwicklung, Flugsicherheit, Maintenance, Repair and Overhaul (MRO) und Nachhaltigkeit macht er deutlich, warum die Luftfahrt als eine der weltweit am stärksten vernetzten Branchen den Schritt von isolierter Optimierung zu einer netzwerkweiten Intelligence schaffen muss. 

Diese Episode beantwortet folgende Fragen: 

• Wie können Fluggesellschaften ihre Flugplanung, Treibstoffprognosen und operativen Entscheidungen resilienter gestalten, wenn geopolitische Ereignisse innerhalb kürzester Zeit ganze Streckennetze verändern? 
• Welche Rolle spielt KI dabei, die Passagierreise von einem reaktiven Service zu einer vorausschauenden Kundenansprache weiterzuentwickeln, ohne dass Personalisierung als unfair wahrgenommen wird? 
• Wie kann die Branche Daten zwischen Fluggesellschaften, Flughäfen und Aufsichtsbehörden verantwortungsvoll austauschen? Und warum ist föderiertes Data Sharing entscheidend für die Zukunft des Flugverkehrsmanagements, der Nachhaltigkeit und der Resilienz des gesamten Netzwerks? 

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(Das Interview wurde mithilfe von ChatGPT gekürzt und bearbeitet.) 

Mark Kohout: Hallo und herzlich willkommen zum Adastra Podcast. Mein Name ist Mark Kohout. Ich leite bei Adastra den Bereich Data and AI Governance für Nordamerika. Adastra ist ein weltweit tätiger Systemintegrator für Daten, KI und Cloud. Heute geht es um die Luftfahrt. Dazu begrüße ich Shingai George, der uns aus Valencia in Spanien zugeschaltet ist. 

Shingai ist Luftfahrtberater und spezialisiert auf Datenanalyse, künstliche Intelligenz und Nachhaltigkeit. Seine Karriere begann bei einer Fluggesellschaft im Kundenservice und im Flugbetrieb. Dort lernte er die operativen Herausforderungen der Branche aus erster Hand kennen. Später arbeitete er unter anderem in der Streckenentwicklung, Flugsicherheit, Wartung, Instandhaltung und Überholung, kurz MRO, sowie im Bereich Nachhaltigkeit. Heute unterstützt er Unternehmen dabei, Daten gezielt zu nutzen, um effizienter und resilienter zu arbeiten und ihre Umweltbilanz zu verbessern.  

Shingai, das ist ein beeindruckender Lebenslauf. Herzlich willkommen im Podcast. Wie geht es dir? 

Shingai George: Vielen Dank, Mark. Guten Tag. 

Geopolitik und Resilienz in der Luftfahrt

Mark Kohout: Beginnen wir mit dem Blick aufs große Ganze. Geopolitische Unsicherheit ist wieder zu einem wichtigen operativen Faktor für die Luftfahrt geworden. Nach den Störungen in der Straße von Hormus haben sich die Preise für Kerosin nahezu verdoppelt. Gleichzeitig haben Fluggesellschaften Verbindungen gestrichen oder ihre Routen geändert. Wie beeinflussen Ereignisse wie der Konflikt zwischen den USA und Iran die Art und Weise, wie Führungskräfte in der Luftfahrt über Resilienz und langfristige Planung nachdenken? 

Shingai George: Die aktuelle geopolitische Lage zeigt deutlich, dass Resilienz nicht länger nur eine nachgelagerte operative Aufgabe sein kann. Sie ist zu einer zentralen strategischen Priorität geworden. In der Vergangenheit haben Fluggesellschaften ihre Netzwerke vor allem auf Effizienz und Kosten optimiert. Die jüngsten Störungen haben jedoch gezeigt, dass besonders effiziente Netzwerke zugleich besonders anfällig sein können. Wenn Konflikte wichtige Flugkorridore oder Treibstoffmärkte beeinträchtigen, müssen Airlines plötzlich längere Routen fliegen. Das erhöht den Treibstoffverbrauch, erschwert die Flugplanung und treibt die Betriebskosten nach oben. 

Deshalb investieren Führungskräfte in der Luftfahrt verstärkt in szenariobasierte Planung, alternative Routenstrategien, eine robustere Treibstoffabsicherung und flexiblere Betriebsmodelle. Auch die operative Anpassungsfähigkeit gewinnt an Bedeutung, etwa bei der Flottensteuerung, der Einsatzplanung von Crews und dem dynamischen Management des Streckennetzes. Resilienz wird damit zu einem echten Wettbewerbsvorteil. Fluggesellschaften, die sich schnell an neue Bedingungen anpassen, sind operativ und finanziell besser aufgestellt. 

Mark Kohout: Angesichts der Sperrung wichtiger Flugkorridore im Nahen Osten und der weltweiten Umleitungen stellt sich die Frage: Wie wichtig ist eine moderne Daten- und Cloud-Basis, damit Fluggesellschaften ihre Flugplanung, Treibstoffprognosen und operativen Entscheidungen in Echtzeit anpassen können? 

Shingai George: Sie ist unverzichtbar. Wenn Fluggesellschaften gesperrte Lufträume umfliegen müssen, wirkt sich das auf das gesamte Netzwerk aus. Gleichzeitig verändern sich der Treibstoffbedarf, die zulässigen Einsatzzeiten der Crews, die Flugzeugrotationen, die Wartungsplanung und die Anschlussverbindungen der Passagiere. 

Altsysteme sind für diese Komplexität in Echtzeit nicht ausgelegt. Moderne cloudbasierte Plattformen ermöglichen es Fluggesellschaften, große Mengen aktueller Betriebsdaten zu erfassen und zu verarbeiten. So können Entscheidungen schneller und besser abgestimmt getroffen werden. Beispielsweise lässt sich die zu tankende Treibstoffmenge dynamisch an veränderte Windbedingungen und neue Routen anpassen. Gleichzeitig können Vorgaben zu den Einsatzzeiten der Crews und die Umbuchung oder Unterbringung von Passagieren aktualisiert werden. Der entscheidende Vorteil liegt nicht allein in der Rechenleistung. Wichtig ist ein gemeinsames, aktuelles Lagebild über das gesamte Ökosystem hinweg. 

Mark Kohout: US-Fluggesellschaften melden immer häufiger Störungen und Manipulationen von GNSS-Signalen sowie Umwege durch gesperrte Lufträume. Viele dieser Vorfälle stehen mit diesem und anderen Konflikten in Zusammenhang. Wie sollten Unternehmen ihre Governance, KI-gestützten Flugbetriebsprozesse und Sicherheitskonzepte weiterentwickeln, um mit diesen Risiken verantwortungsvoll umzugehen? 

Shingai George: Störungen des Global Navigation Satellite System (GNSS) zeigen, wie eng Geopolitik, Cybersicherheit und operative Sicherheit inzwischen miteinander verbunden sind. Unternehmen müssen sich in drei Bereichen weiterentwickeln: Governance, Technologie und operative Vorbereitung. 

Auf Governance-Ebene brauchen Fluggesellschaften und Aufsichtsbehörden klarere Regeln für den Betrieb bei eingeschränkter Satellitennavigation. Dazu gehören eine engere grenzüberschreitende Zusammenarbeit und bessere Mechanismen zur gemeinsamen Risikobewertung. Technologisch kann KI Anomalien erkennen, indem sie Widersprüche zwischen GNSS- oder GPS-Signalen, Trägheitsnavigationssystemen, Überwachungsdaten und dem tatsächlichen Flugverlauf identifiziert. KI sollte menschliche Entscheidungen jedoch unterstützen, nicht ersetzen. Im operativen Bereich benötigen Fluggesellschaften zusätzliche Pilotenschulungen, alternative Navigationsverfahren und eine engere Zusammenarbeit zwischen Flugsicherungsorganisationen und Herstellern. 

Entscheidend ist, das Vertrauen in operative Daten zu erhalten. Gleichzeitig müssen verlässliche Ausweichmechanismen greifen, sobald dieses Vertrauen beeinträchtigt ist. 

Treibstoffoptimierung und Nachhaltigkeit

Mark Kohout: Kommen wir zum Flugbetrieb. Fluggesellschaften wollen ihren Betrieb nachhaltiger gestalten. Wie können KI-gestützte Systeme für die Treibstoffplanung dabei helfen, die effizientesten Profile für Steigflug, Reiseflug und Sinkflug zu bestimmen? Welche Daten sind nötig, damit solche „Eco-Trajectories“ im laufenden Betrieb tatsächlich umsetzbar sind? 

Shingai George: KI-gestützte Systeme zur Treibstoffoptimierung ermöglichen den Schritt von einer statischen Flugplanung zu einer kontinuierlich angepassten Routenoptimierung. Dafür führen sie Wetterdaten, Leistungsmodelle der Flugzeuge, historische Daten zur Routeneffizienz, Informationen zur Luftraumauslastung und aktuelle operative Einschränkungen zusammen. Auf dieser Basis ermitteln sie die treibstoffeffizientesten Flugprofile. KI kann zum Beispiel stufenweise Steigflüge, Geschwindigkeitsanpassungen und den Sinkflug optimieren. Dabei berücksichtigt sie veränderte Wetterbedingungen und Einschränkungen durch die Verkehrssteuerung. 

Damit solche Eco-Trajectories im Alltag funktionieren, müssen auch operative Rahmenbedingungen einbezogen werden. Dazu gehören Vorgaben der Flugsicherung, die Reihenfolge im Anflug auf Flughäfen, wetterbedingte Abweichungen und die Einhaltung des Flugplans. Das Ergebnis sind ein geringerer Treibstoffverbrauch, niedrigere Emissionen und effizientere Abläufe, ohne Abstriche bei Sicherheit oder Pünktlichkeit. 

Mark Kohout: Die Branche blickt inzwischen über Sustainable Aviation Fuel (SAF) hinaus auf synthetische Kraftstoffe, die aus grünem Wasserstoff und CO₂ hergestellt werden. Wie kann KI dabei helfen, die Produktion, Zertifizierung und Einführung dieser neuen Kraftstoffe zu optimieren? 

Shingai George: Fortschrittliche Analysen werden unverzichtbar, weil sich die Luftfahrt von geschätzten Nachhaltigkeitsberichten hin zu einem überprüfbaren Emissionsmanagement in nahezu Echtzeit entwickelt. Bisher basierte die Emissionsberichterstattung meist auf nachträglichen Schätzungen und zusammengefassten Datensätzen. KI ermöglicht eine deutlich detailliertere Erfassung. Dazu führt sie Flugdaten, Berechnungen zum Treibstoffverbrauch, Informationen zur Beimischung von Sustainable Aviation Fuel (SAF) und Kennzahlen zur Optimierung von Flugprofilen in Echtzeit zusammen. 

Das wird immer wichtiger, da die regulatorischen Anforderungen an Fluggesellschaften steigen. Mit Beginn der zweiten Phase des Carbon Offsetting and Reduction Scheme for International Aviation (CORSIA) im Jahr 2027 wachsen die Anforderungen an die Überwachung, Berichterstattung und Verifizierung von Emissionen. Fluggesellschaften mit Verbindungen in Europa müssen außerdem das EU Emissions Trading System (EU ETS) und die ReFuelEU Aviation Verordnung einhalten. Letztere schreibt einen schrittweise steigenden Einsatz von SAF vor. KI kann die Datenerfassung automatisieren, die Nachvollziehbarkeit für Prüfungen verbessern, Aussagen zum SAF-Einsatz verifizieren und für alle drei Regelwerke eine transparente Beweiskette schaffen. 

Künftig werden Emissionsdaten direkt in operative Entscheidungen einfließen, statt getrennt davon nur für die Berichterstattung genutzt zu werden. Fluggesellschaften, die Betriebs-, Nachhaltigkeits- und Compliance-Daten in einem gemeinsamen Entscheidungsrahmen zusammenführen, können Kosten besser steuern, regulatorische Vorgaben erfüllen und ihre Dekarbonisierungsziele erreichen. 

Flugverkehrsmanagement

Mark Kohout: Sprechen wir über den Luftraum und das Flugverkehrsmanagement. Welche Herausforderungen bestehen weiterhin, wenn prädiktive KI-Modelle in bestehende Systeme der Flugsicherung integriert werden? 

Shingai George: Eine der größten Herausforderungen besteht darin, dass viele Systeme der Flugsicherung auf klar definierten, regelbasierten Abläufen beruhen. Prädiktive KI-Modelle arbeiten dagegen mit Wahrscheinlichkeiten. Das erschwert sowohl den Aufbau von Vertrauen als auch die Einbindung in den operativen Betrieb. Fluglotsinnen und Fluglotsen müssen nachvollziehen können, warum ein System eine bestimmte Empfehlung gibt. Erst dann können sie sich in sicherheitskritischen Situationen darauf verlassen. 

Hinzu kommen technische Hürden. Dazu zählen fehlende Interoperabilität, fragmentierte Infrastrukturen und ein sehr unterschiedlicher Digitalisierungsgrad bei den Flugsicherungsorganisationen. Die Integration sollte deshalb schrittweise erfolgen. Zunächst sollte KI als Entscheidungsunterstützung dienen und nicht als vollständig autonome operative Ebene. 

Mark Kohout: Wenn ich jetzt einmal aus Sicht eines leidgeprüften Geschäftsreisenden frage: Welche Möglichkeiten bietet KI, Abflüge, Ankünfte, Bodenbewegungen und Verkehrsströme im Luftraum besser aufeinander abzustimmen und das gesamte System integrierter zu steuern? 

Shingai George: KI kann der Branche helfen, von einer reaktiven Verkehrssteuerung zu einer vorausschauenden Optimierung des gesamten Netzwerks überzugehen. Heute werden Entscheidungen zu Abflügen, Ankünften, Flughafenkapazitäten und dem Luftraum oft noch getrennt voneinander getroffen. KI kann diese Bereiche in einem gemeinsamen operativen Lagebild zusammenführen. Dafür kombiniert sie Flugverläufe, Wetterprognosen, Luftraumbeschränkungen, Flughafenkapazitäten und Flugpläne. So lassen sich Engpässe erkennen, bevor sie entstehen. 

Statt Verspätungen erst zu managen, wenn sich bereits Staus gebildet haben, könnte KI schon Stunden vorher angepasste Abflugzeiten, alternative Routen oder eine andere Reihenfolge bei den Ankünften empfehlen. Das reduziert Warteschleifen in der Luft, vermeidet unnötige Kursänderungen, verbessert den Verkehrsfluss, senkt den Treibstoffverbrauch und nutzt die verfügbare Luftraumkapazität besser aus. 

Das Flugverkehrsmanagement spielt auch für die Nachhaltigkeit der Luftfahrt eine zentrale Rolle. Der Fokus liegt zu Recht oft auf Sustainable Aviation Fuel (SAF) und neuen Antriebstechnologien. Ein effizienter gesteuerter Luftraum kann jedoch schon heute Emissionen senken. Möglich wird das durch optimierte Flugprofile sowie kürzere Roll- und Wartezeiten. 

Programme wie SESAR in Europa schaffen dafür bereits die Grundlage. Dazu gehören Konzepte wie der flugverlaufsbasierte Betrieb und das System-Wide Information Management (SWIM). KI kann diese Entwicklung beschleunigen, indem sie große Mengen operativer Daten in konkrete Handlungsempfehlungen übersetzt. Damit wird sie zu einem zentralen Baustein für ein vernetztes und optimiertes Flugverkehrsmanagement. 

Mark Kohout: Die kurze technische Panne hast du souverän überspielt. Kommen wir zur vorausschauenden Wartung. Wie verändert KI den Arbeitsalltag im Flugbetrieb, und welche Daten sind dabei besonders wertvoll? 

Shingai George: KI verändert die Wartung grundlegend. Fluggesellschaften müssen nicht mehr warten, bis ein Bauteil ausfällt oder der nächste feste Wartungstermin ansteht. Stattdessen können sie mögliche Probleme erkennen, bevor es zu einer Störung kommt. 

Besonders wichtig sind Daten zum Zustand der Triebwerke, Sensordaten aus den einzelnen Flugphasen und frühere Wartungsberichte. Zusammengenommen zeigen diese Daten schon kleine Abweichungen, die auf einen möglichen Defekt hindeuten können. Das reduziert ungeplante Wartungsarbeiten und sorgt dafür, dass mehr Flugzeuge einsatzbereit bleiben. Auch die Arbeit der Techniker verändert sich. Sie prüfen die Prognosen des Systems, bewerten die Risiken und entscheiden, welche Maßnahmen nötig sind. Wartung wird damit planbarer und weniger von akuten Problemen bestimmt. 

Ein häufig unterschätzter Vorteil ist, dass sich Aircraft-on-Ground-Fälle, kurz AOG, vermeiden lassen. Dabei kann ein Flugzeug wegen eines technischen Problems nicht eingesetzt werden. Solche Ausfälle sind extrem teuer. Zu den Reparaturkosten kommen Verspätungen, Entschädigungen für Passagiere, Änderungen bei der Crewplanung und die Verlegung anderer Flugzeuge hinzu. Wenn KI mögliche Defekte früh erkennt, können Fluggesellschaften rechtzeitig handeln. So lassen sich Störungen vermeiden, Umsätze sichern und die Zufriedenheit der Passagiere schützen. Der größte Nutzen liegt daher oft nicht in geringeren Wartungskosten, sondern darin, die Folgen ungeplanter Ausfälle zu verhindern. 

Personalisierte Passagierreise

Mark Kohout: Kommen wir zu Flughäfen und Passagieren. Fluggesellschaften sprechen schon lange über eine stärker personalisierte Reise. Welche Rolle spielt KI dabei, das Erlebnis von der Buchung bis zur Ankunft individueller zu gestalten? 

Shingai George: KI hilft Fluggesellschaften, die jeweilige Situation eines Passagiers besser zu verstehen. Dafür werden unter anderem Buchungsverhalten, Daten aus Vielfliegerprogrammen und aktuelle Informationen zum Reiseverlauf ausgewertet. Auf dieser Basis können Fluggesellschaften passende Leistungen anbieten, etwa Upgrades, Zusatzangebote oder frühzeitige Unterstützung bei Störungen. Passagiere können zum Beispiel automatisch umgebucht werden, bevor sie einen Anschlussflug verpassen. Bei Verspätungen lassen sich außerdem Angebote bereitstellen, die zur konkreten Situation passen. So entwickelt sich der Kundenservice von einer rein reaktiven Betreuung hin zu einer vorausschauenden und personalisierten Ansprache. 

Flughafenbetrieb und Flugzeugabfertigung

Mark Kohout: Welche konkreten Beispiele gibt es für KI-gestützte Anwendungen, die den Flughafenbetrieb oder die Abfertigungszeiten von Flugzeugen verbessern? 

Shingai George: KI wird zunehmend eingesetzt, um Abläufe am Flughafen besser planbar zu machen und die Zusammenarbeit zwischen den beteiligten Bereichen zu verbessern. Ein Beispiel ist die vorausschauende Zuweisung von Gates. Dabei analysiert KI den Verlauf ankommender Flüge und Wetterdaten.