ITA항공이 SITA OptiFlight 시스템을 전체 기단에 도입했다. 항공사가 공개한 운항 데이터에 따르면. 2025-2026년 기간 동안 연료 7,100톤 이상을 절감하고 CO₂ 배출량을 22,100톤 이상 감축하는 성과를 거뒀다. 시스템은 실시간 4D 기상 예측과 머신러닝을 결합해 모든 이륙 시 상승 프로파일을 최적화한다. 상업 항공 분야에서 인공지능을 실질적으로 적용한 대표 사례 중 하나다.
SITA OptiFlight는 어떻게 작동하는가
사실, 상승 단계는 연료 소비가 가장 많은 구간이다. SITA OptiFlight는 바로 그 지점을 겨냥한다. 소프트웨어는 각 출발 편마다 항공기의 기술 매개변수를 4차원 기상 예측 데이터. 즉 속도, 가속도, 고도 전환, 상승 마하수와 교차 분석해 최적 프로파일을 산출한다. 모든 항공편에 동일하게 적용되는 고정 알고리즘이 아니다. 각 노선과 기상 조건에 맞는 맞춤형 상승 프로파일을 생성하는 적응형 시스템이다.
머신러닝과 예측 분석이 병렬로 작동하며 조건 변화에 따라 결과를 지속적으로 정밀하게 조정한다. 항공편당 소폭의 개선이 연간 수천 번의 이륙에 걸쳐 누적되면 결코 작지 않은 수치를 만들어낸다. SpazioCrypto가 추적해온 고강도 운영 환경의 AI 적용 사례에서도 같은 원리가 반복된다. 대규모에서의 점진적 최적화가 비례를 넘어서는 결과를 낸다.
수치: 연료 7,100톤, CO₂ 22,100톤
사실, ITA항공은 전 기단 도입을 완료하기 전부터 이미 의미 있는 배출량 감소를 기록했다. 이는 시스템이 항공편 단위에서도 충분한 효율을 발휘함을 보여준다. 항공사가 발표한 수치에 따르면, 2025-2026년에 걸쳐 연료 7,100톤 이상이 절감되고 CO₂ 22,100톤 이상이 감축됐다.
ITA항공의 혁신 및 전략 프로젝트 책임자 프란체스코 프레시체는 공식 발표를 통해 이렇게 밝혔다: “데이터 기반 인사이트와 인공지능 덕분에 효율성과 안전성을 훼손하지 않으면서 연료를 크게 절감하고 배출량을 줄일 수 있다.” AI 시스템이 제대로 구현됐을 때 지속가능성과 운항 효율은 같은 방향을 가리킨다.
SITA for Aircraft의 CEO 얀 카바레는 이를 상업적 관점에서 정리했다. 연료는 항공사 손익계산서에서 가장 큰 비용 항목 중 하나다. AI를 통한 연료 절감은 환경적 선택에 그치지 않는다. ESG 보고서에 반영되기 전에 먼저 재무제표에 나타나는 수익성 개선이다.
규제 환경과 도입 가속 배경
유럽환경청 추정에 따르면 상업 항공은 전 세계 CO₂ 배출량의 약 2.5%를 차지한다. 실제 기후 영향은 이보다 높다. 고고도 배출과 항적운 형성이 순수 CO₂ 수치를 넘어서는 온난화 효과를 유발하기 때문이다. EU의 RefuelEU Aviation 규정은 2025년부터 지속가능 항공 연료(SAF) 혼합 비율을 단계적으로 높이도록 의무화하고 있으며. 2030년 6%, 2050년 70%가 목표치다.
기본 연료 효율을 최적화하지 않은 항공사는 SAF 의무 이행 주기에 진입할 때 구조적 비용이 이미 통제 불능 상태일 위험이 있다. SAF는 현재 일반 항공유 대비 상당한 프리미엄이 붙는다. AI 최적화로 절감한 연료 1톤은 항공사가 혼합 의무를 충족하기 위해 구매해야 할 SAF 물량을 직접 줄여준다.
ITA항공은 네트워크 전 편에 걸쳐 AI 기반 상승 최적화를 표준화했다. 시범 노선이나 일부 기재 테스트 단계는 끝났다. 시스템은 전 기단에서 운영 중이다 또한 유럽 규제 체계 아래서 운항하는 항공사들에게. 노선별 세부 배출 데이터를 보고할 수 있는 역량은 향후 2년 내에 경쟁 우위에서 의무 준수 요건으로 전환될 가능성이 높다. ITA항공은 이미 시스템을 운영 중에 두고 있으며, 이 선점 효과는 두 가지로 측정된다. 지금 당장의 운영 비용 절감, 그리고 2027년까지의 규제 리스크 감소다.
