La digitalización de la carga aérea 89 Vitoria-Gasteiz, por lo que estas terminales podrían integrar ya en su día a día la plataforma Muelle Digital, que incorpora estos modelos para predecir el comportamiento de la demanda de carga área mensual. Una de las conclusiones principales de este primer tipo de modelos es que aquellos que incluyen la información macroeconómica ajustan mucho mejor las predicciones respecto al volumen de carga (toneladas). El segundo conjunto de modelos se centra en predecir la distribución de la carga por tipo de producto y por origen-destino. En su desarrollo se han utilizado técnicas avanzadas de IA, como el machine learning, que aumentan considerablemente el grado de acierto en las predicciones, dejando un error medio de los modelos de entre 10-15%, lo que desde AIS consideran un porcentaje notoriamente bajo. Para ser más eficiente y facilitar la labor de los profesionales involucrados en la gestión de la carga, se ha programado un proceso automático que busca dentro de las miles de combinaciones de modelos posibles aquella que arroja los resultados más adecuados para cada una de las combinaciones, es decir, aeropuerto, avión de carga o de pasajeros, dirección del transporte, entre otros. Para construir los modelos, se han tomado los datos relativos a los aeropuertos de Madrid, Barcelona, Zaragoza y Vitoria-Gasteiz, por lo que estas terminales podrían integrar ya en su día a día la plataforma Muelle Digital
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