En los últimos años, la inteligencia artificial se consolidó como un aliado estratégico para las industrias extractivas y de alto riesgo operativo. Desde la minería hasta la energía, los modelos predictivos y las plataformas de análisis inteligente están redefiniendo la manera de producir, mantener y decidir. En un sector como el Oil & Gas, donde la continuidad operacional y la seguridad son factores críticos, la IA dejó de ser una promesa de futuro para convertirse en una herramienta de gestión presente que transforma datos en decisiones.

En el IA Day, organizado por la Cámara de la Industria Argentina de Software (CESSI), se presentaron varios casos del sector donde la combinación de machine learning, computer vision e IA generativa permitió anticipar riesgos, optimizar rendimientos y mejorar la eficiencia de los activos. En exploración y producción, por ejemplo, los modelos predictivos ayudaron a estimar con mayor precisión la productividad de los pozos, reduciendo la incertidumbre económica y elevando la rentabilidad.

Sistemas de visión artificial

Al mismo tiempo, los sistemas de visión artificial detectaron comportamientos inseguros o fallas críticas antes de que derivaran en incidentes, fortaleciendo la cultura preventiva dentro de las operaciones. También se presentaron modelos de detección de anomalías aplicados a bombas PCP, capaces de anticipar el deterioro de los equipos, evitar paradas no planificadas y reducir los costos de mantenimiento.

En paralelo, las plataformas de IA generativa conversacional facilitaron el acceso en lenguaje natural a datos operacionales, democratizando el conocimiento técnico y acelerando la toma de decisiones en campo al reducir significativamente los tiempos de búsqueda y consolidación de información dispersa.

Adopción de la IA

Estas experiencias demuestran que la adopción de IA en el Oil & Gas no solo incrementa la eficiencia o reduce costos: redefine el concepto mismo de seguridad industrial. Porque cuando las decisiones se sustentan en datos, el riesgo deja de ser una variable impredecible para transformarse en un parámetro gestionable. Y este es un punto clave. Según señala McKinsey, el verdadero valor no reside exclusivamente en el algoritmo, sino en la capacidad de las organizaciones para reconfigurar procesos, gobernar datos y rediseñar flujos de trabajo que permitan escalar los pilotos hacia operaciones integradas.

En otras palabras, sin una infraestructura de datos sólida, una gobernanza clara y un liderazgo que respalde la transformación, los modelos predictivos tienden a quedar confinados en etapas experimentales. La inteligencia artificial no reemplaza la experiencia humana; la amplifica. Y en una industria donde cada decisión cuenta, esa diferencia puede significar no solo más producción, sino también más prevención, más sostenibilidad y, sobre todo, más seguridad.

*Gustavo Guaragna, director del OPSSI en CESSI y CEO de Snoop Consulting