Cómo la inteligencia artificial transforma la industria de los hidrocarburos

Comienzan a consolidarse soluciones basadas en IA agéntica, diseñadas para integrarse en los flujos reales del sector de oil & gas.

Inteligencia Artificial. La velocidad del avance tecnológico supera hoy el ritmo de adopción en el oil & gas.

La industria de los hidrocarburos (oil&gas) opera bajo algunos de los estándares de seguridad más exigentes del mundo. La gestión del riesgo, el cumplimiento normativo y la continuidad operacional dependen de un volumen creciente de información que se genera a diario tanto en campo como en los sistemas centrales. En ese escenario, la inteligencia artificial dejó de ser una promesa de largo plazo para convertirse en una herramienta concreta de gestión, capaz de convertir datos en decisiones operativas.

La incorporación de IA en el sector no suele comenzar por las aplicaciones más sofisticadas. Si bien existen desarrollos avanzados -como drones para inspecciones remotas, sensores inteligentes o analítica aplicada a perforación-, en la práctica muchas compañías están encontrando valor de manera más inmediata al automatizar procesos transversales que atraviesan seguridad, operación y cumplimiento.

El oil & gas es una de las industrias con mayor volumen de información operativa y regulatoria. Partes diarios, reportes de incidentes, permisos de trabajo, inspecciones, controles de equipos de protección personal, auditorías y reportes regulatorios generan miles de registros que, en muchos casos, todavía dependen de carga manual, planillas y validaciones posteriores. Este esquema no solo demanda tiempo operativo, sino que también introduce fricción, errores y demoras en la toma de decisiones.

Es en ese punto donde la inteligencia artificial comienza a mostrar su impacto más tangible. No solo ordenando y automatizando la carga de información, sino aportando valor sobre esos datos. La IA permite procesar grandes volúmenes de registros, analizar contexto e historial, detectar patrones, anticipar riesgos y generar acciones concretas.

Un caso ilustrativo es la gestión de incidentes. Frente a un evento de seguridad, un sistema basado en IA puede analizar antecedentes similares, evaluar condiciones operativas, proponer un análisis de causa raíz y sugerir planes de acción priorizados para su validación por parte del equipo responsable. De este modo, el dato deja de quedar archivado y pasa a integrarse en un flujo que habilita prevención y seguimiento.

Algo similar ocurre con el control operativo en campo. Tecnologías de visión por computadora permiten monitorear el uso correcto de equipos de protección personal, detectar desvíos en tiempo real y generar alertas tempranas. A esto se suman interfaces de voz a texto que facilitan la carga de reportes directamente desde el lugar de trabajo, sin interrumpir la tarea y con mayor precisión, mejorando la calidad del dato desde su origen.

Sobre esta base, la IA puede avanzar hacia modelos de predicción y forecasting, identificando tendencias, repeticiones o combinaciones de factores que incrementan el riesgo. De esta manera, la seguridad y la operación dejan de ser reactivas y pasan a apoyarse en información anticipada y recomendaciones accionables.

En este contexto comienzan a consolidarse soluciones basadas en IA agéntica, diseñadas para integrarse en los flujos reales del sector de oil & gas. Hoy, existen startups argentinas especializadas en este enfoque, que desarrollan agentes de inteligencia artificial que se conectan con los sistemas operativos de las compañías para automatizar la carga de datos, generar reportes, priorizar riesgos y accionar sobre procesos que atraviesan la seguridad, la operación diaria y el cumplimiento normativo. Estas soluciones se aplican en áreas como logística, compras, abastecimiento, administración, recursos humanos, sistemas y gestión de calidad, donde la información suele estar distribuida entre múltiples herramientas y equipos.

“En sectores donde el error tiene consecuencias reales, la IA no puede limitarse a mostrar datos. Tiene que integrarse al trabajo diario, entender el contexto operativo y ayudar a ejecutar decisiones”, señala Sebastián Rinaldi, fundador de Laburen. “El mayor valor aparece cuando la tecnología se hace cargo de lo repetitivo y libera a los equipos para enfocarse en criterio, prevención y control”, agrega.

La velocidad del avance tecnológico supera hoy el ritmo de adopción en el oil & gas, en parte porque incorporar estas herramientas implica adaptar procesos existentes y hábitos de trabajo. Por eso, el camino más sólido no pasa por comenzar con lo más sofisticado, sino por automatizar primero aquello que hoy consume tiempo, genera fricción y tiene impacto directo en seguridad y eficiencia.

El sector se encuentra así ante una oportunidad concreta. Las organizaciones que logren transformar datos operativos y de seguridad en decisiones, y liberar a sus equipos de tareas repetitivas, estarán mejor posicionadas para operar con mayor previsibilidad, eficiencia y control en un entorno cada vez más exigente.