PERSPECTIVA
Escalonamento da IA no setor de energia upstream
Como os líderes transformam a inteligência em vantagem competitiva
10MINUTOS DE LEITURA
23 março 2026
As empresas do setor de energia estão ultrapassando um marco em sua relação com a inteligência artificial. A primeira fase comprovou que a IA poderia ser aplicada nas operações de upstream. As equipes testaram as possibilidades, desenvolveram modelos e implementaram plataformas de dados. Esse trabalho foi importante. Mas ele também revelou uma verdade mais dura. O valor já não é mais determinado pela capacidade de construir modelos, mas sim pela capacidade de aplicá-los ao trabalho do dia a dia.
Apenas 7% das empresas do setor de energia implementaram a inteligência artificial em larga escala em toda a organização. Mesmo entre os líderes do setor, apenas um terço das iniciativas estratégicas de IA chega a ser implementada em grande escala. O restante fica estagnado, gerando insights, mas sem promover mudanças sustentáveis no desempenho. Enquanto isso, 21% dos líderes do setor de energia apontam a falta de integração entre as iniciativas de IA e a estratégia central dos negócios como o principal fator limitante da geração de valor. O padrão é consistente. As organizações podem criar modelos. Elas têm dificuldade em fazer com que eles tenham importância.
A razão é estrutural. A maioria das operadoras do setor de upstream ainda opera com sistemas de gestão, poderes de decisão e fluxos de trabalho concebidos para um mundo em que as informações eram escassas e demoravam a chegar. Sobrepostos a esses modelos, os recursos de IA geram ganhos localizados. Redesenhe o modelo operacional em torno de governança de IA, financiamento, competências e direitos de decisão, e o desempenho começa a evoluir.
Um grupo pequeno, mas crescente, de líderes já está fazendo isso. Eles mudaram o critério de sucesso, passando dos projetos-piloto para os resultados, e os resultados aparecem onde realmente importa: produtividade, tempo do ciclo de desenvolvimento, eficiência de capital e consistência na execução em todos os ativos.
A questão já não é se a IA funciona. É se a sua organização está preparada para ampliá-la.
Da experimentação à implementação em larga escala
Várias mudanças estão acelerando a transição da fase experimental para a implementação em larga escala. Juntos, eles estão redefinindo o que significa o sucesso no setor de energia de upstream e diferenciando aqueles que apenas testam a IA daqueles que a transformam em vantagem. Após uma década de disciplina financeira, dividendos e recompra de ações, as empresas líderes do setor de upstream enfrentam agora um desafio mais difícil: apresentar um desempenho significativamente melhor, mantendo, em grande parte, o mesmo orçamento.
Da produtividade abstrata aos resultados mensuráveis:
Os líderes querem evidências claras de onde a IA está melhorando a recuperação, aumentando o tempo de atividade, reduzindo os ciclos de desenvolvimento e fortalecendo a eficiência de capital. Esse foco obriga a estabelecer prioridades. Quando a IA está voltada para resultados, a escala se torna uma exigência, e não uma aspiração.
A difusão de habilidades, e não a precisão do modelo, como principal restrição:
A maioria das organizações tem acesso a ferramentas de inteligência artificial poderosas. Muito menos empresas contam com uma equipe de trabalho que saiba utilizá-los com confiança. Quando engenheiros, geocientistas e operadores não conseguem interagir de forma eficaz com a IA, mesmo modelos de alta qualidade têm dificuldade em influenciar as decisões. Quando isso é possível, a adoção se acelera e os ganhos de produtividade tornam-se duradouros. Essa falta de confiança é evidente: 64% dos entrevistados no setor de energia afirmam que os funcionários confiam mais nas informações fornecidas por colegas humanos do que nas geradas por inteligência artificial. A adoção depende de modelos operacionais orientados por pessoas, e não apenas de ferramentas autônomas.
A realidade econômica:
À medida que a IA se expande, a economia orienta a ambição. A eficiência da infraestrutura, o custo de computação e a disciplina no ciclo de vida dos modelos tornam-se diferenciais competitivos. As organizações que dominam esses fundamentos conseguem escalar de forma ampla e sustentável. As que não conseguem são obrigadas a limitar a implementação e diluir o impacto. Em um cenário de preços baixos por um período prolongado, a vantagem estrutural no custo unitário torna-se o principal fator de competitividade. Escalar a IA nas operações de subsuperfície, nos poços e na produção é um dos caminhos mais diretos para alcançar esse objetivo. Com a incerteza contínua no abastecimento, a agilidade e a rapidez na análise de cenários tornam-se armas competitivas. A IA em escala permite que as operadoras detectem mudanças mais rapidamente, refaçam os planos com mais agilidade e realoquem capital com confiança.
Para passar de projetos-piloto para um impacto nas empresas, é preciso mais do que melhores modelos ou uma implantação mais ampla. Isso exige uma reformulação da forma como as decisões são tomadas, como o trabalho é realizado e como a IA é regulamentada, financiada e adotada em toda a empresa. As organizações bem-sucedidas se alinham em torno de um pequeno conjunto de imperativos que permitem que a IA se expanda como uma capacidade operacional essencial.
Os 5 imperativos para escalar a IA
Lidere pelo valor e repense o trabalho
A IA em escala começa com resultados comerciais reais, e não com tecnologia ou técnicas. Os líderes do setor definem os resultados operacionais que precisam ser alterados, como maior taxa de recuperação, redução do tempo não produtivo, ciclos de desenvolvimento mais rápidos, maior eficiência de capital ou operações mais seguras. As iniciativas de IA são concebidas com base nas decisões que determinam esses resultados, mantendo o foco no que é mais importante para o desempenho.
Essa abordagem que prioriza os resultados vincula o investimento em IA ao trabalho que molda os resultados e torna a expansão uma necessidade, e não apenas uma aspiração. Quando o valor é visível e medido em termos comerciais, a IA vai além dos projetos-piloto e se torna um fator essencial de desempenho.
Reinvente talentos e formas de trabalhar
A IA não se expande apenas por meio de especialistas. Ela se torna escalável quando engenheiros, geocientistas e operadores conseguem trabalhar com ela com confiança. As empresas líderes investem no desenvolvimento de competências práticas e aplicadas, para que as pessoas possam interpretar as recomendações da IA, questionar os resultados e incorporar a experiência adquirida aos modelos. Os fluxos de trabalho são redesenhados para que a IA aprimore o julgamento no momento da tomada de decisão.
Com o tempo, a IA passa a fazer parte do trabalho cotidiano, em vez de ser tratada como uma iniciativa digital à parte. É isso que transforma a adoção em ganhos duradouros de produtividade.
Construir um núcleo digital seguro e pensado para IA
À medida que o uso da IA cresce, a economia define as ambições. As empresas líderes projetam seu núcleo digital com escalabilidade em mente desde o início, tratando a eficiência da infraestrutura, a segurança, a orquestração de modelos, o gerenciamento do ciclo de vida e a reutilização de plataformas como capacidades estratégicas, e não apenas como questões de bom senso técnico.
Dados confiáveis, plataformas resilientes e uma governança disciplinada permitem que as soluções de IA sejam reutilizadas com confiança em todos os ativos e cadeias de valor. Essa base garante que a IA seja confiável e acessível o suficiente para ser amplamente implantada, transformando soluções isoladas em recursos corporativos.
Fechar a lacuna em IA responsável
A IA em grande escala depende da confiança. Os líderes do setor consideram a IA responsável um requisito de projeto, e não um mecanismo de controle adicionado posteriormente. Eles investem em bases de dados sólidas, incluindo qualidade, contexto, origem e governança, para que as recomendações da IA sejam confiáveis e compreensíveis.
O modelo operacional incorpora responsabilidades claras, prestação de contas e transparência, com explicabilidade aplicada onde é mais importante. Isso garante que as informações geradas pela IA sejam confiáveis e utilizadas na tomada de decisões operacionais essenciais. A IA responsável não é um obstáculo à sua expansão. É o que possibilita a adoção sustentável em toda a empresa.
Impulsionar a reinvenção contínua e a geração de valor
A IA em escala não é uma transformação pontual. É uma capacidade contínua diretamente ligada à criação de valor. As empresas líderes atribuem responsabilidades claras e uma hipótese de valor a cada iniciativa de IA, acompanhando o impacto em termos comerciais com o mesmo rigor aplicado aos investimentos de capital.
Elas estabelecem caminhos claros desde a fase piloto até a produção e, por fim, até o padrão corporativo, apoiados por financiamento, governança e prestação de contas que possibilitam a reutilização e a evolução. Os resultados são medidos e incorporados às decisões e aos modelos, reduzindo o ciclo entre a coleta de dados, o aprendizado e a execução. É assim que a IA passa da fase experimental para se tornar uma capacidade institucional, e a melhoria do desempenho passa a ser estrutural, em vez de episódica.
Da teoria à prática: como é a IA em escala no setor de upstream
Quando aplicados em conjunto e em grande escala, os cinco imperativos ganham vida. As operações upstream constituem um dos exemplos mais claros do que ocorre quando a IA é tratada como uma capacidade operacional integrada às decisões, aos fluxos de trabalho e aos ativos. Neste contexto, a escala não significa fazer mais com a IA. Trata-se de tomar as mesmas decisões críticas de maneira mais eficaz, onde quer que elas ocorram.
O desempenho no upstream é moldado por milhares de decisões interconectadas tomadas em condições de incerteza. A localização do poço, os parâmetros de perfuração, o projeto de completação, a otimização da produção e a confiabilidade dos equipamentos estão todos interligados. Melhorar qualquer um desses aspectos isoladamente já ajuda. Melhorá-los em conjunto, em grande escala, transforma os resultados.
A IA auxilia no posicionamento dos poços ao integrar dados sísmicos, registros e medições em tempo real para manter os poços nas zonas mais produtivas. Otimiza os parâmetros de perfuração para reduzir falhas e aumentar a taxa de penetração. Avalia os projetos de conclusão antes da execução, permitindo que as equipes testem as opções virtualmente, em vez de aprenderem apenas na prática. Ajusta dinamicamente os sistemas de produção e prevê falhas nos equipamentos antes que ocorram.
Quando esses recursos são padronizados e implantados em todos os ativos, a produtividade aumenta de forma sistemática, e não apenas pontualmente. A experiência do setor demonstra aumentos na produtividade dos poços e uma localização mais consistente nas zonas produtivas de perfuração. Esses resultados refletem o efeito cumulativo da IA integrada aos fluxos de trabalho de planejamento, perfuração, conclusão e produção.
Em um cenário de preços restritos e um modelo de capital orientado pelo retorno, a Ia generativa em subsuperfície e poços não é um gasto opcional com tecnologia. É uma das estratégias com maior ROI para reduzir estruturalmente os pontos de equilíbrio, acelerar o tempo de ciclo e garantir um desempenho mais resiliente em condições de volatilidade.
Veja o caso da Aramco, que está implementando essa abordagem em larga escala. A Aramco está utilizando amplamente a IA em todas as suas principais atividades para aumentar a eficiência, reduzir custos e diminuir as emissões. Em 2024, a Aramco registrou US$ 1,8 bilhão em valor gerado por tecnologias baseadas em IA e identificou 442 casos de uso de IA em todas as suas operações. Mais de 200 soluções estão em operação, com mais de 100 em desenvolvimento no final de 2025. A IA auxilia na modelagem de reservatórios, no posicionamento de poços, na otimização da perfuração, no ajuste da produção e na manutenção preditiva. O impacto não decorre de um único modelo, mas da IA integrada em todos os fluxos de trabalho de planejamento, perfuração, conclusão e produção, viabilizada por uma sólida base de dados, infraestrutura e modelos operacionais escaláveis, além da crescente familiaridade da força de trabalho com a IA.
Esse exemplo ressalta uma questão mais ampla. A IA em larga escala não se trata de experimentação. Trata-se de desenvolver uma capacidade repetível que proporcione uma melhoria consistente no desempenho em toda a empresa.
Pare de experimentar. Comece a dimensionar
A próxima fase da liderança em IA não se resume a realizar mais pilotos. Trata-se de criar deliberadamente as condições para dimensionar e institucionalizar a IA como uma capacidade operacional essencial.
O ponto de partida são os dados e os resultados, abordados simultaneamente.
A maioria das organizações quer começar pela tecnologia ou pelos modelos. Os líderes começam de uma forma diferente. Eles começam selecionando um ou dois resultados comerciais de alto impacto, como reduzir o tempo de entrega dos poços ou aumentar o tempo de operabilidade, e avaliando se sua infraestrutura de dados é capaz de apoiar essas metas. Essas duas perguntas, feitas juntas, estimulam as discussões certas mais cedo e evitam o padrão de criar modelos que não podem ser implementados porque os dados subjacentes ainda não estão prontos.
A fluência da força de trabalho deve ser desenvolvida paralelamente, e não tratada como algo secundário.
O maior obstáculo subestimado para a ampliação da IA não é técnico, mas sim humano. Engenheiros, geocientistas e operadores que passaram décadas desenvolvendo sua intuição por meio da experiência costumam encarar as recomendações da IA com ceticismo, especialmente quando os modelos não conseguem explicar seu raciocínio em termos operacionais. As organizações líderes abordam essa questão de forma direta, investindo no desenvolvimento prático de competências, projetando fluxos de trabalho que mantenham o julgamento humano como elemento central e criando ciclos de feedback para que os profissionais possam identificar em que pontos as recomendações da IA estiveram corretas e em que estiveram erradas. A confiança se constrói por meio da transparência e da experiência, e não por meio de imposições.
A disciplina nos investimentos também é extremamente importante.
Os líderes devem concentrar os recursos em um pequeno número de apostas estratégicas diretamente ligadas ao desempenho da empresa, em vez de financiar dezenas de experimentos desconexos. Amplitude sem profundidade gera atividade sem impacto. As organizações que estão se destacando não estão fazendo mais com a IA. Estão fazendo menos coisas, mas em grande escala.
A diferença já é evidente. A maioria das empresas do setor de energia está gerando valor com a IA de forma pontual, em funções, ativos ou fluxos de trabalho específicos. Muito menos empresas conseguiram dar o salto para uma mudança estrutural e sustentável no desempenho, em que a melhoria se torna parte integrante do processo, em vez de ser algo pontual. Conectar processos não é o mesmo que expandir a escala por toda a empresa, e é nessa lacuna entre os dois que a maioria das organizações se encontra atualmente estagnada.
Todas as empresas do setor de energia adotarão a IA. O diferencial será quais delas conseguirão escalar a IA para além dos projetos-piloto e dos ganhos localizados. Aquelas que reformularem seus modelos de negócios para alcançar escala passarão a operar de maneira diferente. As decisões serão tomadas mais rapidamente. A execução será mais consistente. O aprendizado se acumulará. É isso que diferencia os operadores que resistem à volatilidade daqueles que estão preparados para superá-la.