Expandir la IA en el sector de la energía upstream

Las empresas energéticas están dando un paso más en su relación con la IA. La primera fase demostró que la IA podía funcionar en las operaciones upstream. Los equipos exploraron las posibilidades, crearon modelos y pusieron en marcha plataformas de datos. Fue un trabajo muy valioso, pero también expuso una cruda realidad. El valor ya no está determinado por la capacidad de crear modelos, sino por la capacidad de adaptarlos al trabajo diario.

Soloel 7% de las energéticas han ampliado realmente el uso de la IA en toda su organización. Incluso entre los líderes del sector, solo un tercio de las apuestas estratégicas en IA llegan a implementarse a gran escala. El resto se estanca, generando información sin lograr un cambio duradero en el rendimiento. Mientras tanto, el 21% de los líderes energéticos citan la integración deficiente entre las iniciativas de IA y la estrategia empresarial principal como el mayor obstáculo. El patrón es sistemático. Las empresas pueden crear modelos, pero les cuesta conseguir que sean realmente prácticos.

La razón es estructural. La mayoría de los operadores upstream siguen utilizando sistemas de gestión, procesos de toma de decisiones y flujos de trabajo diseñados para un mundo en el que la información era escasa y se obtenía de forma lenta. En estos modelos, la IA ofrece avances localizados. Rediseñar el modelo operativo en torno a la gobernanza de la IA, la financiación, las habilidades y los derechos de decisión es el primer paso para que el rendimiento comience a mejorar.

Eso es lo que hacen cada vez más líderes del sector. Han cambiado la medida del éxito de los proyectos piloto a los resultados, y obtienen resultados en las áreas importantes: productividad, tiempo del ciclo de desarrollo, eficiencia del capital y coherencia de la ejecución en todos los activos.

La cuestión ya no es si la IA funciona, sino si tu organización está preparada para expandir su uso.

De la experimentación a la implementación a gran escala

Varios cambios están acelerando la transición desde la experimentación hacia la implementación a gran escala. Juntos están redefiniendo el éxito en el sector energético upstream y diferenciando a quienes experimentan con la IA de quienes la convierten en una ventaja. Después de una década de disciplina de capital, dividendos y recompras, los líderes del upstream se enfrentan ahora a un cometido más duro: ofrecer un rendimiento sustancialmente mejor con la misma dotación de capital.

De la productividad abstracta a resultados medibles:

Las organizaciones líderes quieren pruebas claras de dónde la IA mejora la recuperación, aumenta el tiempo de actividad, acorta los ciclos de desarrollo y refuerza la eficiencia del capital. Este enfoque fuerza la priorización. Cuando la IA se basa en los resultados, la escalabilidad se convierte en un requisito, no en una aspiración.

La difusión de habilidades supera a la precisión del modelo como limitación principal:

La mayoría de las organizaciones pueden acceder a potentes herramientas de IA. Sin embargo, muy pocas cuentan con personal que se sienta seguro al utilizarlas. Cuando los ingenieros, geocientíficos y operadores no pueden interactuar eficazmente con la IA, incluso los modelos de alta calidad tienen dificultades para influir en las decisiones. Cuando pueden, la adopción se acelera y el aumento de la productividad se vuelve duradero. Esta brecha de confianza es explícita: el 64% de los encuestados en el sector energético afirma que los profesionales confían más en la información de sus compañeros humanos que en la generada por la IA. La adopción depende de modelos operativos dirigidos por personas, no de herramientas autónomas.

La realidad económica:

A medida que el uso de la IA se expande, la economía influye en la ambición. La eficiencia de la infraestructura, los costes informáticos y la disciplina del ciclo de vida de los modelos se convierten en diferenciadores competitivos. Las organizaciones que dominan estos fundamentos pueden crecer de forma amplia y sostenible. Las que no lo hacen se ven obligadas a limitar su implantación y a diluir su impacto. En un entorno de precios bajos prolongados, la ventaja estructural en términos de costes unitarios se convierte en el principal factor de competitividad. Ampliar el uso de la IA en el subsuelo, los pozos y la producción es una de las vías más directas para lograrlo. Con la continua incertidumbre en el suministro, la agilidad y la rapidez a la hora de analizar escenarios se convierten en armas competitivas. La IA a gran escala permite a los operadores detectar antes los cambios, replanificar más rápido y redistribuir el capital con confianza.

Pasar de los proyectos piloto al impacto empresarial requiere más que mejorar los modelos o ampliar su implementación. Es necesario rediseñar la forma en que se toman las decisiones, cómo se realiza el trabajo y cómo se gobierna, financia y adopta la IA en toda la empresa. Las organizaciones que tienen éxito se alinean en torno a un pequeño conjunto de imperativos que permiten que la IA se adapte como una capacidad operativa principal.

Los cinco imperativos para aprovechar la IA

Del principio a la práctica: la IA a gran escala en el sector de la energía upstream

Cuando se aplican juntos a escala, los cinco imperativos cobran vida. Las operaciones upstream son uno de los ejemplos más claros de lo que ocurre cuando la IA se trata como una capacidad operativa integrada en decisiones, flujos de trabajo y activos. En este contexto, la expansión no consiste en hacer más con la IA. Se trata de mejorar las mismas decisiones críticas, dondequiera que ocurran.

El rendimiento de la energía upstream está formado por miles de decisiones interconectadas que se toman en condiciones de incertidumbre. Todo está en sincronía: la ubicación de pozos, los parámetros de perforación, el diseño de finalización, la optimización de la producción y la fiabilidad del equipo. Mejorar cualquiera de estos aspectos por separado ya supone una ayuda. Mejorarlos juntos, a escala, cambia los resultados.

La IA ayuda en la ubicación de los pozos mediante la integración de datos sísmicos, registros y mediciones en tiempo real, con el fin de mantenerlos en las zonas más productivas. Optimiza los parámetros de perforación para reducir la disfunción y aumentar la velocidad de penetración. Evalúa los diseños de finalización antes de la ejecución, lo que permite probar las opciones virtualmente en lugar de aprender solo sobre el terreno. Ajusta los sistemas de producción de forma dinámica y predice los fallos de los equipos antes de que se produzcan.

Cuando estas capacidades se estandarizan e implementan en todos los activos, la productividad mejora de forma sistemática en lugar de por episodios. La experiencia en el sector muestra mejoras en la productividad de los pozos y una ubicación más coherente en zonas de perforación productivas. Estos resultados reflejan el efecto acumulativo de la IA integrada en los flujos de trabajo de planificación, perforación, finalización y producción.

En un entorno de precios limitados y un modelo de capital basado en la rentabilidad, la inversión en IA generativa para subsuelo y pozos no es una decisión discrecional en materia de tecnología. Es una de las mejores vías de retorno de la inversión para reducir estructuralmente los obstáculos, acelerar los ciclos y reforzar el rendimiento en condiciones de volatilidad. 

Tomemos el ejemplo de Aramco, que está implementando este enfoque a gran escala. Aramco utiliza la IA ampliamente en su negocio principal para mejorar la eficiencia y reducir los costes y las emisiones. En 2024, Aramco registró un valor obtenido de 1.800 millones de dólares en tecnología basada en IA e identificó 442 casos de uso de IA en todas sus operaciones. Se han implementado más de 200 soluciones, con más de 100 en desarrollo a finales de 2025. La IA admite el modelado de yacimientos, la colocación de pozos, la optimización de la perforación, el ajuste de la producción y el mantenimiento predictivo. El impacto no proviene de un solo modelo, sino de la IA integrada en los flujos de trabajo de planificación, perforación, finalización y producción, gracias a unas bases de datos sólidas, una infraestructura y modelos operativos ampliables, y una creciente confianza en el uso de la IA en toda la plantilla.

Este ejemplo destaca una cuestión más amplia: la IA a escala no consiste en experimentar. Se trata de crear una capacidad repetible que ofrezca una mejora constante del rendimiento en toda la empresa.

Deja de experimentar. Empieza a escalar.

La siguiente fase del liderazgo en IA no consiste en ejecutar más proyectos piloto. Hay que crear las condiciones para la escalabilidad e institucionalizar la IA como una capacidad operativa fundamental.

El punto de partida son los datos y los resultados, que se abordan de manera simultánea.

La mayoría de las organizaciones quieren empezar con la tecnología o los modelos. Los líderes empiezan de forma diferente. En primer lugar, seleccionan uno o dos resultados empresariales de gran impacto, como la agilización en la entrega de los pozos o el aumento del tiempo de actividad, y evalúan si la base de datos puede respaldar esos objetivos. Estas dos preguntas, formuladas en conjunto, obligan a tener las conversaciones correctas antes y evitan el patrón de creación de modelos que no se pueden implementar porque los datos subyacentes no están listos.

La capacitación de la plantilla debe construirse en paralelo, no después.

El obstáculo más subestimado para escalar la IA no es técnico, sino humano. Los ingenieros, geocientíficos y operadores que pasaron décadas mejorando su intuición a través de la experiencia a menudo ven las recomendaciones de la IA con escepticismo, especialmente cuando los modelos no pueden explicar su razonamiento en términos operativos. Las organizaciones líderes abordan este problema invirtiendo en la creación de capacidades prácticas, diseñando flujos de trabajo que priorizan el criterio humano y creando mecanismos de retroalimentación para que los profesionales puedan identificar en qué casos las recomendaciones de la IA han sido acertadas y en cuáles no. La confianza se crea a través de la transparencia y la experiencia, no a través de mandatos.

La disciplina de inversión es igualmente importante.

Los líderes deben concentrar los recursos en un pequeño número de apuestas estratégicas vinculadas directamente al rendimiento empresarial, en lugar de financiar docenas de experimentos aislados. La amplitud sin profundidad produce actividad sin impacto. Las organizaciones que avanzan no están haciendo más cosas con la IA, sino menos, pero a gran escala.

La línea que divide el éxito del fracaso ya es evidente. La mayoría de las energéticas apuestan por el valor de la IA en áreas, funciones, activos o flujos de trabajo específicos. Muchas menos han logrado dar el paso hacia un cambio estructural y sostenido en su rendimiento, donde la mejora es permanente y no ocasional. Conectar los procesos no es lo mismo que escalar en toda la empresa, y la brecha entre ambos es el punto en el que la mayoría de las organizaciones se encuentran actualmente estancadas.

Todas las empresas energéticas acabarán implementando la IA. La clave estará en determinar cuáles pueden llevarla más allá de los proyectos piloto y los éxitos locales. Aquellas que rediseñen sus negocios para adaptarse funcionarán de forma diferente. Las decisiones serán más rápidas. La ejecución será más coherente. El aprendizaje se multiplicará. Eso es lo que distingue a los operadores que padecen la volatilidad de aquellos que están preparados para sobrevivir a ella.