Portare l'AI su larga scala nell'upstream energy

Le aziende del settore energetico stanno entrando in una nuova fase del loro rapporto con l'intelligenza artificiale. La prima fase ha dimostrato che l'AI può funzionare nelle attività upstream. I team ne hanno esplorato le potenzialità, sviluppato modelli e implementato piattaforme di dati. Un lavoro fondamentale, che ha però fatto emergere una realtà più complessa. Oggi il valore non dipende più dalla capacità di sviluppare modelli, ma dalla capacità di portarli su larga scala e integrarli nel lavoro quotidiano.

Solo il 7% delle organizzazioni del settore energetico è riuscito davvero a implementare l'AI su scala aziendale. E persino tra le realtà più avanzate, solo un terzo delle iniziative strategiche di AI arriva alla piena implementazione. Le altre si arenano lungo il percorso, generando insight senza tradursi in miglioramenti duraturi delle prestazioni. Nel frattempo, il 21% dei leader del settore energetico indica la scarsa integrazione tra le iniziative di AI e la strategia di business principale come l'unico grande ostacolo alla creazione di valore. Il quadro è chiaro e ricorrente. Le organizzazioni sanno sviluppare modelli, ma faticano a trasformarli in risultati concreti.

Il motivo è strutturale. La maggior parte degli operatori upstream utilizza ancora sistemi di gestione, processi decisionali e flussi di lavoro progettati per un mondo in cui gli insight erano scarsi e arrivavano lentamente. Se l'AI viene semplicemente innestata su questi modelli, i benefici rimangono circoscritti. Quando invece il modello operativo viene ripensato attorno alla governance dell'AI, agli investimenti, alle competenze e alle responsabilità decisionali, le prestazioni iniziano a migliorare.

Un gruppo ancora ristretto, ma in crescita, di aziende leader ha già intrapreso questa strada. Queste organizzazioni non misurano più il successo in base al numero di progetti pilota, ma ai risultati ottenuti. E l'impatto emerge proprio dove conta di più: produttività, tempi dei cicli di sviluppo, efficienza del capitale e coerenza nell'esecuzione tra i diversi asset.

La domanda non è più se l'AI funziona, ma se la tua organizzazione è strutturata per portarla su larga scala.

Dalla sperimentazione alla scalabilità

Diversi cambiamenti stanno accelerando il passaggio dalla sperimentazione all'adozione su larga scala. Nel loro insieme, stanno ridefinendo i criteri di successo nell'upstream energy e tracciando una linea di demarcazione tra chi si limita a sperimentare l'AI e chi riesce a trasformarla in un vantaggio competitivo. Dopo un decennio all'insegna della disciplina del capitale, dei dividendi e dei riacquisti di azioni proprie, i leader dell'upstream si trovano oggi di fronte a una sfida ancora più impegnativa: migliorare significativamente le prestazioni mantenendo sostanzialmente invariato il livello degli investimenti.

Dalla produttività in astratto a risultati misurabili:

i leader vogliono evidenze concrete di dove e come l'AI stia migliorando i tassi di recupero, aumentando l'operatività degli asset, abbreviando i cicli di sviluppo e rafforzando l'efficienza del capitale. Quest'attenzione ai risultati impone di definire con chiarezza le priorità. Quando l'AI è strettamente legata a risultati concreti, portarla su larga scala diventa una necessità, non più un obiettivo a cui aspirare.

La diffusione delle competenze, non l'accuratezza dei modelli, è il vero fattore limitante:

la maggior parte delle organizzazioni ha accesso a strumenti di AI avanzati. Molte meno, però, dispongono di una workforce sicura nell'utilizzarli. Quando ingegneri, geoscienziati e operatori non riescono a interagire efficacemente con l'AI, anche i modelli di alta qualità faticano a incidere sui processi decisionali. Quando invece dispongono delle competenze necessarie, l'adozione accelera e i vantaggi in termini di produttività diventano duraturi. Il divario di fiducia è evidente: Il 64% degli intervistati del settore dell'energia afferma che i dipendenti si fidano più degli insight forniti dai colleghi che di quelli generati dall'AI. L'adozione dipende da modelli operativi incentrati sulle persone, non soltanto da strumenti autonomi.

La realtà economica:

con l'adozione dell'AI su larga scala, i fattori economici ne determinano il livello di ambizione. L'efficienza dell'infrastruttura, i costi di elaborazione e una gestione rigorosa del ciclo di vita dei modelli diventano fattori di differenziazione competitiva. Le organizzazioni che padroneggiano questi elementi fondamentali possono adottare l'AI su vasta scala e in modo sostenibile. Quelle che non ci riescono sono costrette a limitarne l'implementazione, riducendone di conseguenza l'impatto. In uno scenario caratterizzato da prezzi destinati a rimanere bassi più a lungo, un vantaggio strutturale in termini di costo unitario diventa la principale leva competitiva. Portare l'AI su larga scala nelle attività relative al sottosuolo, ai pozzi e alla produzione rappresenta una delle vie più dirette per conseguirlo. In un contesto di persistente incertezza sul fronte dell'offerta, agilità e rapidità nell'elaborazione degli scenari diventano potenti leve competitive. L'AI su larga scala consente agli operatori di cogliere più rapidamente i cambiamenti, rivedere i piani con maggiore velocità e riallocare il capitale con più sicurezza.

Passare dai progetti pilota a un impatto concreto su scala aziendale richiede molto più che modelli migliori o una loro adozione più estesa. Significa ripensare il modo in cui vengono prese le decisioni e svolte le attività, nonché il modo in cui l'AI viene governata, finanziata e adottata nell'intera organizzazione. Le organizzazioni che hanno successo concentrano gli sforzi su un numero ristretto di imperativi che consentono di portare l'AI su larga scala come capacità operativa fondamentale

I 5 imperativi per portare l'AI su larga scala

Dai principi alla pratica: l'AI su larga scala nel settore upstream

Quando vengono applicati insieme e su larga scala, i cinque imperativi si traducono in risultati concreti. Le attività upstream offrono uno degli esempi più chiari di ciò che accade quando l'AI viene considerata una capacità operativa integrata nei processi decisionali, nei flussi di lavoro e negli asset. In questo contesto, portare l'AI su larga scala non significa semplicemente farne un uso maggiore. Significa prendere meglio le stesse decisioni critiche, ovunque sia necessario prenderle.

Le prestazioni nell'upstream dipendono da migliaia di decisioni interconnesse, prese in condizioni di incertezza. Il posizionamento dei pozzi, i parametri di perforazione, la progettazione dei completamenti, l'ottimizzazione della produzione e l'affidabilità delle apparecchiature sono tutti elementi strettamente correlati. Migliorarne uno singolarmente produce benefici. Migliorarli tutti insieme e su larga scala trasforma i risultati.

L'AI supporta il posizionamento dei pozzi integrando dati sismici, log e misurazioni in tempo reale, per mantenere i pozzi nelle zone più produttive. Ottimizza i parametri di perforazione per ridurre le anomalie operative e aumentare la velocità di avanzamento. Valuta i progetti di completamento prima dell'esecuzione, consentendo ai team di testare virtualmente diverse opzioni, anziché verificarne l'efficacia soltanto sul campo. Inoltre, regola dinamicamente i sistemi di produzione e consente di prevedere i guasti delle apparecchiature prima che si verifichino.

Quando queste capacità vengono standardizzate e implementate nei diversi asset, la produttività migliora in modo sistematico, anziché episodico. L'esperienza del settore evidenzia incrementi nella produttività dei pozzi e un posizionamento più coerente nelle zone di perforazione produttive. Questi risultati riflettono l'effetto cumulativo dell'AI integrata nei flussi di lavoro di pianificazione, perforazione, completamento e produzione.

In un contesto caratterizzato da prezzi sotto pressione e da un modello di allocazione del capitale orientato alla remunerazione degli azionisti, la GenAI applicata alle attività di sottosuolo e ai pozzi non rappresenta una spesa tecnologica discrezionale. È uno dei percorsi con il ROI più elevato per ridurre strutturalmente i livelli di break-even, abbreviare i tempi dei cicli e ottenere prestazioni più resilienti in condizioni di volatilità. 

Consideriamo Aramco, che sta mettendo in pratica questo approccio su larga scala. Aramco utilizza ampiamente l'AI nelle proprie attività core per migliorare l'efficienza, ridurre i costi e diminuire le emissioni. Nel 2024, Aramco ha registrato 1,8 miliardi di dollari di valore generato dalle tecnologie basate sull'AI e ha individuato 442 casi d'uso dell'AI nelle proprie attività. Alla fine del 2025, erano state implementate oltre 200 soluzioni, mentre più di 100 erano in fase di sviluppo. L'AI supporta la modellazione dei giacimenti, il posizionamento dei pozzi, l'ottimizzazione della perforazione e della produzione e la manutenzione predittiva. L'impatto non deriva da un singolo modello, ma dall'integrazione dell'AI nei flussi di lavoro di pianificazione, perforazione, completamento e produzione, resa possibile da solide fondamenta dati, infrastrutture e modelli operativi scalabili e da competenze di AI sempre più diffuse tra la workforce.

Questo esempio mette in evidenza un principio più ampio: portare l'AI su larga scala non significa sperimentare, ma sviluppare capacità replicabili in grado di migliorare costantemente le prestazioni in tutta l'organizzazione.

Basta sperimentare. È il momento di scalare.

La prossima fase della leadership nell'AI non consiste nell'avviare altri progetti pilota, ma nel creare intenzionalmente le condizioni necessarie per portare l'AI su larga scala e consolidarla come capacità operativa fondamentale.

Il punto di partenza sono i dati e i risultati, da affrontare contemporaneamente.

La maggior parte delle organizzazioni tende a partire dalla tecnologia o dai modelli. Le aziende più avanzate seguono un approccio diverso. Iniziano selezionando uno o due risultati di business ad alto impatto, come ridurre i tempi di realizzazione dei pozzi o aumentare l'operatività degli asset, e valutano se le proprie fondamenta dati siano in grado di supportare questi obiettivi. Affrontare contemporaneamente queste due questioni consente di avviare fin da subito le conversazioni giuste ed evitare di sviluppare modelli che non possono essere implementati perché i dati sottostanti non sono ancora pronti.

Le competenze della workforce devono essere sviluppate in parallelo, non considerate un aspetto secondario.

L'ostacolo più sottovalutato alla scalabilità dell'AI non è tecnologico, ma umano. Ingegneri, geoscienziati e operatori che hanno maturato in decenni di esperienza competenze e intuito professionale guardano spesso con scetticismo alle raccomandazioni dell'AI, soprattutto quando i modelli non sono in grado di spiegarne le motivazioni in termini operativi. Le organizzazioni leader affrontano direttamente questa sfida, investendo nello sviluppo di competenze pratiche, progettando flussi di lavoro che mantengono il giudizio umano al centro dei processi decisionali e creando meccanismi di feedback che consentono ai professionisti di verificare quando le raccomandazioni dell'AI si sono rivelate corrette e quando, invece, non lo sono state. La fiducia si costruisce attraverso la trasparenza e l'esperienza, non imponendo l'adozione dall'alto.

Altrettanto importante è adottare disciplina negli investimenti.

I leader dovrebbero concentrare le risorse su un numero limitato di iniziative strategiche direttamente collegate alle prestazioni aziendali, anziché finanziare decine di sperimentazioni scollegate tra loro. Ampliare il raggio di azione senza andare in profondità genera attività, non impatto. Le organizzazioni che stanno conquistando un vantaggio competitivo non stanno facendo di più con l'AI. Stanno facendo meno cose, ma su larga scala.

La linea di demarcazione è già evidente. La maggior parte delle organizzazioni del settore energetico sta generando valore dall'AI in ambiti circoscritti, all'interno di specifiche funzioni, asset o flussi di lavoro. Molte meno hanno compiuto il salto verso un miglioramento strutturale e duraturo delle prestazioni, in cui i progressi diventano parte integrante del modo di operare anziché rimanere episodici. Collegare i processi non significa portare l'AI su scala aziendale. Ed è proprio nel divario tra queste due dimensioni che oggi si trova bloccata la maggior parte delle organizzazioni.

Tutte le aziende del settore energetico adotteranno l'AI. A fare la differenza sarà la capacità di portarla oltre i progetti pilota e i successi circoscritti, implementandola su larga scala. Le aziende che riprogetteranno il proprio business pensando alla scalabilità opereranno in modo diverso. Le decisioni verranno prese più rapidamente. L'esecuzione sarà più coerente. L'apprendimento genererà benefici cumulativi. È questo che distinguerà gli operatori che si limitano a resistere alla volatilità da quelli strutturati per affrontarla e prosperare nel lungo periodo.