Expandir a IA na energia a montante

As organizações de energia estão a ultrapassar um limiar na sua relação com a inteligência artificial. A primeira fase comprovou que a IA pode funcionar nas operações a montante. As equipas testaram o que era possível, construíram modelos e implementaram plataformas de dados. Esse trabalho foi importante. Mas também revelou uma verdade mais dura. O valor já não é determinado pela capacidade de construir modelos. É determinado pela capacidade de os expandir no trabalho do dia a dia.

Apenas 7% das organizações da indústria da energia expandiram verdadeiramente a IA a toda a organização. Mesmo entre os líderes da área, apenas um terço das apostas estratégicas em IA chegam a ser implementadas em toda a sua plenitude. As restantes estagnam, gerando dados, mas não mudanças sustentadas no desempenho. Por outro lado, 21% dos líderes da indústria da energia apontam a fraca integração entre iniciativas de IA e a estratégia fulcral dos negócios como o principal fator que limita o valor. O padrão é consistente. As organizações conseguem criar modelos. Mas têm dificuldade em levá-los a fazer a diferença.

O motivo é estrutural. A maioria dos operadores a montante ainda utiliza sistemas de gestão, direitos de decisão e fluxos de trabalho concebidos para um mundo onde os dados eram escassos e lentos. Integrada nestes modelos, a IA oferece ganhos localizados. Mas se redesenharmos o modelo operacional em torno da governação, financiamento, competências e direitos de decisão da IA, o desempenho começa a melhorar.

Um pequeno, mas crescente, grupo de líderes já o está a fazer. Mudaram a métrica de sucesso, passando de projetos-piloto para resultados, e as consequências 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 a expandir.

Da experimentação à escala

Várias mudanças estão a acelerar a transição da fase experimental para a escala. Juntas, estão a redefinir o que significa sucesso na indústria da energia a montante e a diferenciar aqueles que testam a IA daqueles que a transformam numa vantagem. Após uma década de disciplina de capital, dividendos e recompra de ações, os líderes a montante enfrentam agora um desafio mais difícil: apresentar um desempenho substancialmente melhor com um orçamento de capital praticamente idêntico.

Da produtividade abstrata aos resultados mensuráveis:

Os líderes querem provas concretas de onde a IA está a melhorar a recuperação, a aumentar o tempo operacional, a reduzir os ciclos de desenvolvimento e a reforçar a eficiência do capital. Esse foco obriga a estabelecer prioridades. Quando são os resultados que servem de base à IA, a expansão deixa de ser uma ambição e passa a ser uma necessidade.

A principal limitação está na disseminação de competências, não na precisão do modelo:

A maioria das organizações tem acesso a ferramentas de IA eficazes. São muito menos as que dispõem de uma força laboral confiante na sua utilização. Quando engenheiros, geocientistas e operadores não conseguem interagir de forma eficaz com a IA, mesmo os modelos de alta qualidade têm dificuldade em influenciar decisões. Quando o conseguem, a sua adoção acelera e os ganhos de produtividade tornam-se duradouros. Esta falta de confiança é evidente: 64% dos inquiridos na área da energia afirmam que os funcionários confiam mais nas informações fornecidas por colegas humanos do que nas geradas por IA. A adoção depende de modelos operacionais liderados por humanos, e não apenas de ferramentas autónomas.

A realidade económica:

À medida que a IA se expande, a economia define a ambição. A eficiência da infraestrutura, o custo computacional e a gestão disciplinada do ciclo de vida dos modelos tornam-se fatores diferenciadores competitivos. As organizações que dominam estas bases podem expandir-se de forma ampla e sustentável. Aquelas que não o fazem são obrigadas a limitar a implementação, reduzindo o impacto. Num cenário de preços baixos e prolongados, a vantagem estrutural em termos de custo unitário torna-se a principal alavanca da competitividade. Expandir a IA em áreas como a subsuperfície, os poços e a produção é uma das formas mais eficazes de alcançar esse objetivo. Com a incerteza contínua no fornecimento, a agilidade e a rapidez de resposta aos cenários tornam-se trunfos de competitividade. A IA expandida permite aos operadores detetar mudanças mais rapidamente, replanear mais depressa e reatribuir capital com confiança.

Passar de projetos-piloto para um impacto empresarial requer mais do que modelos melhores ou uma implementação mais ampla. É necessário repensar a forma como as decisões são tomadas, como o trabalho é realizado e como a IA é gerida, financiada e adotada em toda a organização. As organizações que alcançam o sucesso baseiam-se num conjunto reduzido de imperativos que permitem que a IA se expanda como capacidade operacional fulcral

Os 5 imperativos para expandir a IA

Do princípio à prática: como é a IA à escala a montante

Quando aplicados em conjunto e à escala, os cinco imperativos ganham vida. As operações a montante oferecem um dos exemplos mais claros do que acontece quando a IA é tratada como uma capacidade operacional integrada em decisões, fluxos de trabalho e ativos. Neste contexto, a escala não tem a ver com fazer mais com a IA. Trata-se de tomar as mesmas decisões vitais de forma mais eficaz, onde quer que ocorram.

O desempenho a montante é influenciado por milhares de decisões interligadas tomadas em condições de incerteza. A localização dos poços, os parâmetros de perfuração, o projeto de conclusão, a otimização da produção e a fiabilidade do equipamento estão todos interligados. Melhorar qualquer um destes aspetos isoladamente já é útil. Melhorá-los em conjunto e à escala gera mudanças nos resultados.

A IA ajuda a determinar a localização ideal dos poços, integrando dados sísmicos, registos e medições em tempo real para os manter nas zonas mais produtivas. Otimiza os parâmetros de perfuração para reduzir disfunções e aumentar a rapidez de penetração. Avalia os projetos de conclusão antes da sua execução, permitindo que as equipas testem as opções virtualmente, em vez de aprenderem apenas no terreno. Ajusta os sistemas de produção de forma dinâmica e prevê falhas nos equipamentos antes que ocorram.

Quando estas capacidades são normalizadas e implementadas em todos os recursos, a produtividade melhora de forma sistemática, e não apenas pontualmente. A experiência na indústria demonstra que é possível aumentar a produtividade dos poços e garantir uma localização mais consistente em zonas de perfuração produtivas. Estes resultados refletem o efeito cumulativo da IA integrada em todos os fluxos de trabalho de planeamento, perfuração, conclusão e produção.

Num contexto de restrições de preços e de um modelo de capital orientado para os pagamentos, a Gen AI para aplicações de subsuperfície e em poços não é uma despesa tecnológica discricionária. É uma das estratégias com maior ROI para reduzir estruturalmente os pontos de equilíbrio, acelerar o ciclo de produção e obter um desempenho mais resiliente em cenários de volatilidade. 

Vejamos a Aramco, que está a operacionalizar esta abordagem à escala. A Aramco está a utilizar a IA de forma generalizada em toda a sua atividade fulcral para melhorar a eficiência, reduzir os custos e diminuir as emissões. Em 2024, a Aramco registou 1,8 mil milhões de dólares em valor acrescentado através de tecnologia baseada em IA e identificou 442 casos de utilização de IA nas suas operações. Mais de 200 soluções foram já implementadas e, desde o final de 2025, há mais de 100 em desenvolvimento. A IA apoia a modelação de reservatórios, a localização dos poços, a otimização da perfuração, o ajuste da produção e a manutenção preditiva. O impacto não vem de um único modelo, mas da IA integrada em todos os fluxos de trabalho de planeamento, perfuração, conclusão e produção, possibilitada por bases de dados sólidas, infraestruturas escaláveis, modelos operacionais e crescente familiaridade com a IA em toda a força de trabalho.

Este exemplo ilustra uma conclusão mais lata. A IA à escala não se limita à experimentação. Trata-se de criar uma capacidade repetível que proporcione uma melhoria consistente no desempenho em toda a organização.

Deixe de fazer experiências. Comece a expandir

A próxima fase da liderança em IA não passa por realizar mais projetos-piloto. Trata-se de criar com intenção as condições necessárias para a sua expansão e de integrar a IA como uma capacidade operacional fulcral nas instituições.

O ponto de partida são os dados e os resultados, abordados em simultâneo.

A maioria das organizações quer começar pela tecnologia ou pelos modelos. Os líderes começam de forma diferente. Começam por selecionar um ou dois resultados empresariais de grande impacto, como a redução do tempo de entrega de um poço ou o aumento do tempo operacional, e por avaliar se a sua base de dados é capaz de sustentar esses objetivos. Estas duas perguntas, quando feitas em conjunto, conduzem às conversas certas mais cedo e evitam o padrão de criação de modelos que não podem ser implementados porque os dados subjacentes não estão prontos.

A literacia da força de trabalho deve ser desenvolvida em paralelo, e não tratada como uma consideração posterior.

O obstáculo mais subestimado na expansão da IA não é técnico, mas sim humano. Engenheiros, geocientistas e operadores que desenvolveram a sua intuição através da experiência tendem a encarar as recomendações da IA com ceticismo, especialmente quando os modelos não conseguem explicar o seu raciocínio em termos operacionais. As organizações líderes abordam este problema diretamente, investindo na construção de capacidade prática, concebendo fluxos de trabalho que mantêm o discernimento humano no centro e criando ciclos de feedback que permitem aos profissionais identificar onde as recomendações da IA estavam certas e onde erraram. A confiança constrói-se através da transparência e da experiência; não é imposta.

A disciplina no investimento é igualmente importante.

Os líderes devem concentrar os recursos num pequeno número de apostas estratégicas diretamente ligadas ao desempenho da organização, em vez de financiarem dezenas de experiências desconexas. A amplitude sem profundidade gera atividade sem impacto. As organizações que ganham terreno não estão a fazer mais com a IA. Estão a fazer menos coisas, mas de forma plena.

A linha divisória já é visível. A maioria das organizações da indústria da energia está a gerar valor através da IA em nichos, como funções, recursos ou fluxos de trabalho específicos. São muito menos as que conseguiram atravessar o limiar para uma mudança estrutural e sustentada do seu desempenho, em que as melhorias se tornam parte integrante e não são apenas pontuais. Ligar processos não é o mesmo que expandi-los a toda a organização, e é nesta lacuna entre as duas coisas que a maioria das organizações se encontra atualmente bloqueada.

Todas as organizações da indústria da energia irão implementar a IA. O fator de diferenciação está em quem conseguirá expandi-la para além das fases piloto e dos ganhos localizados. As que reformularem os seus negócios a pensar na expansão irão operar de forma diferente. As decisões serão mais rápidas. A execução será mais consistente. O conhecimento irá acumular-se. É isso que distingue os operadores que resistem à volatilidade daqueles que estão preparados para a superar.