Por que as grandes empresas de petróleo e gás estão gastando bilhões de dólares em IA?

O setor de petróleo e gás está cada vez mais implantando inteligência artificial (IA) na perfuração de poços, ... [+] na localização de campos produtivos, na otimização de processos, na redução do tempo de inatividade e na melhoria da saúde e segurança.

Estamos inquestionavelmente no meio de um debate público global sobre inteligência artificial (IA) e aprendizagem automática. A discussão envolve frequentemente duas realidades alternativas e um tanto extremas – uma visão distópica em que mentes e máquinas digitais avançadas teriam graves consequências para a humanidade, e uma visão utópica que vê a IA a impulsionar o progresso, a eficiência e o crescimento económico num cenário futurista. O que acabará por acontecer será provavelmente uma implementação da IA ​​mais equilibrada e orientada para o processo.

À medida que o mundo comercial e industrial toma as suas próprias decisões enquanto luta com as classes políticas, um segmento da economia global está claramente a votar a favor da IA ​​orientada para o processo – o sector do petróleo e do gás. Bastante habituados à volatilidade cíclica e às crises económicas que afectam as suas fortunas, os extratores de hidrocarbonetos estão a encontrar um aliado na IA para facilitar a previsibilidade operacional, bem como assistência no cumprimento das suas metas de emissões de carbono.

Evidências observadas e anedóticas sugerem que eles estão à beira de algumas mudanças muito profundas. Por exemplo, todos os 20 maiores produtores globais de petróleo e gás, sejam eles entidades estatais ou cotadas em bolsa, têm uma estratégia clara de IA para o seu upstream (ou seja, exploração e produção), downstream (ou seja, processamento e refinação) e, quando aplicável, negócios intermediários (ou seja, gasodutos e logística).

Além disso, um inquérito recente da EY indicou que mais de 92% das empresas de petróleo e gás em todo o mundo estão “investindo atualmente em IA ou planeiam fazê-lo nos próximos dois anos”. Conscientes das necessidades dos seus clientes, os fornecedores de software industrial de tecnologia, bem como as principais empresas de serviços petrolíferos (por exemplo, Baker Hughes e Halliburton) oferecem rotineiramente soluções de IA para operações mais eficientes baseadas na tecnologia.

Falar de manutenção preditiva, análise avançada, algoritmos de aprendizado de máquina e otimização de processos baseada em dados não é mais assunto de algum evento tecnológico no Vale do Silício. Cada vez mais, os eventos do sector do petróleo e do gás estão a atribuir grandes partes das suas discussões à IA.

Um exemplo disso é a Gastech, um elemento-chave da indústria que funciona há mais de 50 anos. A próxima rodada do evento, em setembro de 2023, terá todo um fluxo de conferências dedicado ao assunto, juntamente com o discurso convencional da indústria sobre os mercados de gás natural e hidrogênio. Mesmo a agenda do Seminário Internacional da Organização dos Países Exportadores de Petróleo (OPEP), recentemente concluída, desviou-se das suas tradicionais discussões geopolíticas e de mercado para investimentos tecnológicos.

Quanto às despesas de capital (capex) da indústria, várias previsões flutuam no mercado sob a égide da transformação digital. Mas, mais especificamente na IA no petróleo e no gás, a Mordor Intelligence prevê que atingirá 2,38 mil milhões de dólares até ao final de 2023, aumentando para 4,21 mil milhões de dólares até ao final de 2028; um CAGR de 12,09% durante o período de previsão (2023-2028).

Existem casos de utilização óbvios para a IA no setor, também vistos em outras partes do complexo industrial global. Estas incluem a aquisição de matérias-primas liderada pela IA, o inventário, a logística, a tomada de decisões operacionais, a gestão administrativa e, claro, a cibersegurança baseada na IA, dados os tempos em que vivemos e a importância estratégica da infraestrutura energética.

Otimizando a produção de hidrocarbonetos usando IA e aprendizado de máquina.

Além destes, existem vários caminhos de investimento específicos do sector. Estes incluem alocação de investimentos para avaliação geológica liderada por IA, dados sísmicos e análise de superfície na prospecção de hidrocarbonetos. Não estamos falando apenas de capacidade computacional para análise de dados, mas de robôs alimentados por IA que vasculham locais de perfuração, economizando tempo, aumentando a eficiência, melhorando as margens e reduzindo a pegada de carbono nas operações principais.