AI está transformando o Indústria de energia . O crescimento alimentado pela IA no consumo de energia alterará fundamentalmente a demanda e a oferta de energia. Ao mesmo tempo, as empresas de petróleo e gás podem aplicar a IA para aumentar o desempenho, melhorando as operações de ponta a ponta, reduzindo custos e gerenciando o Transição de energia .
Para navegar pelos desafios da revolução da IA, as empresas precisarão melhorar sua agilidade. Como os aplicativos de IA eventualmente estarão tão disponíveis quanto o software, velocidade e flexibilidade padrão na adoção de soluções comerciais gerais e específicas do setor serão mais importantes do que a própria tecnologia em impulsionar a vantagem competitiva.
To improve capabilities fast enough to keep pace,
Empresas de petróleo e gás
precisará remodelar seu DNA. Isso significa dedicar a parte do leão de sua atenção e recursos à abordagem de pessoas, processos e cultura, à medida que aceleram a adoção de ferramentas e dados de IA. Considerando a dependência tradicional do setor de ativos para alcançar a liderança do mercado, fortes recursos de gerenciamento de mudanças serão cruciais para realizar o potencial competitivo da IA.
The Demand-and-Supply Implications Are Significant
The growing adoption of AI is expected to increase US electricity consumption by 15% to 20% annually through 2030, driven by the Expansão de data centers . (Veja a exposição.) No entanto, a grade atual já enfrenta desafios para equilibrar os padrões de confiabilidade com a necessidade de energia de baixo carbono. Isso ressalta as compensações necessárias entre confiabilidade, custo e sustentabilidade na alimentação da infraestrutura de IA. Sequestro (CCS) com gás natural. Consequentemente, as empresas de petróleo e gás precisarão reavaliar suas carteiras e explorar funções diversificadas nas cadeias de valor da eletricidade. As melhorias orientadas à IA na qualidade e na produtividade levarão a custos de produção mais baixos, menor intensidade de carbono por barril produzidos e maior eficiência. A eficiência de custos surgirá de projetos de Better Well, processos de produção otimizados e maior produtividade do trabalhador. Até o final da década, agentes autônomos e robôs habilitados para AA podem transformar a eficiência operacional na produção de energia, reduzindo os custos e emissões. Essas melhorias operacionais e eficiências de custos podem ajudar as empresas a continuar investindo e gerenciando a transição energética.
The choices made by data centers and technology companies for powering their operations will influence future electricity demand and heighten the focus on low-carbon baseload power, such as geothermal energy or carbon capture and sequestration (CCS) with natural gas. Consequently, oil and gas companies will need to reassess their portfolios and explore diversified roles in the electricity value chains.
In addition to increasing electricity consumption, AI is transforming operations in the energy sector. AI-driven improvements in quality and productivity will lead to lower production costs, lower carbon intensity per barrel produced, and higher efficiency. Cost efficiencies will emerge from better well designs, optimized production processes, and higher worker productivity. By the end of the decade, autonomous agents and AI-enabled robots may transform operational efficiency in energy production, lowering costs and emissions. These operational improvements and cost efficiencies can help companies to continue to invest in and manage the energy transition.
Bringing AI to the Oil Field
Since the arrival of AI generativa (Genai), muitas empresas de petróleo e gás adotaram ferramentas de produtividade de escritórios de terceiros, como soluções usando “Geração aumentada de recuperação” Técnicas (por exemplo, copiloto da Microsoft), para oferecer suporte a tarefas como a redação de relatórios corporativos.
Além das aplicações do escritório, as empresas de petróleo e gás estão aplicando IA para melhorar a qualidade e a produtividade das operações do campo de petróleo e das disciplinas de petro-tecnologia. Por exemplo, eles estão usando a IA para apoiar a manutenção de ativos, como analisar imagens de corrosão e gerar alertas preditivos para ajudar a evitar problemas antes de surgirem. Eles também estão testando o uso de aplicativos semelhantes a chatbot que oferecem orientação técnica de solução técnica em tempo real para os técnicos da linha de frente. Além de simplificar as operações diárias, as empresas estão investindo em IA para apoiar os objetivos de longo prazo. Por exemplo, eles estão testando como a IA pode ajudar em análises científicas avançadas para melhorar as eficiências dos eletrolisadores e materiais de captura de carbono para apoiar o uso de hidrogênio e CCs para diminuir as emissões. Desenhar informações de outros setores, as empresas de petróleo e gás podem buscar avanços que promovam mudanças transformadoras nas operações. Por exemplo, eles podem aplicar a IA a tecnologias emergentes, como seqüestro de carbono, pirólise de metano e combustíveis renováveis. Através da IA, as empresas podem obter a vantagem inovadora necessária para atingir um novo nível de eficiência de custos à medida que navegam na transição energética. A visão final é permitir operações autônomas, incluindo avaliações de dados sísmicos sintéticos, projetos de poços gerados por IA e operações guiadas por IA. A unidade para desbloquear o potencial total da IA provocou um foco renovado em dados e plataformas digitais, principalmente para quebrar os silos de dados e estabelecer fundações robustas de dados. As empresas estão mudando de abordar reativamente casos de uso para projetar mapas de dados proativamente para gerar valor por meio de aplicativos de IA. Essa nova abordagem apoiará aplicativos para analisar planos de desenvolvimento, avaliar opções de operação e prever mercados para produtos refinados. O desafio é garantir de forma sustentável que novas tecnologias simplifiquem os fluxos de trabalho e melhorem drasticamente a tomada de decisão. UM
The most valuable enhancements will arise from using AI to promote major innovations. Drawing insights from other sectors, oil and gas companies can pursue breakthroughs that promote transformative changes in operations. For example, they can apply AI to emerging technologies, such as carbon sequestration, methane pyrolysis, and renewable fuels. Through AI, companies can gain the innovative edge needed to reach a new level of cost efficiency as they navigate the energy transition. The ultimate vision is to enable autonomous operations, including synthetic seismic data evaluations, AI-generated well designs, and AI-guided operations.
To achieve these ambitions, companies must build strong technical and data foundations. The drive to unlock AI’s full potential has sparked a renewed focus on data and digital platforms, particularly for breaking down data silos and establishing robust data foundations. Companies are shifting from reactively addressing use cases to proactively designing data maps to generate value through AI applications. This new approach will support applications for analyzing development plans, evaluating operation options, and forecasting markets for refined products.
In addition to improving data quality and integration, AI offers opportunities to transform energy companies’ ways of working and productivity. The challenge is to sustainably ensure that new technologies streamline workflows and drastically improve decision making.
Companies will also need to tackle the challenges of scaling and realizing value from AI and GenAI. A
Estudo BCG
Constatou que dos 98% das empresas de todos os setores que estão experimentando a IA, apenas 26% desenvolveram as capacidades necessárias para ir além das provas de conceito e começar a extrair valor.
Achieving Business Impact Through AI
Taken together, the shifting demand-and-supply dynamics and AI-driven opportunities point to actions for oil and gas companies across the three phases of BCG’s “Implantar, remodelar e inventar” Framework .
Implante GENAI nas tarefas diárias. As principais empresas de software estão adicionando recursos da Genai para aprimorar as funções de back-office, como RH, Finanças e TI. A adoção antecipada dessas tecnologias de terceiros é a participação de tabela para realizar o valor da IA. Um
The initial focus, over the next 12 months, should be integrating GenAI into daily activities. The leading software companies are adding GenAI features to enhance back-office functions, such as HR, finance, and IT. The early adoption of these third-party technologies is table stakes for realizing value from AI.
Companies should consider that GenAI not only increases workers’ productivity but also can broaden the range of tasks they can perform. An experimento Liderado pelo Instituto BCG Henderson, constatou que os funcionários podem usar a Genai para concluir tarefas que estão além de suas capacidades atuais. Ele também descobriu que uma mentalidade de engenharia - por exemplo, dividir problemas em subcomponentes - poderia ser um fator de sucesso essencial para os trabalhadores que se adaptam às ferramentas genai. Isso inclui, por exemplo, a aplicação de IA na manutenção e operações da linha de frente para transformar os fluxos de trabalho diários do pessoal do campo de petróleo. Também pode incluir a reformulação dos fluxos de trabalho através da inclusão de IA na análise sísmica. Tais investimentos devem ser considerados em um horizonte de médio a longo prazo para desbloquear o valor.
Reshape critical processes.
Oil and gas companies should implement AI and GenAI to improve the quality and productivity of critical processes. This includes, for example, applying AI in frontline maintenance and operations to transform the daily workflows of oil field personnel. It could also include reshaping workflows through the inclusion of AI in seismic analysis. Such investments should be considered over a medium- to long-term horizon for unlocking value.
Invente novos modelos de negócios. Isso inclui alavancar operações autônomas habilitadas para AI. A eficiência operacional e de capital significativa reduzirá o custo e a intensidade do carbono da entrega de energia. A vantagem competitiva sustentada só pode ser alcançada sendo consistentemente o primeiro motor em soluções específicas do setor e em soluções de negócios em geral. Para conseguir isso, as empresas devem se concentrar em duas áreas críticas.
Through the end of the decade, oil and gas companies should seek to develop new business models that shift the focus from assets to agility. This includes leveraging AI-enabled autonomous operations. Significant operational and capital efficiencies will reduce the cost and carbon intensity of delivering energy.
Rewiring the Organization for Agility
To realize value from AI across time horizons, oil and gas companies need to reshape their DNA to become faster and more agile in their adoption of the technology. Sustained competitive advantage can only be achieved by consistently being the first mover in both industry-specific solutions and general business solutions. To accomplish this, companies must focus on two critical areas.
Garanta o acesso a dados de alta qualidade. Isso requer investimentos significativos para garantir que os dados sejam limpos, organizados e estruturados adequadamente para que estejam disponíveis e prontos para uso sempre que forem necessários. Além disso, as empresas devem investir continuamente para manter a integração contínua de dados em toda a organização.
Companies must make data easily accessible across organizational silos. This requires significant investments to ensure that the data is cleaned, organized, and structured properly so it is available and ready to use whenever it is needed. Moreover, companies must continually invest to maintain seamless data integration across the organization.
enfatizar pessoas, processos e cultura.
BCG’s 20/10/70 Abordagem à implementação da IA recomenda que as empresas dediquem a maior parte de sua atenção e recursos (aproximadamente 70%) a abordar pessoas, processos e cultura, enquanto alocam relativamente menos a algoritmos e modelos ou dados e arquitetura. Para as empresas de petróleo e gás, isso começa com a promoção de uma cultura de experimentação que incentiva a inovação e calculou os riscos. Os trabalhadores que não usam rapidamente também são cruciais para que possam responsavelmente e utilizar efetivamente as soluções da Genai e a IA em suas tarefas diárias. Finalmente, para sustentar a adoção da IA em escala, as empresas devem definir metas claras e objetivos mensuráveis, suportados por métricas alinhadas, proprietários de responsabilidade e rastreamento centralizado de progresso. As empresas devem estar preparadas para avançar da implantação de ferramentas baseadas no escritório para melhorar a produtividade e a qualidade das operações de campo de petróleo e, finalmente, desbloquear o valor dos modelos de negócios movidos a IA. Com o tempo, algoritmos e dados recuarão como fontes de vantagem competitiva. O verdadeiro impulsionador da liderança de mercado será a capacidade do pessoal da organização de adotar de maneira rápida e flexível novas tecnologias para aplicações disruptivas. As empresas que dominam os desafios do gerenciamento de mudanças provavelmente emergirão como líderes do setor. Inscreva -se
AI and GenAI applications are poised to revolutionize the oil and gas industry. Companies must be prepared to advance from deploying office-based tools to improving the productivity and quality of oil field operations and, ultimately, unlocking the value of AI-powered business models. Over time, algorithms and data will recede as sources of competitive advantage. The true driver of market leadership will be the capability of the organization’s people to rapidly and flexibly adopt new technologies for disruptive applications. Companies that master the challenges of change management will likely emerge as the industry’s leaders.
