RNLa industria del petróleo y gas en América Latina transita una transformación estructural. Impulsada por los récords de producción en la formación no convencional de Vaca Muerta (Argentina) y por la intensificación de desarrollos offshore en el Presal brasilero, Guyana y el Caribe colombiano, la brecha entre la operación tradicional en el terreno y la gestión basada en datos se ha vuelto determinante para la supervivencia del negocio.
En este marco se celebrará la cumbre internacional Digitalization & AI in Oil & Gas Latin America 2026, los días 10 y 11 de noviembre en el Sheraton Buenos Aires. Organizada por Energy Conference LATAM, la cita reunirá a directivos de operadoras líderes como YPF, Pan American Energy (PAE) y ExxonMobil, junto a especialistas en datos y automatización industrial, con un objetivo central: debatir cómo integrar la inteligencia artificial directamente en los flujos de trabajo operativos para optimizar los ratios de costo y producción.
Uno de los principales ejes de debate que estructuran el programa del evento aborda una verdad incómoda dentro del sector: más del 70% de las iniciativas de inteligencia artificial fracasan o sufren severos estancamientos debido a deficiencias previas en la calidad de los datos y en la arquitectura de campo.
En yacimientos con décadas de historial operacional (campos maduros) o en activos no convencionales de rápido desarrollo, coexisten múltiples generaciones de instrumentación, redes SCADA heterogéneas e historiadores de datos desconectados (data silos).
"Muchos proyectos de Inteligencia Artificial se estancan no por limitaciones del modelo algorítmico, sino porque la arquitectura de datos subyacente, la sensorización del yacimiento y los estándares de información no están preparados para operar en tiempo real", destaca Matías Frydman, consultor de IA en YPF y especialista participante de la cumbre.
Para las compañías, la prioridad antes de desplegar modelos predictivos complejos radica en sanear el ecosistema de instrumentación, estandarizar las ontologías de datos y robustecer la conectividad en el borde (Edge computing).
En la Cuenca Neuquina, la viabilidad económica del shale depende directamente de la repetibilidad de procesos y de la reducción sistemática de costos por pozo. En ramas horizontales que superan holgadamente los 3.000 metros de longitud, la perforación y la completación representan el mayor peso del gasto de capital (CAPEX).
La incorporación de analítica en tiempo real y telemetría de alta frecuencia permite ajustar parámetros de perforación (peso sobre trépano, velocidad de rotación, torque y caudal de lodo) en milisegundos. Esto minimiza el Tiempo No Productivo (NPT, por sus siglas en inglés) debido a fallas en la sarta o atascamientos.
Asimismo, en el ámbito de las completaciones, el uso de analítica predictiva para la optimización de etapas de fractura (frack optimization) permite maximizar el volumen del reservorio estimulado, reduciendo el consumo de agua, arena de sostén y combustible en las bombas de alta presión.
El imperativo de las operadoras en América Latina es claro: incrementar el volumen producido sin incrementar linealmente la dotación de personal en el terreno. La solución operativa pivota hacia la creación de Salas Unificadas de Procesos y Operaciones (UPO / Control Rooms).
A través de la migración de un esquema reactivo a un modelo basado en flujos de trabajo por excepción, las salas de control centralizadas procesan señales provenientes de miles de pozos activos. Los algoritmos detectan desviaciones anómalas en los sistemas de levantamiento artificial (bombeo mecánico, electrosumergible ESP o cavidades progresivas PCP) y generan alertas tempranas antes de que ocurra una falla catastrófica, preservando los activos y reduciendo las diferidas de producción.
Para que la digitalización impacte en los estados financieros y en la eficiencia de las plantas, las petroleras deberán afrontar cinco desafíos operativos críticos:
Desafío Operativo | Impacto en la Eficiencia | Estrategia de Solución Tecnológica |
|---|---|---|
1. Calidad y Gobernanza de Datos OT/IT | Algoritmos imprecisos por inconsistencia de datos en boca de pozo. | Unificación de historiadores de proceso, estandarización de ontologías y arquitectura OT robusta. |
2. Tiempos No Productivos en Perforación (NPT) | Sobrecostos por paradas de equipo, fallas de trépanos o desviaciones de trayectoria. | Geonavegación asistida por IA, analítica predictiva de falla de componentes y monitoreo remotos. |
3. Mantenimiento Reactivo en Infraestructura | Paradas imprevistas en plantas de compresión de gas y baterías de crudo. | Despliegue de Gemelos Digitales (Digital Twins) y mantenimiento predictivo vía IoT industrial. |
4. Ciberseguridad Industrial en Redes OT | Riesgo de interrupción operativa o sabotaje en instalaciones críticas por convergencia IT/OT. | Segmentación de redes de control (Purdue Model), detección de anomalías por IA y protocolo Zero Trust. |
5. Monitoreo y Reducción de Emisiones ESG | Pérdida de valor por aventamiento (flaring) y fugas de metano no detectadas. | Monitoreo continuo mediante visión artificial, sensores infrarrojos y reportes automatizados de metano. |
