A indústria de óleo e gás apresentou um salto evolutivo, em especial com o movimento e priorização da Inteligência Artificial (IA) de forma massiva em 2017, já se destacando quando comparada a outros segmentos com os mesmos requisitos de segurança operacional. A aplicação sistemática da Inteligência Artificial à indústria de óleo & gás vem amadurecendo e se mostrando efetiva para potencializar as decisões humanas por meio da “interação homem e máquina”. No entanto, as empresas ainda possuem muito valor para gerar, comunicar e capturar na sua jornada de transformação digital.

O maior desafio que temos no momento se refere a dados, que são a base de construção de qualquer automação de processos empregando IA. As companhias têm muitos dados (informações), mas eles estão espalhados por toda a operação. Busca-se a forma de resolver esse desafio concentrando-se numa jornada chamada de maturidade digital, na qual se procura, primeiro, agregar todos os dados na mesma plataforma e, numa segunda fase, focar a atenção na qualidade dos dados coletados. 

Garantida a qualidade dos dados, seguimos para o próximo passo da jornada que é normalizar, cruzar, “clusterizar” (agrupar), colocar inteligência na correlação dos dados e aprimorar o contexto operacional dos dados coletados. A partir daí, a experiência do profissional da área operacional será “aumentada” pela condição de análise das informações em tempo real, o que permite que a tomada de decisão possa ser preditiva: ou seja, as decisões serão tomadas levando em conta a probabilidade de ocorrência de eventos futuros. 

A partir de então, os dados de várias áreas operacionais formam uma cadeia de fatos a serem analisados, a qual viabiliza o desenvolvimento de cenários que possibilitam a tomada de decisão baseada em configurações pré definidas e analisadas diante dos cenários apresentados devidamente contextualizados.

Tendo em vista o passo a passo listado acima, em um futuro breve será  necessário trabalhar no desenvolvimento de uma plataforma de IA integrada a uma plataforma de análises em tempo real, capaz de acelerar a implantação da tomada de decisão. Isso é primordial para a contextualização devida, automatizada e em escala dos dados. Portanto, deve-se priorizar a criação de uma solução que classifique contextos operacionais a partir de um histórico, barateando, automatizando e trazendo consistência ao processo. No médio prazo, será preciso estender a capacidade para modelos de predição e modelos para vídeo em tempo real.

O setor tende a ganhar muito com isso, tendo em vista que conseguirá reduzir custos, obter maior controle das operações e, principalmente, aumento da eficiência operacional e da produtividade. A Inteligência Artificial ajudará a tomar decisões e ações no cenário complexo de óleo & gás mais efetivas para a geração de valor quantificável para o negócio.

Sobre o autor: Augusto Borella é diretor de produto da Viasat, INTELIE