Nos últimos três anos, a Inteligência Artificial passou de promessa distante a prioridade estratégica nos conselhos de administração das grandes multinacionais. No setor de Óleo e Gás (O&G), a urgência é ainda maior: operamos em um mercado com margens flutuantes, alta complexidade regulatória, metas severas de transição energética e um ambiente operacional de risco extremo.
Segundo um relatório da consultoria McKinsey & Company, a adoção de tecnologias digitais e IA no setor de energia pode gerar uma economia global de custos e eficiência operacional entre US$150 bilhões e US$300 bilhões ao ano até 2030. Da manutenção preditiva de turbinas offshore à otimização de rotas de suprimento no downstream, as possibilidades são vastas.
Para separar o buzzword da realidade, destrincho a seguir os principais mitos e verdades que cercam a IA na nossa indústria de óleo e gás:.
Qualquer sistema ERP com módulo de IA serve para a indústria de energia.
Este é o erro mais custoso das companhias de O&G. A contabilidade e a logística do setor não funcionam como as do varejo. O E&P exige conformidade com modelos complexos de Joint Venture (JVA) e Contratos de Partilha, além do rateio minucioso de custos de exploração auditáveis. Sistemas genéricos adaptados com puxadinhos; de IA até respondem perguntas simples, mas falham em correlacionar a vibração de um compressor na Bacia de Santos com o impacto no fluxo de caixa do trimestre.
Sem arquitetura de alta performance no backend, a IA é apenas um ornamento caro.
A IA não cria inteligência a partir do caos, nem roda com eficiência sobre bancos de dados legados e lentos. Em nossa prática no desenvolvimento de soluções para a transição rumo ao SAP S/4HANA, provamos que o retrabalho técnico, com uso de ABAP for HANA e processamento in-memory, gera ganhos de performance superiores a 20% em transações e relatórios críticos. É essa velocidade de resposta na camada de dados que dá à IA a massa muscular necessária para operar em tempo real.
As informações são do site Mobile Time
