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    Vaca Muerta, la Inteligencia Artificial y las nuevas apuestas del sector energético

    OPINIÓN. Columnista invitado (*) | La presencia de expertos en ciencias de datos, ingeniería informática y campos afines es notable. Parafraseando a algunos de los CEO tecnológicos, hoy se saca tanto o más petróleo aplicando IA que en el acto físico de extraerlo.

    Ezequiel Eliano
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    Ezequiel Eliano

    30 de junio 2024, 05:16hs
    Para las petroleras, la utilización de sus datos y la IA implica en términos de negocio “sacar más petróleo”.
    Para las petroleras, la utilización de sus datos y la IA implica en términos de negocio “sacar más petróleo”.

    El impacto de la inteligencia artificial (IA) en la industria minera o Vaca Muerta es innegable. Desde la optimización logística con algoritmos hasta la aplicación de redes neuronales en pozos petroleros para prever ciclos de vida en tiempo real pasando por sistemas de ciberseguridad e IA generativa que agilizan procesos y automatizan tareas, estas tecnologías ya son una realidad palpable inclusive en la Argentina.

    Leé también: Ventajas y desventajas del uso de la inteligencia artificial: la clave es cómo la utilizamos y hasta qué punto

    Si antes se decía que los datos eran el petróleo del siglo XXI –basta con ver los grandes anuncios de OpenAI/Microsoft y Google-, para las petroleras la utilización de sus datos y la IA implica en términos de negocio “sacar más petróleo”. Parafraseando a algunos de los CEO tecnológicos de estas empresas, hoy se saca tanto o más petróleo aplicando Inteligencia Artificial que en el acto físico de extraer el mismo.

    Los datos como negocio

    Aunque discreta, la presencia de expertos en ciencias de datos, ingeniería informática y campos afines es notable. Si bien muchos de estos profesionales trabajan en consultoría o para empresas en diversos países, un número creciente se integra en industrias tradicionales como banca, salud, seguros, agricultura, automotriz, y por supuesto, minería y petróleo. El impulso hacia una cultura más orientada a los datos (data driven), ha llevado a la creación de departamentos y gerencias especializadas en la gestión y aplicación de datos.

    La IA tiene aplicaciones en cada vez más campos de la producción (Foto: AdobeStock)
    La IA tiene aplicaciones en cada vez más campos de la producción (Foto: AdobeStock)

    Actualmente, los datos y su análisis representan un negocio por sí mismos. Al igual que no podemos concebir el streaming sin sus algoritmos de recomendación, la industria minera depende cada vez más de las herramientas y ventajas proporcionadas por la ciencia de datos. La IA permite aumentar la rentabilidad y viabilizar proyectos que anteriormente no eran rentables.

    Leé también: Cómo hackers usan inteligencia artificial para que los ayuden a cometer delitos

    En este escenario, los profesionales en ciencias de datos desempeñan un papel fundamental. Las universidades han sido testigos de una gran demanda laboral. La colaboración entre instituciones educativas y el sector productivo se vuelve crucial en un ecosistema que enfrenta numerosos desafíos.

    Esta alianza se posiciona en un sector que es la “gran apuesta” nacional y una nueva fuente de dólares genuinos para el país.

    (*) Ezequiel Eliano es director de la Licenciatura en Analítica (Data Science) del ITBA.

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