La reciente Cumbre de Inteligencia Artificial (IA), Energía y Agua “Impulsando la Convergencia en Neuquén” dejó en evidencia el creciente interés y la necesidad de comprender a fondo el potencial transformador de la IA en sectores estratégicos para la región. En este contexto, la visión de Juan Corvalán, director del Laboratorio de Innovación e Inteligencia Artificial (IALAB) de la Universidad de Buenos Aires (UBA), se presenta como una guía fundamental para las empresas de la industria hidrocarburífera que buscan integrar estas herramientas en sus operaciones.
Durante el encuentro, expertos mostraron 55 aplicaciones concretas de IA e IAGEN en las industrias de la energía (gas y petróleo) y agua, abriendo un abanico de oportunidades para la adopción tecnológica en actividades específicas de los procesos productivos. Sin embargo, según Corvalán, la percepción actual de la IA en el sector aún se encuentra en una etapa incipiente.
Entre esas aplicaciones presentadas en la Cumbre, una está orientada a la perforación segura en la industria hidrocarburífera. Esta solución, tal como se detalla en el resumen ejecutivo de Hubtech IA, plantea un sistema inteligente capaz de analizar en tiempo real datos de diversas fuentes (sensores, registros, etc.) para identificar patrones y predecir posibles riesgos o desviaciones durante el proceso de perforación. El objetivo principal radica en proporcionar instrucciones paso a paso y alertas tempranas a los operarios, minimizando la probabilidad de incidentes, optimizando los tiempos de operación y reduciendo costos asociados a problemas de seguridad. Esta aplicación ejemplifica cómo la IA puede trascender el mero análisis estadístico para convertirse en una herramienta proactiva y fundamental en la seguridad operativa de Vaca Muerta.
«Veo algo parecido a lo que veo en otras industrias que es, estamos haciendo cosas con IA, pero la palabra estamos haciendo cosas con IA suele ser, estoy aplicando una base de datos y estoy haciendo estadística avanzada en una base de datos», explicó el director del IALAB a VacaMuerta.ar. Esta visión limitada, centrada en análisis de datos tradicionales, contrasta con el verdadero alcance y potencial de la inteligencia artificial, que según el experto, es infinita.
El máster en IA reconoce la existencia de casos concretos de empresas multinacionales que ya exploran aplicaciones más sofisticadas, aunque generalmente estas implementaciones no tienen su epicentro en el país. En el ámbito local, menciona el caso de YPF, con cuyo jefe de IA tiene previsto reunirse para comprender el nivel de adopción de estas tecnologías. Precisamente, esta incertidumbre sobre el estado actual de la IA en las empresas del sector motivó la creación de un «catálogo para entender qué tipo de IA vas a usar«.
Un obstáculo adicional identificado por el especialista no radica en la «resistencia al cambio», sino en la «falta un dimensionamiento de lo que significa esta tecnología». Corvalán enfatizó que la IA se percibe «solo como un software que me va a venir a ayudar», subestimando su potencial multifacético. «La IA es mucho más que eso, tiene más funciones», sentencia.
La analogía que plantea Corvalán es reveladora: «Si la IA puede hacer algo parecido a un humano, no podemos llamarla software, porque entonces hay un problema de entendimiento conceptual de lo que es esta tecnología«. Esta concepción errónea lleva a las empresas a solicitar soluciones puntuales, buscando «un software para que me solucione el 10% del costo de tal», cuando la visión del IALAB apunta a considerar la inteligencia artificial como «la base sobre la que vas a tener que armar tu modelo de negocio».
En el contexto específico de la industria petrolera, el cutralquense radicado en Buenos Aires, ofrece una perspectiva disruptiva: «En la industria petrolera sos una persona que está en boca de pozo, tu base para interactuar con el pozo es la IA, después veremos si necesitas más dron menos dron, si necesitas un traje térmico menos térmico, porque la IA va a ver hasta qué punto necesitas un traje más térmico menos térmico, la IA se va a meter en todos los lugares». Esta visión anticipa una transformación profunda en la dinámica laboral, donde la inteligencia artificial actuará como un eje central en la toma de decisiones y la optimización de procesos. «Esto es lo que yo creo que no se entiende», reflexionó el experto.
Para facilitar esta transición, el Laboratorio, en colaboración con la UTN y la Sociedad Argentina de Inteligencia Artificial (SAIA), busca actuar como un «puente» entre el desconocimiento de la industria sobre cómo implementar la IA y las soluciones concretas que ofrece esta tecnología. «La idea es que este equipo sirva como una especie de puente entre, la industria no sabe muy bien cómo hacer, para eso hay un catálogo, contame qué más necesitas».
Cuatro puntos claves para Vaca Muerta
El director también desmitifica algunas creencias sobre la implementación de la IA, ofreciendo cuatro puntos clave para las empresas interesadas:
1. Reducción de costos: «Cada día que pasa, aplicar la IA es más barato. Esa es una excelente noticia para las empresas. Esto es como la máxima. Eso no significa que no tenga costo. Va a depender del caso de uso».
2. Necesidad de análisis específico: «Hasta que no veamos el caso de uso que querés, no voy a poder hacerte un análisis de costo. Tengo que empezar por pruebas de concepto o pruebas piloto. Esta es una ley». La inversión requerida se define en función de las necesidades y los objetivos particulares de cada empresa.
3. Creación de equipos internos: «Tener un equipo de personas dentro de la empresa que implemente IA que ya trabaje de eso. Que se dedique exclusivamente a esta tecnología». La internalización del conocimiento y la especialización son cruciales para una implementación exitosa.
4. Asesoramiento especializado: «Que haga un análisis con alguien que sepa, puede ser una empresa, puede ser una universidad, o puede ser in-house. Yo conozco los tres modelos. Tiene que haber alguien que ponga el foco en cómo lo quiere y con cuántas funcionalidades quiere. O sea, lo querés conectado a tal base de datos, lo querés integrado a tal cosa». Contar con el apoyo de expertos garantiza una hoja de ruta clara y adaptada a las necesidades específicas.
Las empresas cuando manifiestan su intención de incorporar la inteligencia artificial denotan cierto desconocimiento: «Hablan desde el simplismo de no saber qué es lo que pueden hacer. Desde ese lugar. ¿Qué es lo que buscan las empresas? Siempre buscan lo mismo: Optimizar costos, optimizar tiempos, optimizar productividad. O mejorar la productividad o duplicar o triplicar. Siempre lo mismo». La IA se presenta como una herramienta poderosa para alcanzar estos objetivos fundamentales.
Sin embargo Corvalán destaca una capacidad única de la IA que la diferencia de otras tecnologías: «Podría sustituir capacidades cognitivas. No hay ninguna otra tecnología en la historia que haga eso». Esta capacidad de automatizar tareas intelectuales implica una redefinición del rol del ser humano en el ámbito laboral.
La analogía del «auto versus el carruaje» ilustra este cambio de paradigma. Si bien la fabricación y el manejo del automóvil aún requieren la intervención humana, la IA permite «lograr hacer un montón de tareas y sacar a los humanos del medio. Literalmente».
Esta perspectiva genera inevitablemente «miedo», reconoce el neuquino, mostrando empatía hacia las preocupaciones que suscita la automatización. «Es obvio que te da miedo».
La llegada de la IA plantea una revisión profunda del “paradigma sobre el que edificamos el trabajo humano. Vamos a tener que revisar el paradigma de trabajo humano, por completo». Este proceso de adaptación no será sencillo, como recuerda Corvalán al mencionar las dificultades que implicó la adopción de internet: «Nos costó un montón internet. Imagínate lo que nos va a costar esto».
Finalmente, el director del Laboratorio aborda los posibles riesgos asociados a la IA, estableciendo un paralelismo con internet: «Por supuesto que va a tener riesgos. Y va a haber que gestionar los riesgos. La internet nos ayuda un montón. Pero sabías lo que es la deep web, está la escoria humana ahí. Pero no por eso vamos a matar a internet. Entonces es obvio que la idea nos va a traer mucho dolor de cabeza». A pesar de los desafíos, la potencialidad transformadora de la IA para la industria hidrocarburífera de Vaca Muerta se presenta como una oportunidad ineludible.