Mitos e verdades sobre a Inteligência Artificial no setor de Óleo e Gás: por que o setor de refinaria é tão intrincado quando falamos de sistemas?

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.

No entanto, há um ruído considerável no mercado.

Fala-se em IA para tudo mas confunde-se a adoção de assistentes virtuais genéricos com a integração profunda de algoritmos ao núcleo dos sistemas de gestão empresarial.

Com mais de 15 anos de atuação e lidando diariamente com os desafios de gigantes do setor, como os projetos complexos que desenvolvi junto a importante petrolífera brasileira, afirmo: a maioria dos sistemas corporativos não está pronta para a IA que o setor de Óleo e Gás exige.

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: Mito 1: 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.

Verdade 1: 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.