Argentina impulsa su producción de petróleo y gas con una proyección de infraestructura energética de mayor envergadura. Este crecimiento exige analizar productividad, seguridad y competitividad. En ese marco, la inteligencia artificial se presenta como una solución veloz: asistentes, modelos potentes, agentes autónomos y plataformas que convierten datos en decisiones. Sin embargo, adoptar una tecnología no implica automáticamente transformar una operación.
Esta fue una de las conclusiones más recurrentes del Digitalization in Oil & Gas Conference, celebrado en Houston. Las exposiciones trataron temas como modelos de IA, automatización, gemelos digitales, robótica y ciberseguridad, pero el debate regresaba constantemente al mismo punto: muchas iniciativas prosperan durante la fase piloto y se desvanecen al integrarse con la organización real.
Una diapositiva mostrada por Brett Newton, de Chevron Phillips Chemical, resumió el dilema:
“La implementación no es la línea de llegada. Lo es la adopción sostenible”.
La diferencia es crucial. Un piloto se ejecuta en condiciones relativamente controladas: equipo motivado, alcance limitado, patrocinadores atentos y datos preparados especialmente. Al escalar, surgen todos los factores que el experimento había ignorado: sistemas heredados, variaciones entre ubicaciones, conectividad inestable, capacitación insuficiente, resistencia al cambio y decisiones sin dueño claro.
Por eso, una demostración técnicamente exitosa puede carecer de impacto económico. La tecnología funciona, pero el proceso sigue igual. Los usuarios revisan la nueva herramienta y luego retoman la hoja de cálculo. El sistema sugiere una acción, pero nadie tiene la autoridad para ejecutarla.
La automatización ahorra tiempo, aunque ese tiempo nunca se convierte en mayor producción, menor riesgo o una decisión mejor.
Una demostración técnicamente exitosa puede terminar sin impacto económico. La tecnología responde, pero el proceso continúa igual.
Existe también la tentación de comenzar por la herramienta más innovadora y luego buscar dónde aplicarla. En IA, esa lógica se traduce en una competencia por usar el modelo más reciente. Sin embargo, una tarea predecible puede resolverse mejor con reglas, analítica tradicional o un modelo pequeño. Una consulta compleja puede requerir un modelo más avanzado.
La arquitectura adecuada no es la que integra más IA, sino la que soluciona el problema con el nivel correcto de costo, control y precisión. Esto es lo que se denomina “Implementación ética de la Inteligencia Artificial”. Gestionar el consumo de tokens para que, cuando su precio suba, su uso no se convierta en un problema adicional.
La arquitectura correcta no es la que incorpora más IA, sino la que resuelve el problema con el nivel adecuado de costo, control y precisión.
La pregunta inicial debería ser más incómoda: ¿vale la pena mantener este proceso? Automatizar una tarea innecesaria solo acelera algo que no debería realizarse. Antes de digitalizar, hay que eliminar pasos, definir el resultado esperado y decidir qué parte del trabajo seguirá requiriendo criterio humano.
Tras 17 años creando soluciones a medida, el autor aprendió que la adopción no puede recaer en el usuario al final del proyecto. Se debe diseñar desde el principio: entender cómo se trabaja realmente (no solo el procedimiento documentado), integrar la solución con las fuentes de información existentes y definir quién será responsable cuando el equipo que la construyó ya no esté.
También es necesario cambiar la forma de medir el éxito. La puesta en producción es un hito técnico, no un resultado de negocio. A los seis o doce meses, se debe evaluar cuántas personas usan efectivamente la solución, qué pasos se han eliminado, cuánto mejoró el tiempo del ciclo, cuántas excepciones requieren intervención manual y si el beneficio sigue vigente. Una alta adopción no es suficiente si el proceso no genera valor.
Esto tiene implicaciones para quienes dirigen las empresas. La transformación digital no puede limitarse al área de tecnología. Operaciones debe ser dueña del resultado; finanzas debe ayudar a verificarlo; seguridad debe intervenir según el riesgo; y las personas que realizan el trabajo deben participar antes de que la solución esté definida. Cuando cada departamento aparece al final para aprobar lo que otro decidió, el piloto acumula fricción y la escala se vuelve improbable.
La industria energética argentina tiene una oportunidad excepcional. Puede integrar capacidades que hace pocos años no existían y aplicarlas a una expansión real de activos, infraestructura y producción. Sin embargo, también corre el riesgo de crear un archipiélago de pilotos: herramientas atractivas, desconectadas entre sí y dependientes de las personas que las impulsaron.
El debate relevante ya no es si las compañías utilizarán inteligencia artificial, sino qué decisiones se modificarán gracias a ella, quién asumirá la responsabilidad por esas decisiones y qué evidencia demostrará que la mejora sobrevivió al entusiasmo inicial.
La innovación comienza con una prueba. La transformación empieza cuando esa prueba cambia, de manera sostenible, la forma de trabajar.
El autor de este análisis es CEO y cofundador de The App Master.
Fuente: Infobae