Mercado de inteligencia artificial en el sector energético: tamaño, participación, tendencias, oportunidades y pronóstico de la industria global segmentados por usuario final (transmisión de energía, generación de energía, distribución de energía, servicios públicos), tipo de servicio (servicios profesionales, servicios gestionados), componente (solución, servicios), por región, por competencia 20

Descripción general del mercado

El mercado global de IA en energía se valoró en USD 4.78 mil millones en 2023 y se anticipa que proyectará un crecimiento sólido en el período de pronóstico con una CAGR del 18,24% hasta 2029. La IA en la industria de la energía ayuda a mejorar la producción de energía a través del mantenimiento predictivo y la inspección de maquinaria, control de calidad, vivienda, exploración, monitoreo de tanques y yacimientos y otros métodos, además de aumentar las ganancias en la industria de la energía. La inteligencia artificial consta de una variedad de herramientas como el aprendizaje automático, las redes neutrales artificiales, la lógica difusa y los sistemas expertos que ayudan en la transformación de datos en información útil que luego se puede aplicar en varias etapas del ciclo de vida de la exploración y producción. La industria de la energía está comenzando a ver el increíble impacto que la IA puede tener en todos los sectores de la cadena de valor. Las oportunidades para la IA atacan directamente los mayores desafíos en el campo petrolífero actual. Se espera que las empresas que aprovechen eficazmente la IA tengan una clara ventaja sobre otros operadores que carecen de una comprensión precisa de sus yacimientos, procesos operativos y activos de producción.

Principales impulsores del mercado

Reducción de costos

La reducción de costos es un impulsor principal que impulsa la adopción de la inteligencia artificial (IA) en el mercado mundial de energía. La industria de la energía, conocida por su naturaleza intensiva en capital, busca constantemente soluciones innovadoras para agilizar las operaciones y mejorar la viabilidad económica. Las tecnologías de IA desempeñan un papel fundamental en la consecución de reducciones de costos significativas en varias facetas de la industria. Un área clave en la que la IA contribuye a la reducción de costos es la eficiencia operativa. Los algoritmos de aprendizaje automático analizan grandes conjuntos de datos generados por sensores, actividades de perforación y procesos de producción en tiempo real. Al identificar patrones y correlaciones dentro de estos datos, los sistemas de IA pueden optimizar los flujos de trabajo operativos, lo que resulta en una mayor eficiencia y una reducción del desperdicio de recursos. El mantenimiento predictivo impulsado por IA es otro aspecto crucial, que ayuda a los operadores a identificar y abordar los problemas de los equipos antes de que se conviertan en fallas costosas. Esto no solo minimiza el tiempo de inactividad, sino que también extiende la vida útil del equipo, lo que contribuye a un ahorro sustancial de costos.

La exploración de yacimientos y la optimización de la producción también son áreas en las que las tecnologías impulsadas por IA tienen un impacto significativo en la reducción de costos. Los modelos avanzados de análisis y aprendizaje automático mejoran la caracterización y simulación de yacimientos, lo que lleva a predicciones más precisas del comportamiento de los yacimientos. Esto, a su vez, permite a los operadores optimizar las estrategias de producción, maximizar las tasas de recuperación y minimizar los gastos innecesarios.

La implementación de IA en iniciativas de salud, seguridad y medio ambiente reduce aún más los costos asociados con accidentes, tiempo de inactividad e incumplimiento normativo. Al aprovechar la IA para la predicción y mitigación de riesgos, las empresas mejoran la seguridad en el lugar de trabajo, reducen la probabilidad de incidentes ambientales y garantizan el cumplimiento de regulaciones estrictas.

Además, la integración de la automatización y la robótica impulsadas por IA en las actividades de perforación y mantenimiento reduce la dependencia de la mano de obra humana, particularmente en entornos peligrosos. Los drones y robots autónomos pueden realizar inspecciones y tareas de rutina, minimizando los riesgos operativos y los costos asociados. En esencia, el énfasis en la reducción de costos actúa como un catalizador para la adopción generalizada de IA en el sector energético. Las empresas reconocen que la implementación de tecnologías de IA no solo mejora la eficiencia y las capacidades operativas, sino que también ofrece un impacto tangible en el resultado final, lo que la convierte en un imperativo estratégico para seguir siendo competitivo en un panorama industrial dinámico y desafiante.

Análisis de datos y perspectivas

La adopción global de la inteligencia artificial (IA) en la industria energética está impulsada significativamente por el papel fundamental de la analítica de datos y la perspectiva. En una industria caracterizada por volúmenes masivos de datos generados a partir de sensores, actividades de exploración y procesos de producción, la analítica de datos impulsada por IA surge como una fuerza transformadora. La capacidad de los algoritmos de IA para filtrar, procesar y derivar perspectivas procesables de este vasto panorama de datos es crucial para la toma de decisiones informada y la optimización operativa.

La analítica de datos en el sector energético, impulsada por IA, genera un cambio de paradigma en la exploración de yacimientos. Los modelos de aprendizaje automático analizan datos geológicos y geofísicos, lo que proporciona una comprensión más profunda de las características del yacimiento. Esto permite a las empresas hacer predicciones más precisas sobre el comportamiento del yacimiento, optimizar las estrategias de perforación y maximizar la recuperación de recursos. El resultado no solo es una mayor eficiencia operativa, sino también un importante ahorro de costos. El análisis de datos en tiempo real es fundamental para supervisar y gestionar las operaciones de perforación. Los algoritmos de IA procesan los datos en tiempo real de las actividades de perforación, identificando patrones y anomalías que podrían indicar posibles problemas. Este enfoque proactivo del análisis de datos permite tomar decisiones rápidamente, reducir el tiempo de inactividad y minimizar el riesgo de costosas fallas en los equipos. El mantenimiento predictivo, un subconjunto del análisis de datos, garantiza que las intervenciones de mantenimiento se realicen precisamente cuando sean necesarias, lo que evita interrupciones innecesarias y optimiza el rendimiento de los activos.

Más allá de los aspectos operativos, el análisis de datos impulsado por IA contribuye a las iniciativas de salud, seguridad y medio ambiente. Al analizar datos históricos, los modelos de IA pueden predecir y prevenir incidentes de seguridad, lo que fomenta un entorno de trabajo más seguro. Las evaluaciones de impacto ambiental y el monitoreo del cumplimiento se benefician de las capacidades analíticas de la IA, lo que garantiza el cumplimiento de las normas regulatorias. La importancia del análisis de datos y los conocimientos en la industria energética también se extiende a la dinámica del mercado. La IA facilita la previsión del mercado, ayudando a las empresas a tomar decisiones estratégicas basadas en predicciones precisas de las tendencias de la oferta y la demanda.

En esencia, la integración de análisis de datos e información impulsados por IA es una fuerza transformadora en el sector de la energía, que proporciona una ventaja competitiva a través de una mejor toma de decisiones, eficiencia operativa y rentabilidad. A medida que las empresas reconocen el valor de aprovechar los conocimientos prácticos de sus datos, el mercado global de IA en energía está preparado para un crecimiento e innovación continuos.

Desafíos clave del mercado

Integración con sistemas heredados

La integración de la inteligencia artificial (IA) en el mercado global de energía enfrenta un desafío formidable en forma de problemas de compatibilidad con los sistemas heredados. Muchas empresas dentro de la industria operan con infraestructura y tecnologías establecidas desde hace mucho tiempo que no fueron diseñadas originalmente para acomodar las capacidades avanzadas de la IA. Este desajuste entre los sistemas heredados existentes y las tecnologías de IA de vanguardia plantea un impedimento significativo para la integración sin fisuras, lo que podría dificultar la adopción generalizada de la IA en el sector energético.

Los sistemas heredados, que a menudo se caracterizan por arquitecturas rígidas y tecnologías patentadas, pueden carecer de las interfaces y la adaptabilidad necesarias para incorporar de manera eficaz las soluciones de IA. El proceso de integración se vuelve complejo y requiere una planificación y ejecución meticulosas para garantizar que los sistemas de IA puedan comunicarse con la infraestructura existente y complementarla. Actualizar o reemplazar por completo los sistemas heredados puede resultar financiera y operativamente poco práctico para muchas empresas, especialmente dada la naturaleza intensiva en capital de la industria energética. El desafío es doble y abarca aspectos técnicos y culturales. A nivel técnico, la integración de la IA con los sistemas heredados requiere un profundo conocimiento de la arquitectura, los formatos de datos y los protocolos de comunicación existentes. Es posible que los sistemas heredados no proporcionen fácilmente los formatos de datos estandarizados y la accesibilidad necesarios para una integración sin fisuras con los algoritmos de IA, lo que genera desafíos de interoperabilidad de datos.

Culturalmente, puede haber resistencia al cambio dentro de las organizaciones acostumbradas a los flujos de trabajo y las tecnologías establecidos. Los empleados pueden requerir capacitación para adaptarse a los nuevos procesos impulsados por IA, y puede haber preocupaciones sobre posibles interrupciones durante el proceso de integración.

Los esfuerzos para superar el desafío de la integración implican el desarrollo de soluciones de middleware sólidas que actúen como puentes entre los sistemas heredados y las aplicaciones de IA. Estas capas intermedias facilitan el intercambio y la comunicación de datos, lo que garantiza que las tecnologías de IA puedan aprovechar los datos almacenados en los sistemas heredados. Además, la colaboración de la industria y el intercambio de conocimientos pueden ayudar a establecer las mejores prácticas para integrar la IA con diversas arquitecturas heredadas.

A medida que la industria reconoce el potencial transformador de la IA para mejorar la eficiencia, la toma de decisiones y la excelencia operativa general, abordar el desafío de la integración se vuelve crucial. Las soluciones innovadoras, los enfoques colaborativos y la planificación estratégica son esenciales para navegar con éxito las complejidades de la integración de la IA en los sistemas heredados existentes dentro del sector de la energía.

Altos costos de implementación

Los altos costos de implementación asociados con la adopción de la inteligencia artificial (IA) en el mercado mundial de la energía representan un obstáculo significativo que tiene el potencial de impedir una integración generalizada. El sector energético, conocido por su naturaleza intensiva en capital, suele verse limitado por consideraciones presupuestarias, y las sustanciales inversiones iniciales necesarias para implementar tecnologías de IA pueden ser un factor disuasorio. La integración de la IA implica gastos multifacéticos, incluida la adquisición de infraestructura de hardware y software avanzada capaz de manejar el procesamiento de datos a gran escala, la contratación de profesionales capacitados y los costos de mantenimiento continuos. La necesidad de talento especializado en IA, como científicos de datos y expertos en aprendizaje automático, se suma a la carga financiera, ya que estos profesionales exigen salarios competitivos en un mercado laboral altamente competitivo. Además, las empresas pueden necesitar invertir en programas de capacitación integrales para mejorar las habilidades de los empleados existentes, lo que contribuye aún más a los costos generales de implementación.

Para muchas empresas energéticas, en particular las pequeñas y medianas, la alta inversión inicial actúa como una barrera para ingresar al ámbito de la adopción de la IA. Esto puede resultar en una brecha digital, ya que las corporaciones más grandes y financieramente más sólidas cosechan los beneficios de las eficiencias impulsadas por la IA, mientras que los actores más pequeños luchan por justificar y afrontar las inversiones necesarias. El resultado es un desequilibrio potencial en la competitividad dentro de la industria.

Además, la naturaleza dinámica de las tecnologías de IA significa que las inversiones continuas son esenciales para mantenerse al día con los avances y mantener la relevancia de las aplicaciones de IA. Actualizar el hardware, actualizar el software y adaptarse a los estándares cambiantes de la industria requieren compromisos financieros adicionales, lo que hace que el costo total de propiedad para las implementaciones de IA sea una consideración a largo plazo.

Para superar el desafío que plantean los altos costos de implementación, las partes interesadas de la industria, incluidos los proveedores de tecnología y los organismos gubernamentales, deben colaborar para desarrollar soluciones rentables, promover la investigación y el desarrollo y establecer programas de incentivos para apoyar la adopción de IA. Además, los avances en soluciones de IA basadas en la nube y modelos de financiamiento innovadores pueden ofrecer opciones más accesibles para las empresas que buscan integrar la IA en sus operaciones sin los prohibitivos costos iniciales. Abordar las barreras financieras para la adopción de IA es crucial para garantizar que el potencial transformador de la IA se haga realidad en todo el espectro de la industria energética.

Falta de mano de obra calificada

La falta de una fuerza de trabajo calificada se destaca como un desafío formidable que tiene el potencial de obstaculizar el crecimiento y la implementación de la Inteligencia Artificial (IA) en el mercado global de la energía. La integración exitosa de las tecnologías de IA en la industria requiere una fuerza de trabajo con experiencia especializada en ciencia de datos, aprendizaje automático y aplicaciones de IA. Desafortunadamente, existe una notable escasez de profesionales que posean estas habilidades especializadas, lo que crea un cuello de botella para la adopción generalizada de la IA en el sector de la energía.

La complejidad de las tecnologías de IA exige una fuerza de trabajo que no solo comprenda las complejidades de los algoritmos de análisis de datos y aprendizaje automático, sino que también posea conocimientos específicos del dominio de la industria de la energía. Este conjunto de habilidades únicas no se encuentra fácilmente, y las empresas enfrentan desafíos para reclutar y retener talento con las calificaciones necesarias. La competencia por profesionales cualificados en IA es intensa, y las industrias de todo el mundo compiten por estos expertos, lo que hace que sea aún más difícil para el sector energético atraer y retener talentos de primer nivel.

Además, la rápida evolución de las tecnologías de IA requiere una mejora continua de las habilidades y la formación de los empleados existentes en la industria. La falta de programas de formación accesibles e integrales exacerba la brecha de habilidades, lo que dificulta la capacidad de las empresas eléctricas para aprovechar al máximo el potencial de la IA.

Las consecuencias de la escasez de profesionales cualificados son multifacéticas. La implementación de aplicaciones de IA puede retrasarse, lo que lleva a perder oportunidades de optimización operativa, reducción de costos y mejora de la toma de decisiones. Las empresas también pueden enfrentarse a mayores costes asociados a la subcontratación de proyectos de IA o la contratación de consultores externos, lo que tensa aún más los presupuestos. Abordar la falta de una fuerza laboral cualificada en IA para la energía requiere un esfuerzo concertado de las instituciones educativas, las asociaciones industriales y las propias empresas. Invertir en programas de formación, fomentar la colaboración entre el mundo académico y la industria y promover la educación STEM (ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas) son componentes esenciales para mitigar este desafío. A medida que la industria reconoce el potencial transformador de la IA, cerrar la brecha de habilidades se vuelve imperativo para garantizar una integración sostenible y exitosa de las tecnologías de IA en el sector energético.

Tendencias clave del mercado

Automatización y robótica

La automatización y la robótica, impulsadas por la inteligencia artificial (IA), están preparadas para ser los principales impulsores del mercado global de IA en la industria energética. Esta sinergia transformadora entre la IA y la robótica está revolucionando los procesos operativos tradicionales, mejorando la eficiencia, la seguridad y la productividad general dentro del sector. En las operaciones de perforación, los sistemas de perforación autónomos equipados con algoritmos de IA son cada vez más frecuentes. Estos sistemas pueden analizar datos en tiempo real, ajustar los parámetros de perforación y optimizar el proceso de perforación, lo que conduce a una mayor precisión y a una reducción de los tiempos de perforación. Las tareas de mantenimiento rutinario en la industria energética están siendo redefinidas por la robótica impulsada por IA. Los drones y robots, equipados con capacidades avanzadas de IA, se utilizan para realizar inspecciones y actividades de mantenimiento en entornos peligrosos. Estos sistemas autónomos pueden navegar por terrenos complejos, realizar inspecciones exhaustivas y ejecutar las reparaciones necesarias, minimizando la necesidad de intervención humana en situaciones potencialmente peligrosas. Esto no solo mejora los protocolos de seguridad, sino que también contribuye al ahorro de costos al reducir el tiempo de inactividad asociado con las actividades de mantenimiento.

Además, la robótica impulsada por IA desempeña un papel crucial en la gestión de la integridad de los activos. Los robots equipados con sensores y cámaras pueden monitorear continuamente el estado de los equipos y la infraestructura, detectando anomalías o signos de desgaste. Este enfoque proactivo de la gestión de activos permite una intervención temprana y un mantenimiento predictivo, lo que evita fallas costosas y extiende la vida útil de los activos críticos. La implementación de la IA en la automatización y la robótica se alinea con los objetivos de la industria de optimización operativa, reducción de costos y cumplimiento de estrictos estándares de seguridad. Permite a las empresas eléctricas optimizar las operaciones, mejorar la precisión y exactitud de las tareas y lograr mayores niveles de eficiencia en toda la cadena de valor.

A medida que la industria continúa adoptando la transformación digital, se espera que crezca la integración de la automatización y la robótica impulsadas por IA. Esta tendencia no solo refleja un compromiso con la innovación, sino que también subraya la capacidad de respuesta de la industria al panorama en evolución y la necesidad de prácticas sostenibles y tecnológicamente avanzadas. Las empresas que invierten en IA y aprovechan la automatización y la robótica probablemente obtengan una ventaja competitiva, posicionándose como líderes en la evolución continua de la IA global en el mercado de la energía.

Mantenimiento predictivo

El mantenimiento predictivo se destaca como una fuerza impulsora detrás de la evolución de la IA global en el mercado de la energía. Esta aplicación estratégica de la inteligencia artificial (IA) está transformando la forma en que la industria aborda el mantenimiento de los equipos y la confiabilidad operativa. Al aprovechar el poder de los algoritmos de aprendizaje automático, el mantenimiento predictivo analiza grandes conjuntos de datos generados por sensores y equipos en tiempo real. El objetivo principal es predecir posibles fallas en los equipos antes de que ocurran, lo que permite realizar intervenciones de mantenimiento proactivas y minimizar el tiempo de inactividad. En el contexto del sector de la energía, donde el tiempo de inactividad operativa puede resultar en pérdidas financieras sustanciales, el mantenimiento predictivo impulsado por IA surge como un factor de cambio. Los modelos de aprendizaje automático se entrenan con datos históricos, patrones de aprendizaje y tendencias asociadas con el rendimiento del equipo. Esta capacidad predictiva permite a los operadores identificar signos tempranos de degradación o mal funcionamiento del equipo, lo que proporciona una ventana de oportunidad para el mantenimiento o reemplazo oportuno. La implementación del mantenimiento predictivo ofrece varias ventajas clave. En primer lugar, reduce significativamente el tiempo de inactividad no planificado, lo que mejora la eficiencia operativa general. Al abordar los problemas antes de que se conviertan en fallas críticas, las empresas pueden optimizar la utilización de los activos, maximizar la producción y extender la vida útil del equipo. Esto se traduce directamente en ahorros de costos y una mayor rentabilidad para las empresas de energía. En segundo lugar, el mantenimiento predictivo respalda un cambio de los cronogramas de mantenimiento tradicionales basados en el calendario a un enfoque más basado en los datos y la condición. Esto significa que las actividades de mantenimiento se realizan precisamente cuando se necesitan, lo que reduce las intervenciones innecesarias y minimiza los costos asociados. Esta optimización de los cronogramas de mantenimiento contribuye a una asignación más eficiente de recursos y mano de obra.

Además, la utilización de IA en el mantenimiento predictivo fomenta un cambio de estrategias de gestión de activos reactivas a proactivas. En lugar de responder a las fallas de los equipos a medida que ocurren, los operadores pueden adoptar una postura preventiva, evitando interrupciones y optimizando la confiabilidad general de las operaciones. A medida que la industria energética continúa reconociendo el inmenso valor del mantenimiento predictivo, el mercado global de IA en este sector está preparado para un crecimiento sustancial. Las empresas que invierten en soluciones de mantenimiento predictivo impulsadas por IA no solo están mejorando su resiliencia operativa, sino que también se están posicionando a la vanguardia de la innovación en un panorama industrial altamente competitivo. La evolución hacia el mantenimiento predictivo es indicativa de la tendencia más amplia de aprovechar la IA para la toma de decisiones estratégicas y las ganancias de eficiencia en el sector de la energía.

Información segmentaria

Información de componentes

Se espera que el segmento de soluciones tenga la mayor participación de IA en el mercado de energía durante el período de pronóstico, el segmento de servicios fue la inteligencia artificial con mayor participación en el mercado de energía, con una CAGR significativa del 17,7 % durante el período de pronóstico. Los servicios de IA también respaldan la integración de soluciones de IA en las funciones y procesos comerciales centrales. Por ejemplo, IA para marketing, que ayuda a las empresas a aprovechar más su gasto en marketing utilizando datos; IA para procesamiento, que ayuda a las empresas a procesar información o datos de manera más eficiente; y la IA para la interacción con el cliente, mejorando el servicio al cliente para las empresas con herramientas como los chatbots de IA

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Se espera que América del Norte domine el mercado durante el período de pronóstico.

Se proyecta que factores como la fuerte economía, la alta tasa de adopción de tecnologías de IA en los operadores de campos petrolíferos y proveedores de servicios, una sólida presencia de destacados proveedores de software y sistemas de IA y la inversión combinada de organizaciones gubernamentales y privadas para el desarrollo y crecimiento de actividades de I+D impulsarán la demanda de IA en el sector energético de la región.

ExxonMobil, uno de los principales productores de petróleo del país, anunció sus planes de aumentar la actividad de producción en la Cuenca Pérmica del Oeste de Texas produciendo más de 1 millón de barriles por día (BPD) de petróleo equivalente a partir de 2024. Esta capacidad equivale a un aumento de casi el 80% en comparación con la capacidad de producción actual.

Acontecimientos recientes

• Enero de 2023 - C3 AI, una empresa de software de aplicaciones de inteligencia artificial, ha anunciado el lanzamiento de C3 Generative AI Product Suite con el lanzamiento de su producto inicial, C3Generative AI for Enterprise Search. Las aplicaciones de IA preconstruidas de C3 AI en la suite de productos de IA generativa C3 incluyen modelos de transformadores avanzados, lo que facilita a los clientes su uso en todas sus cadenas de valor. Además, los esfuerzos de transformación en las funciones comerciales y las industrias, incluido el sector energético, se acelerarían con C3 Generative AI.

Actores clave del mercado

• Google LLC
• IBM Corporation
• FuGenX Technologies Pvt.Ltd
• C3.AI
• Microsoft Corporación
• Intel Corporation
• Royal Dutch Shell PLC
• PJSC Gazprom Neft
• Huawei Technologies Co.Ltd
• NVIDIA Corp.