Sztuczna inteligencja może przynieść firmom naftowym i gazowym 500 miliardów dolarów do 2030 roku

Rystad Energy szacuje, że technologie cyfryzacji i sztucznej inteligencji mogą wygenerować skumulowaną wartość niemal 500 miliardów dolarów dla firm zajmujących się poszukiwaniem i wydobyciem ropy naftowej i gazu w latach 2026–2030.

Oczekuje się, że wartość ta zostanie osiągnięta poprzez:

• Niższe koszty dzięki poprawie efektywności operacyjnej

• Wyższa produkcja dzięki dłuższemu czasowi sprawności i wyższym wskaźnikom odzysku

• Krótsze terminy realizacji projektu

Oczekuje się, że do roku 2030 dwoma największymi źródłami wartości będą oszczędności kosztów i wzrost produkcji, przy czym oba czynniki będą miały podobny wkład.

Oczekuje się, że firmy zajmujące się poszukiwaniem i produkcją, które obecnie inwestują w cyfryzację i sztuczną inteligencję, do 2030 r. wygenerują dodatkowe 80 mld USD rocznie w porównaniu z poziomami z 2025 r.

Wyniki zaczynają się już pojawiać w całym sektorze.

ADNOC ogłosiło, że inicjatywy oparte na sztucznej inteligencji wygenerowały 500 milionów dolarów wartości w 2023 roku, a na wydatki cyfrowe przeznaczono 1,5 miliarda dolarów, mając na celu osiągnięcie rocznej wartości dodanej w wysokości 1 miliarda dolarów.

W międzyczasie Equinor osiągnął oszczędności rzędu prawie 200 milionów dolarów w obszarze sztucznej inteligencji w latach 2021–2024, a w samym 2025 roku odnotował kolejne 130 milionów dolarów.

W raporcie zauważono, że tworzenie wartości cyfrowej przebiega zgodnie z przyspieszającą krzywą kumulacyjną, w miarę jak wzrasta adopcja i dojrzewają możliwości organizacyjne w przedsiębiorstwach.

Szacunkowe 500 miliardów dolarów możliwości inwestycyjne dzielą się na cztery główne kategorie:

• Rozwój aktywów

• Operacje i konserwacja

• Eksploracja i zagospodarowanie złóż

• Wiercenie, studnie i produkcja

Poziomy dojrzałości cyfrowej różnią się w poszczególnych segmentach. Sektory operacyjny i konserwacyjny wykazują obecnie najszybsze tempo wdrażania, szczególnie dzięki konserwacji predykcyjnej i zdalnym operacjom, które w niektórych dużych firmach doprowadziły do dwucyfrowej redukcji kosztów.

Działalność podziemna i związana ze złożami jest postrzegana jako posiadająca największy niewykorzystany potencjał, zwłaszcza w zakresie zwiększania wolumenu produkcji i obniżania kosztów wierceń. Niektóre firmy skróciły już czas interpretacji danych sejsmicznych z kilku miesięcy do około 10 dni.

W raporcie stwierdzono również, że sztuczna inteligencja niekoniecznie podnosi pułap wydajności dla najlepszych firm, ale zamiast tego pomaga całej branży zbliżyć się do standardów osiąganych przez wiodące firmy.

W amerykańskim sektorze łupkowym główni producenci zbliżają się już do fizycznych granic wydajności wierceń. W rezultacie największą korzyścią jest obecnie poprawa średniej wydajności odwiertu. Badanie szacuje potencjalną poprawę na poziomie około 10% w przypadku złóż lądowych w USA, podczas gdy oszczędności w niektórych złożonych projektach głębinowych mogą przekroczyć 50%, choć bardziej realistyczny zakres szacuje się na 15–20%.

Firmy poszukiwawczo-wydobywcze wydały w ubiegłym roku prawie 25 miliardów dolarów na narzędzia AI i rozwiązania cyfrowe. Prognozy wskazują, że rynek tych usług wzrośnie o ponad 10 miliardów dolarów do 2030 roku, przekraczając 35 miliardów dolarów rocznie, a do 2035 roku osiągnie wartość 50 miliardów dolarów.

W raporcie argumentuje się, że główną przeszkodą w osiągnięciu tych korzyści nie jest brak technologii, ale trudności z jej wdrożeniem na dużą skalę. W rezultacie firmy coraz częściej nawiązują partnerstwa z dostawcami technologii i firmami świadczącymi usługi dla złóż ropy naftowej, aby zmniejszyć złożoność i przyspieszyć integrację różnych systemów i urządzeń.

Zauważono również, że większość obecnych zastosowań sztucznej inteligencji w przemyśle naftowym opiera się na tradycyjnych modelach uczenia maszynowego, które wymagają lat gromadzenia danych szkoleniowych i często trudno je przenieść z jednego pola do drugiego bez znaczącego przeprojektowania.

Jednak nowsze technologie, takie jak „agentowa sztuczna inteligencja” — zdolna do wykonywania zadań w sposób półautonomiczny — mogą przyspieszyć transformację cyfrową w przyszłości, zmniejszając różnice między działami i łącząc różne typy danych bez konieczności pełnego przekwalifikowania.

W optymistycznym scenariuszu roczna wartość generowana przez inicjatywy cyfrowe mogłaby wzrosnąć do 150 miliardów dolarów do 2030 r., a do 2035 r. potencjalnie przekroczyć 300 miliardów dolarów rocznie, w porównaniu z szacunkami bazowymi na poziomie zaledwie 178 miliardów dolarów w 2035 r.

Aby zrealizować ten scenariusz, konieczne będzie również zwiększenie wydatków na rozwiązania cyfrowe do 50 miliardów dolarów rocznie do 2030 r., a następnie do prawie 80 miliardów dolarów do 2035 r.

W podsumowaniu raportu stwierdzono, że choć sztuczna inteligencja przyspiesza postępy w cyfrowo dojrzałych organizacjach, niekoniecznie skraca samą drogę transformacji cyfrowej.