Data +IA+ Computación cuántica, la tríada que apunta al éxito en la industria petrolera

La digitalización de las grandes compañías en todo el mundo está en constante actualización, siempre apuntando a un objetivo claro: acelerar sus operaciones técnicas, aumentar sus ganancias y reducir el impacto ambiental. En este escenario, la empresa de I+D aplicada, /q99, ganadora del Premio Sadosky 2025 a la Startup del Año, presentó su reporte que traza la hoja de ruta para que el sector acelere su transición hacia una nueva era basada en datos integrados, simulaciones avanzadas y algoritmos cuánticos.

El sector del Oil & Gas atraviesa un momento histórico, según el informe “Tecnologías Cuánticas: Estrategias clave y oportunidades para el sector de Oil & Gas”, que advierte que la industria opera bajo una presión inédita: precios volátiles, regulaciones más estrictas y la necesidad urgente de reducir emisiones y mejorar la eficiencia operacional. A pesar de que las compañías han acumulado décadas de datos, gran parte de esa información sigue funcionando y limita su aprovechamiento estratégico.

En ese contexto, la convergencia entre DATA, Inteligencia Artificial y Computación Cuántica se presenta como el eje de una transformación en la industria. El informe sostiene que la IA ya está generando impactos tangibles, desde la detección temprana de anomalías hasta la optimización de pozos y plantas, pero que será la computación cuántica la que permitirá escalar esta capacidad, acelerando simulaciones y análisis que hoy requieren semanas.

Para Facundo Siviero, de /q99, “En más de 15 años trabajando en en distintas áreas en esta industria, nunca vi una convergencia tecnológica con tanto potencial como la que surge entre datos, inteligencia artificial y computacióncuántica. Las compañías que la integren estratégicamente estarán preparadas para liderar la próxima década del sector energético.” Según la experta de Accenture, Laura Converso, la modelización sísmica es una de las tareas más demandantes computacionalmente, a veces supera un petabyte de datos, y los laboratorios de la industria ya exploran simulaciones cuánticas que podrían reducir drásticamente esos tiempos .

La digitalización y el uso intensivo de datos también están transformando la perforación, donde la analítica en tiempo real permite anticipar disfunciones y minimizar el tiempo no productivo. En producción, la combinación de IA y QC promete mejorar la integridad de ductos, optimizar sistemas de gas lift y detectar pérdidas o robos mediante monitoreo inteligente continuo .

Para Eugenio Ferrigno, especialista en reinvención del upstream, la industria está migrando de centros integrados de control a sistemas inteligentes distribuidos en campo, donde agentes de IA toman decisiones en el borde operativo. En ese escenario, afirma, la computación cuántica deja de ser opcional para convertirse en la herramienta capaz de gestionar esta nueva escala de complejidad .

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Un proceso escalonado hacia la digitalización 

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El documento subraya que esta transición tecnológica no implica saltos abruptos, sino un proceso escalonado. Las empresas deben comenzar por ordenar su ecosistema de datos, avanzar con pilotos de IA y luego incorporar algoritmos cuánticos en casos donde la complejidad supera lo que el cómputo clásico puede resolver.

Los beneficios económicos proyectados son significativos: reducciones del 20 al 30% en OPEX, mejoras del 15 al 25% en eficiencia energética y disminuciones de emisiones de entre 10 y 20%, impulsadas por modelos predictivos y simulaciones más precisas. El impacto ambiental aparece así como un componente inseparable del impacto económico .

El informe destaca que esta adopción requiere talento especializado y ecosistemas colaborativos entre industria, academia y centros de innovación. Las compañías necesitan desarrollar perfiles capaces de traducir problemas energéticos en formulaciones algorítmicas, así como fortalecer la gobernanza de datos para garantizar trazabilidad, seguridad y calidad de la información operacional .

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6 pilares estratégicos para la adopción cuántica

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El informe identifica seis pilares esenciales para que la industria adopte tecnologías cuánticas de forma efectiva: primero, realizar un diagnóstico de madurez digital que permita ordenar y estandarizar los datos; segundo, ejecutar pilotos híbridos de IA y computación cuántica en problemas de optimización operativa.

En tercer lugar, busca aplicar simulaciones físico-cuánticas para acelerar modelos complejos como reservorios o sísmica. En cuarto lugar plantea desarrollar talento multidisciplinario y alianzas con academia y centros de innovación. En quinto, fortalecer la gobernanza y seguridad de los datos operacionales para garantizar trazabilidad y confiabilidad; y, finalmente, escalar las soluciones probadas midiendo su impacto real en eficiencia, emisiones y productividad.

Las consideraciones regulatorias también son parte central del proceso. La integración de modelos avanzados exige nuevos marcos de validación, supervisión humana en operaciones críticas y estrictas políticas de protección de datos para evitar riesgos de manipulación o fuga de información estratégica .

En un sector históricamente dependiente de la experiencia operativa, el paso hacia un modelo predictivo, basado en evidencia y potenciado por IA y cómputo cuántico, marca un antes y un después. Para los autores del informe, la transición no solo cambiará cómo se opera, sino también quiénes liderarán la próxima década energética. El informe es claro en sus conclusiones: la transformación del sector ya no es opcional. La velocidad con la que las compañías logren convertir sus datos en inteligencia accionable definirá su competitividad en un escenario donde los desafíos técnicos conviven con presiones ambientales y de mercado cada vez más exigentes .