di GIANCARLO ELIA VALORI
Honorable de l’Académie des Sciences de l’Institut de France Honorary Professor at the Peking University
Nell’aprile 2025, WeatherfordInternational – società multinazionale statunitense di servizi petroliferi – ha firmato un memorandum d’Intesa con AIQ – esponente di spicco di intelligenza artificiale con sede ad Abu Dhabi e che sviluppa soluzioni innovative per il settore energetico – per integrare profondamente i sistemi basati sull’intelligenza artificiale (IA) nelle operazioni globali di petrolio e gas, promuovendo una trasformazione nei metodi di produzione. A marzo 2025, Abu Dhabi National Oil Company (ADNOC) ha firmato un contratto storico da 340 milioni di dollari con AIQ per implementare ENERGYai – azienda specializzata nella fornitura di soluzioni avanzate che sfruttano l’IA e l’apprendimento automatico per ottimizzare vari aspetti del settore energetico – e le relative soluzioni di IA lungo tutta la sua catena del valore upstream (ossia a monte). Queste iniziative indicano che le aziende energetiche internazionali si stanno muovendo collettivamente verso un nuovo paradigma di sviluppo attraverso l’IA generativa che si sta evolvendo da strumento ausiliario a motore fondamentale della trasformazione industriale.
Con la continua evoluzione della trasformazione digitale, le aziende internazionali petrolifere e del gas stanno aumentando i loro investimenti nell’IA. La forza trainante di questo processo non è solo l’innovazione tecnologica, ma anche una profonda comprensione del futuro panorama competitivo: utilizzare strumenti intelligenti per guidare in modo coordinato balzi di efficienza, aggiornamenti cognitivi, controllo del rischio e sviluppo verde, e per creare un sistema di valore che combini efficienza, agilità e sostenibilità.
Migliorare l’efficienza e ridurre i costi è la motivazione principale per l’implementazione dell’IA. In aree chiave come produzione, operazioni e investimenti, l’IA sta aiutando le aziende a raggiungere risultati straordinari in termini di ottimizzazione dei costi ed efficienza. ExxonMobil – una delle più grandi compagnie petrolifere e di energia a livello mondiale, nata nel 1999 dalla fusione di Exxon (precedentemente Standard Oil) e Mobil – prevede che il suo progetto di cloud oilfield – uso di insieme di servizi di calcolo, come archiviazione dati, software e analisi, forniti su Internet da reti globali di server remoti, per quanto riguarda i settore petrolifero e del gas per migliorare l’efficienza delle operazioni – sviluppato in partnership con Microsoft, genererà miliardi di dollari di flusso di cassa netto per l’azienda tra quest’anno e il 2029.
Saudi Aramco sta inoltre incrementando costantemente i suoi investimenti in aggiornamenti tecnologici, investendo oltre 3,5 miliardi di dollari all’anno in Ricerca & Sviluppo di tecnologie all’avanguardia come l’IA e i droni, con particolare attenzione all’aumento della produzione di petrolio e gas, alla manutenzione intelligente delle apparecchiature e all’avviso di rischio.
Il rafforzamento del supporto decisionale e della gestione della conoscenza è un’altra logica fondamentale che guida lo sviluppo approfondito delle applicazioni di IA. L’industria petrolifera e del gas si trova da tempo ad affrontare la sfida di dati altamente intensivi e informazioni frammentate. I vantaggi dei modelli su larga scala nell’elaborazione del linguaggio naturale consentono loro di organizzare e interpretare rapidamente informazioni non strutturate sparse in rapporti, registri e documenti, fornendo così un supporto più efficiente per il business e la Ricerca & Sviluppo. La multinazionale britannica Shell operante nel settore petrolifero considera i modelli su larga scala come «assistenti alla ricerca», utilizzandoli per estrarre decenni di risultati di studi accumulati all’interno dell’azienda. In precedenza, i ricercatori dovevano consultare più fonti per individuare le informazioni chiave; ora possono ottenerle rapidamente dialogando con gli assistenti di IA. Questa tecnologia migliora significativamente l’efficienza della Ricerca & Sviluppo, abbrevia i cicli decisionali e accelera il flusso di conoscenza all’interno dell’organizzazione. Oggi, l’IA non è più solo uno strumento ausiliario, ma una forza trainante per l’evoluzione cognitiva organizzativa e l’innovazione strutturale.
La gestione della sicurezza e la riduzione delle emissioni di carbonio sono altri importanti ambiti di applicazione dell’IA nel settore petrolifero e del gas. La francese TotalEnergies SN, attraverso l’applicazione della visione artificiale e dell’analisi di modelli su larga scala, ha migliorato efficacemente le proprie capacità di prevenzione degli incidenti monitorando in modo intelligente i cantieri e conducendo processi di verifica e valutazione indipendenti e sistematici (audit) in tempo reale dei processi di sicurezza. La predetta Saudi Aramco ha introdotto l’IA nel monitoraggio di condotte sottomarine e attrezzature per giacimenti petroliferi, consentendo l’identificazione precoce dei guasti e allarmi automatici, garantendo la sicurezza della produzione e riducendo i rischi ambientali.
Come abbiamo detto anche in termini di riduzione delle emissioni di carbonio, il contributo dell’IA è sempre più significativo. Shell utilizza modelli di IA per simulare la selezione del sito per i progetti di cattura e stoccaggio del carbonio al fine di migliorare la compatibilità geologica e l’economicità del progetto; TotalEnergies SN utilizza l’IA per analizzare i dati operativi delle apparecchiature, identificando in modo intelligente anomalie nei consumi energetici e deviazioni delle emissioni e apportando tempestivamente modifiche per ridurre la propria impronta di carbonio.
L’IA è integrata nei campi principali, rimodellando i fondamenti dell’industria petrolifera e del gas. L’introduzione di modelli di IA su larga scala è un approccio cruciale per rimodellare la competitività di base del settore petrolifero e del gas e ristrutturare i processi aziendali e i modelli organizzativi. Una ricerca di Ernst & Young – network mondiale di servizi professionali di consulenza direzionale, revisione contabile, fiscalità, transaction e formazione – mostra che oltre il 92% delle aziende petrolifere e del gas globali sta investendo o prevede di investire nell’IA entro i prossimi due anni. La società di ricerche di mercato Future Market Insights – società esperta in ricerche di mercato a Pimpri Chinchwad in India – prevede che entro il 2034 il valore commerciale dell’IA nel mercato globale del petrolio e del gas raggiungerà i 13 miliardi di dollari, a dimostrazione di un enorme potenziale di crescita e di una maggiore fiducia da parte del settore.
Negli scenari di gestione aziendale e della conoscenza, gli strumenti di IA vengono rapidamente implementati, aiutando le aziende ad automatizzare i processi amministrativi e a semplificare il flusso di conoscenze. Ad esempio, British Petroleum – società del Regno Unito operante nel settore energetico e soprattutto del petrolio e del gas naturale, settori in cui è uno dei quattro maggiori attori a livello mondiale (assieme a Shell, ExxonMobil e Total) – è stata una delle prime aziende energetiche a livello globale a testare lo strumento di ufficio intelligente Copilot di Microsoft. Esso è sviluppato sulla base della tecnologia GPT: Generative pre-trained transformer; tipo di modello linguistico di grandi dimensioni e un importante framework per l’intelligenza artificiale generativa. Si tratta di una rete neurale artificiale usata per l’elaborazione del linguaggio naturale da parte delle macchine. Copilot offre la composizione automatica delle email, la generazione di verbali delle riunioni e la generazione di rapporti amministrativi, riducendo significativamente il tempo dedicato dai dipendenti all’elaborazione quotidiana dei documenti e all’organizzazione delle informazioni. Un rapporto di valutazione interno di BP indica che dal lancio completo di Copilot nel 2024, l’efficienza amministrativa dell’azienda è aumentata di quasi il 30% e i dipendenti hanno incrementato significativamente il tempo dedicato al core business (le attività principali di un’azienda) e alla ricerca innovativa.
Al contrario, Shell ha adottato un approccio più cauto e pragmatico alla sua strategia di IA, concentrandosi su una stretta collaborazione con le principali aziende tecnologiche e dando priorità all’adozione di soluzioni tecnologiche mature e comprovate del settore per mitigare i rischi e i costi associati allo sviluppo interno di modelli su larga scala.
Sin dal settembre 2020, Shell ha stretto una partnership strategica con Microsoft, implementando completamente strumenti digitali come la piattaforma cloud Azure, Microsoft 365 e Power Platform. Ciò consente all’azienda di elaborare miliardi di punti dati da risorse globali ogni settimana, integrando e visualizzando rapidamente le operazioni aziendali. Inoltre, Shell ha sviluppato uno strumento di monitoraggio delle emissioni di carbonio basato su Microsoft Azure per valutare le emissioni dei fornitori, definire valori di riferimento e obiettivi di carbonio e stabilire un percorso scientifico di gestione del carbonio all’interno dell’azienda, promuovendo efficacemente la trasformazione verde e la gestione della conformità.
Nelle fasi più complesse di esplorazione e produzione, Saudi Aramco ha esplorato l’applicazione approfondita dell’IA nei processi principali del settore petrolifero e del gas. Nel marzo 2024, Saudi Aramco ha rilasciato il suo modello su larga scala sviluppato internamente: Aramco Metabrain AI. Tale modello conta 250 miliardi di parametri e ha elaborato oltre 7 trilioni di punti dati durante l’addestramento, coprendo oltre 90 anni di dati ingegneristici, geologici e operativi accumulati dall’azienda. Aramco Metabrain AI possiede potenti capacità di comprensione e previsione di dati complessi, analizzando in modo intelligente fattori come piani di perforazione, strutture geologiche e costi operativi storici, e raccomandando schemi di layout (disposizioni o strutture visive che organizzano gli elementi all’interno di uno spazio, come un sito web, un documento, una presentazione o un’area fisica) dei pozzi ottimali, migliorando significativamente l’efficienza dell’esplorazione e riducendo i costi di progetto. Nelle operazioni downstream (tutte le attività che si svolgono a valle di una fase di produzione iniziale), il modello può anche prevedere l’andamento del prezzo del petrolio raffinato e le fluttuazioni del mercato e, in combinazione con le dinamiche geopolitiche, fornire all’azienda un supporto decisionale di mercato più lungimirante. Questo segna un passo avanti cruciale per Saudi Aramco nella costruzione di un sistema energetico intelligente.
L’IA sta rimodellando pure la catena di approvvigionamento e delineando il futuro dell’industria petrolifera e del gas. I colossi energetici globali considerano ampiamente l’IA un motore chiave per rimodellare il panorama industriale e stanno attivamente sviluppando progetti strategici. Schlumberger, azienda leader di Houston (fondata esattamente 99 anni fa) nei servizi per i giacimenti petroliferi, ne è un ottimo esempio. L’azienda mira a integrare profondamente l’IA in tutta la sua catena di business. La sua piattaforma Lumi non è solo uno strumento, ma una piattaforma dedicata alla creazione di un ecosistema cloud energetico aperto e senza confini, che rilascia e connette i dati, guida l’evoluzione dei flussi di lavoro di IA dai livelli base a quelli avanzati e accelera la trasformazione digitale. In futuro, Schlumberger continuerà a collaborare con le aziende tecnologiche per addestrare modelli specifici per il settore petrolifero e del gas, rendendo l’IA una forza trainante fondamentale, proprio come l’elettricità.
Ancora Shell integra l’IA nella sua strategia net zero posta nella sua cultura dell’innovazione; la net zero è un approccio per bilanciare le emissioni di gas serra prodotte dall’uomo con la loro rimozione dall’atmosfera; questo si ottiene principalmente riducendo al massimo le emissioni attraverso misure come l’efficienza energetica e la transizione alle energie rinnovabili, e compensando quelle residue inevitabili con azioni di rimozione del carbonio.
Gabriel Guerra, dirigente senior di Shell, ha affermato che l’IA aiuterà il settore a ridurre la propria impronta di carbonio, soddisfacendo al contempo il fabbisogno energetico e consentendo operazioni più sicure, efficienti e sostenibili. ExxonMobil si concentra sulla standardizzazione dei dati e sulla semplificazione dell’ambiente IT (aziende specifiche che si occupano di software per la gestione dei rifiuti), pianificando di creare una piattaforma unificata per promuovere l’adozione diffusa dell’IA e migliorare l’efficienza, dal processo decisionale in sede alle operazioni in prima linea. BP sottolinea l’importanza di raggiungere operazioni intelligenti e valutazioni in tempo reale attraverso l’IA, dando priorità all’affidabilità dell’IA per garantire che tutte le implementazioni siano implementate nel rispetto delle leggi e della conformità.
I colossi energetici internazionali stanno sfruttando l’IA generativa per favorire la crescita delle prestazioni e la trasformazione verso un’economia a basse emissioni di carbonio. In sintesi, l’industria petrolifera e del gas subirà profondi cambiamenti nei seguenti quattro ambiti.
In primo luogo, un’esplorazione più rapida e accurata. I modelli generativi miglioreranno l’efficienza dell’analisi dei dati sismici per misurare e registrare le proprietà fisiche e chimiche di rocce e fluidi all’interno di un pozzo di perforazione e della scoperta delle risorse. Ad esempio, Shell sta collaborando con la società di analisi dei big data SparkCognition per utilizzare la tecnologia dell’IA onde elaborare e analizzare grandi quantità di dati sismici, accorciando i cicli di esplorazione e migliorando significativamente l’efficienza e il tasso di successo della scoperta di nuovi giacimenti petroliferi.
In secondo luogo, saranno attuate operazioni più intelligenti ed efficienti. L’analisi in tempo reale dei dati dei sensori da parte dell’IA contribuirà alla regolazione dei parametri e alla prevenzione dei guasti, promuovendo la manutenzione predittiva come norma.
In terzo luogo, un processo decisionale più agile e intelligente: con l’integrazione di modelli di grandi dimensioni nei database aziendali, gli ingegneri possono accedere alle informazioni attraverso il dialogo con l’IA, abbattendo le barriere (silos) che isolano informazioni, competenze e team all’interno di un’organizzazione, impedendo la collaborazione e la condivisione delle conoscenze, in maniera da accelerare lo sviluppo dei talenti.
In quarto luogo, catene di fornitura più collaborative e ottimizzate. Una piattaforma dati unificata promuoverà l’integrazione di esplorazione, sviluppo, raffinazione e migliorerà la catena di approvvigionamento (supply chain), ovvero l’insieme di tutte le attività, i processi e le organizzazioni coinvolte nel portare un prodotto o servizio dal suo punto di origine fino al consumatore finale. In tal modo si getteranno solide basi per l’applicazione su larga scala dell’IA in futuro. Per esempio, ExxonMobil sta integrando i suoi dati operativi globali nel cloud, gettando le basi per la futura ottimizzazione di supply chain, previsioni di mercato e gestione delle emissioni di carbonio.
Nel complesso, l’IA generativa sta rimodellando profondamente l’intera filiera del settore petrolifero e del gas, e le principali aziende energetiche stanno accelerando la transizione dai progetti pilota alla trasformazione completa. In futuro, l’IA comprenderà le operazioni petrolifere e del gas come un esperto, aiutando le aziende a migliorare la qualità, ridurre i costi e garantire una produzione sicura, guidando il settore verso una nuova era di sviluppo sostenibile e a basse emissioni di carbonio. Naturalmente, questo processo è accompagnato anche da sfide: la governance dei dati e la supervisione degli algoritmi devono essere migliorate simultaneamente per garantire che i risultati dell’IA siano credibili e affidabili. Tuttavia, ciò che è certo è che l’“intelligentizzazione” e la “decarbonizzazione” del settore petrolifero e del gas stanno procedendo a pieno ritmo sotto la spinta dell’IA.
