Empresa energética australiana despliega 50 agentes de inteligencia artificial en operaciones industriales

Woodside Energy ha desplegado aproximadamente 50 agentes de inteligencia artificial en producción que respaldan tanto sus activos operativos como sus flujos de trabajo empresariales, según declaró Andrew Melouney, vicepresidente de digital de la compañía, en una entrevista con MIT Technology Review. Estos sistemas han sido probados en entornos reales y representan un cambio fundamental en cómo la industria energética aplica la inteligencia artificial más allá de las herramientas de consumo.

"Hemos tenido siempre grandes volúmenes de datos operativos provenientes de los equipos, las plantas y los activos que operamos", explicó Melouney. "Esos han creado casos de uso realmente claros y de bastante alto valor para nosotros", agregó el ejecutivo.

La compañía, que opera a lo largo de toda la cadena de valor energético desde exploración hasta comercialización global, ha estado aplicando técnicas tradicionales de inteligencia artificial, análisis y optimización a sus conjuntos de datos desde aproximadamente 2015, según Melouney. Esta inversión a largo plazo en infraestructura y gobernanza ahora permite un cambio más amplio hacia sistemas de inteligencia artificial agéntica que pueden respaldar flujos de trabajo industriales complejos.

COPILOTO PARA ARRANCAR PLANTAS DE GAS

Uno de los ejemplos principales es el "Asesor de Arranque" (Startup Advisor), un copiloto de inteligencia artificial que ayuda a los operadores a gestionar el proceso complejo de arrancar plantas de gas natural licuado. "Realmente estamos pensando en cómo apoya a las personas en la organización en términos de empoderarlas para tomar mejores decisiones, para tomar decisiones más rápidas", explicó Melouney.

El sistema funciona como un copiloto que se sienta junto a los operadores de panel, permitiéndoles reproducir arranques anteriores, observar cómo progresa el arranque actual y proporcionándoles mejores perspectivas para optimizar cómo arrancan esa instalación. "Arrancar una instalación de gas natural licuado es increíblemente complejo", señaló Melouney, destacando que el objetivo es hacer que un operador de panel más junior tenga un copiloto que pueda ayudarle casi como un operador de panel experimentado sentado junto a él.

REDUCCIÓN DEL 15% EN HORAS DE MANTENIMIENTO

Otro caso de uso significativo es la "inteligencia de mantenimiento", una solución que analiza registros históricos de mantenimiento junto con el rendimiento del equipo. Al correlacionar diferentes conjuntos de datos, como registros de mantenimiento del sistema SAP junto con datos de rendimiento de equipos provenientes de su lago de datos de series temporales, el sistema puede recomendar a los activos cuál es el momento óptimo para las actividades de mantenimiento.

"Con algo como inteligencia de mantenimiento, hemos visto la oportunidad de reducir las horas de mantenimiento hasta en un 15% durante cinco años en uno de los activos en los que hemos pilotado esto", reveló Melouney. El objetivo, según el ejecutivo, es simple: "hacer el trabajo correcto en el momento correcto".

La compañía ha desarrollado plataformas que ingieren continuamente datos de alta frecuencia desde los activos y desde los sistemas empresariales. "La forma en que pensamos sobre los datos es que son un activo para nosotros", dijo Melouney, explicando que cuando se opera una instalación con sensores en todas partes y datos transmitiéndose en tiempo real, Woodside ha tomado conscientemente la decisión durante muchos años de invertir en esa plataforma de datos a escala empresarial para asegurar que sea segura, con activos de datos bien estructurados y gobernanza sólida.

FILOSOFÍA: PENSAR EN GRANDE, PROTOTIPAR PEQUEÑO, ESCALAR RÁPIDO

El enfoque de Woodside refleja una evolución más amplia que está ocurriendo en la inteligencia artificial industrial: graduarse de experimentos aislados a sistemas empresariales construidos sobre plataformas estandarizadas, datos gobernados y patrones de despliegue repetibles. "No estamos simplemente atornillando inteligencia artificial a un proceso existente", afirmó Melouney. "Estamos pensando profundamente sobre cómo ese trabajo necesita ser reimaginado".

El lema de Melouney se ha convertido en: "Pensar en grande, prototipar pequeño y escalar rápido". La compañía busca encontrar grandes oportunidades que puedan perseguir, pero quiere asegurar que observan cómo despliegan esas en pequeña escala primero, y luego proporcionar el aprendizaje y la perspectiva correctos que luego puedan escalarlo en todas partes.

Hace aproximadamente 18 a 24 meses, en su viaje de inteligencia artificial generativa, Woodside comenzó desplegando inteligencia artificial tan ampliamente como pudo en la organización desde una perspectiva de productividad personal, siendo bastante abierta en términos de los problemas que resolverían. "Lo que hemos aprendido es que hemos necesitado pivotar de eso a ser un poco más estrictos en términos de dónde vamos a invertir nuestro tiempo y recursos en soluciones de mayor valor", explicó Melouney.

La transición requiere que las organizaciones repiensen tanto sus pilas tecnológicas como cómo se realiza el trabajo mismo, argumentó el ejecutivo. "Hemos entendido realmente que una gobernanza fuerte alrededor de cómo se despliega y desarrolla la inteligencia artificial es crítica para nosotros, y es crítica para que vayamos rápido también", señaló.

GOBERNANZA Y ASOCIACIÓN CON INFOSYS

Woodside opera en un entorno bien regulado, lo que significa que debe tomar decisiones deliberadas y bien razonadas al pensar en cómo despliega tecnología en su organización. La compañía ha establecido varios elementos clave de gobernanza, aunque los detalles específicos no fueron completamente detallados en la entrevista.

La empresa trabaja en asociación con Infosys, su proveedor de servicios gestionados, que desempeña un papel crítico en las operaciones de su negocio principal. "Nuestra licencia para innovar se basa en nuestra licencia para operar", dijo Melouney, explicando que para que su equipo pueda innovar y rediseñar cómo se realiza el trabajo, necesitan asegurar que sus plataformas centrales, sistemas centrales y aplicaciones funcionen de manera realmente confiable, segura y consistente cada día.

La asociación con Infosys también proporciona capacidad de escala. "Como todos, estamos luchando por encontrar personas que puedan ocupar roles de inteligencia artificial", admitió Melouney. Tener equipos combinados donde hay personal de Infosys, personal de Woodside y algunos de sus otros socios "realmente solo aporta diversidad de pensamiento y experiencia a cómo resolvemos problemas", agregó.

HACIA LA EMPRESA AUTÓNOMA

La ambición a largo plazo de Woodside es significativa. "Nuestra ambición es realmente para una empresa autónoma, donde tengamos agentes con agencia que sean capaces de interactuar realmente profundamente con nuestros flujos de trabajo centrales", declaró Melouney.

Esta visión representa un cambio fundamental en cómo operan las empresas industriales. En lugar de reemplazar a los operadores humanos, Woodside diseña sistemas de inteligencia artificial para aumentar la experiencia en entornos de alto riesgo. El enfoque se centra en proporcionar a los equipos de activos y equipos operativos la capacidad correcta de apoyo a la decisión que asegura que sigan siendo responsables de tomar la decisión y de asegurar que se realice el trabajo correcto, pero proporcionándoles la mejor oportunidad posible de usar su juicio y experiencia con los datos para tomar la decisión correcta.

La compañía ha estandarizado la plataforma sobre la que construye y tiene patrones repetibles. "No queremos construir 50 soluciones de 50 maneras diferentes", enfatizó Melouney. "Realmente queremos empoderar a nuestra organización y a nuestros equipos técnicos y a los usuarios de nuestras soluciones para implementarlas rápidamente, implementarlas de manera segura, y hacerlo de manera patternizada y de plataforma".

LECCIONES PARA LA INDUSTRIA

El caso de Woodside Energy ilustra cómo la inteligencia artificial más consecuente puede estar desplegándose lejos de las herramientas orientadas al consumidor. En industrias donde la infraestructura física, la continuidad operacional y la seguridad son primordiales, la inteligencia artificial se está convirtiendo en una capa operativa central.

Las empresas posicionadas para tener éxito pueden ser aquellas que pasaron años construyendo los fundamentos operacionales debajo del bombo publicitario, según sugiere la experiencia de Woodside. La inversión a largo plazo en recopilación de datos, gobernanza, capacitación de personal en metodologías ágiles y pensamiento de diseño, y construcción de confianza entre equipos digitales y la organización más amplia ha sido fundamental para permitir el despliegue a escala de sistemas de inteligencia artificial.

"La tecnología es importante, pero se trata de alinear personas, procesos y tecnología juntos", resumió Melouney, destacando que una vez que tuvieron esa base sólida en su lugar desde una perspectiva tecnológica y de datos, y una vez que construyeron una confianza fuerte entre sus equipos digitales y la organización, "realmente vimos un aumento bastante material y el escalamiento de la tecnología ocurrir más ampliamente en toda la empresa".

El sector energético global, con sus sistemas industriales extensos y flujo constante de datos operacionales, ofrece una visión de cómo podría verse ese futuro de inteligencia artificial industrial a escala empresarial.