Inteligencia artificial en petróleo y gas Tamaño del mercado, participación, crecimiento y análisis de la industria, por tipo (aprendizaje automático (ML), visión por computadora), por aplicación (mantenimiento predictivo, gestión de yacimientos, optimización de la producción) y pronóstico regional hasta 2033

•   
•   
  

  Descarga una muestra GRATIS para saber más sobre este informe

    

Inteligencia artificial en el mercado de petróleo y gas DESCRIPCIÓN GENERAL

El mercado mundial de inteligencia artificial en petróleo y gas se valoró en aproximadamente 2.800 millones de dólares en 2024, ampliándose aún más a 6.000 millones de dólares en 2033, creciendo a una tasa compuesta anual de aproximadamente el 8,5% de 2025 a 2033.

El mercado de petróleo y gas con inteligencia artificial (IA) se está transformando muy rápidamente, todo debido a la importancia de la industria para aumentar las operaciones, ahorrar gastos y tomar mejores decisiones. Las tecnologías de inteligencia artificial como el aprendizaje automático (ML), las redes neuronales y el análisis predictivo futuro se utilizan cada vez más en los sectores upstream, midstream y downstream. En la fabricación y la exploración, la IA ayuda en la lectura de datos sísmicos, el modelado de yacimientos y la utilización de la perforación. En el sector midstream, la IA mejora la detección y el monitoreo de fugas en las tuberías, mientras que se mejoran la eficiencia de refinación y el pronóstico de necesidades (oferta y demanda) downstream.

La utilización de la IA en el mercado del petróleo y el gas da como resultado análisis de datos actualizados, detección de anomalías, mantenimiento predictivo y mejores niveles de seguridad. Las organizaciones están promoviendo la IA para tomar decisiones más rápidas basadas en datos, reducir el tiempo de inactividad de los equipos y ofrecer una asignación eficiente de recursos. La demanda mundial de cambio digital, junto con la expansión de los volúmenes de datos procedentes de sensores y dispositivos de IoT, está provocando la adopción de la IA. Además, ante los crecientes desafíos ambientales y la transición energética, la IA promueve aún más la reducción de la huella de carbono mediante la gestión inteligente de la energía.

Hallazgos clave del mercado de inteligencia artificial en petróleo y gas

• Tamaño y crecimiento del mercado: El tamaño del mercado de Inteligencia artificial en petróleo y gas fue de alrededor de 2.900 millones de dólares en 2024 y alcanzará los 6.403,26 millones de dólares en 2033, con una tasa compuesta anual de alrededor del 9,2%.
• Impulsor clave del mercado: El mantenimiento predictivo basado en IA puede reducir el tiempo de inactividad hasta en un 30 %, lo que aumenta la eficiencia operativa en las actividades de petróleo y gas.
• Importante restricción del mercado: Los altos costos iniciales y los requisitos de conocimientos especializados limitan la adopción de la IA en la industria del petróleo y el gas a gran escala.
• Tendencias emergentes: Los sistemas de monitoreo de emisiones de carbono basados ​​en IA han obtenido una precisión un 20% mayor en comparación con esquemas anteriores, lo que ayuda en el cumplimiento ambiental.
• Liderazgo Regional: América del Norte es la región líder en el uso de IA en el sector del petróleo y el gas, gracias a una infraestructura superior y un grupo de profesionales capacitados.
• Segmentación del mercado: Alrededor del 65% de las organizaciones de petróleo y gas están empleando IA para mejorar las actividades de exploración y producción.
• Desarrollo reciente: En marzo de 2024, Saudi Aramco presentó su modelo de IA generativa entrenado con siete billones de puntos de datos, Aramco Metabrain AI, para agilizar las operaciones.

IMPACTO DEL COVID-19

La inteligencia artificial en el mercado de petróleo y gas tuvo un efecto negativo debido a la interrupción de la cadena de suministro durante la pandemia de COVID-19

La pandemia mundial de COVID-19 no ha tenido precedentes y ha sido asombrosa, y el mercado ha experimentadoinferior a lo previstodemanda en todas las regiones en comparación con los niveles previos a la pandemia. El repentino crecimiento del mercado reflejado por el aumento de la CAGR es atribuible al crecimiento del mercado y al regreso de la demanda a niveles prepandémicos.

La pandemia mundial de COVID-19 causó un efecto negativo significativo en la Inteligencia Artificial (IA) en el mercado de petróleo y gas, principalmente debido a la enorme caída de la demanda y los precios del petróleo. Los bloqueos y las prohibiciones de viaje en todo el mundo provocaron una disminución de las prácticas industriales y del transporte, lo que provocó una caída en picado del consumo de petróleo. En consecuencia, las instituciones de petróleo y gas observaron grandes pérdidas en las ventas, lo que llevó a la mayoría de ellas a suspender o cancelar las prácticas de transformación digital, incluida la adopción de la IA. Las restricciones presupuestarias se convirtieron en un importante desafío, ya que tanto los gastos de capital como los operativos se redujeron en toda la industria. Esto afectó directamente a la inversión en tecnologías de inteligencia artificial como análisis y mantenimiento predictivo, gemelos digitales y sistemas de perforación autónomos. Muchos proyectos piloto y actualizaciones facilitadas por la IA que estaban programados se detuvieron, mientras que los proyectos en ejecución observaron desafíos debido a interrupciones en la logística de la cadena de suministro y restricciones de trabajo remoto.

Además, la escasez de mano de obra y los problemas de las instalaciones en los principales establecimientos provocaron la adopción de la IA. Las fluctuaciones en las necesidades energéticas del mundo y la imprevisibilidad del mercado también provocaron una reducción de la innovación y de la innovación con nueva tecnología. De hecho, a las instituciones pequeñas les resultó difícil justificar la inversión de capital en IA en un momento de supervivencia y reducción de costos.

ÚLTIMAS TENDENCIAS

Asociaciones estratégicas con tecnología de inteligencia artificial para impulsar el crecimiento del mercado

Las grandes empresas de energía han estado estableciendo alianzas estratégicas con proveedores de tecnología de inteligencia artificial durante los últimos meses para crear laboratorios de innovación separados con el fin de acelerar la implementación de la inteligencia artificial en sus negocios. Por ejemplo, TotalEnergies se ha asociado con la startup francesa de IA Mistral para establecer un laboratorio conjunto centrado en aplicaciones avanzadas de IA dentro de sus operaciones. De manera similar, Saudi Aramco incorporó recientemente los algoritmos de DeepSeek AI en sus centros de datos y firmó un acuerdo de 1.500 millones de dólares con el especialista en chips Groq; ambas medidas subrayan cómo las grandes petroleras están invirtiendo fuertemente en infraestructura de inteligencia artificial y análisis de datos a escala. Estos centros de innovación colaborativa no son solo pruebas piloto de concepto: están diseñados para institucionalizar la IA en flujos de trabajo críticos, desde el mantenimiento predictivo y el modelado de yacimientos hasta el monitoreo de emisiones y las operaciones autónomas. El objetivo es integrar la IA de forma más profunda y estructural en lugar de ejecutar proyectos aislados.

Este patrón y tendencia ascendente establece un cambio gradual desde la innovación y la experimentación con la IA hasta su incorporación formal en los trucos corporativos. Muestra la comprensión de que el valor duradero, como la eficiencia operativa, el ahorro de gastos y las prácticas y beneficios ecológicos, se deriva de capacidades de IA internas y bien capitalizadas establecidas en asociación con empresas de tecnología de vanguardia.

•   
•   
  

  Descarga una muestra GRATIS para saber más sobre este informe

    

Inteligencia artificial en la SEGMENTACIÓN del mercado de petróleo y gas

POR TIPO

Según el tipo, el mercado global se puede clasificar en aprendizaje automático (ML), visión por computadora.

• Aprendizaje automático (ML): Una de las formas de IA más populares en la industria del petróleo y el gas, el aprendizaje automático permite que los sistemas aprendan automáticamente de datos anteriores y mejoren el rendimiento con experiencia sin ser programados explícitamente. Los algoritmos de aprendizaje automático ayudan a detectar patrones dentro de los datos sísmicos, pronosticar fallas de equipos y optimizar los procesos de producción. Por ejemplo, los modelos ML se utilizan para mejorar la eficiencia de la perforación mediante el examen de grandes conjuntos de datos geológicos, parámetros de perforación anteriores y datos de equipos de perforación en tiempo real.
• Visión por computadora: La tecnología de visión por computadora se está adoptando cada vez más en el sector del petróleo y el gas para automatizar los procesos de inspección visual. Se utiliza en el seguimiento de oleoductos, prácticas en alta mar y refinerías que utilizan drones y equipos de vigilancia. Dicha IA ayuda en las políticas preventivas al monitorear de antemano problemas potenciales como fugas, corrosión o fallas físicas, lo que reduce los riesgos de las operaciones y garantiza que el cumplimiento coincida con los estándares de seguridad.

POR APLICACIÓN

Según la aplicación, el mercado global se puede clasificar en mantenimiento predictivo, gestión de depósitos y optimización de la producción.

• Mantenimiento predictivo: El mantenimiento predictivo impulsado por IA ayuda a las organizaciones de petróleo y gas a minimizar el tiempo de inactividad no planificado y los gastos de mantenimiento. Los algoritmos de ML utilizan datos de sensores para predecir posibles fallas en los equipos antes de que ocurran. Permite una intervención temprana y minimiza la interrupción del negocio. Es especialmente valioso en el mantenimiento de plataformas marinas, plataformas de perforación y oleoductos donde el acceso está restringido y la reparación es costosa.
• Gestión de yacimientos: La IA está revolucionando la gestión de yacimientos al ofrecer herramientas sofisticadas para mejorar la comprensión del comportamiento de los yacimientos. A través de simulación y análisis de datos, la IA optimiza la ubicación de los pozos, la estimación de reservas y mejora las tasas de recuperación. Esto da como resultado decisiones mejor informadas y una mayor eficiencia en la extracción de recursos.
• Optimización de la producción: El uso de IA en la optimización de la producción enfatiza la maximización de las tasas de recuperación de petróleo, así como la optimización de las operaciones. El análisis de datos en tiempo real permite a los operadores modificar dinámicamente parámetros como la presión y el caudal. Los modelos inteligentes impulsados ​​por IA se pueden crear de diferentes maneras en escenarios de producción y también recomiendan el mejor enfoque económico, aprovechando así la producción y reduciendo el desperdicio y el consumo de energía.

DINÁMICA DEL MERCADO

La dinámica del mercado incluye factores impulsores y restrictivos, oportunidades y desafíos que indican las condiciones del mercado. 

FACTORES IMPULSORES

Requisito de ahorro de costos y efectividad operativa para impulsar el mercado

Hay un notable impulso en laInteligencia artificial en el crecimiento del mercado de petróleo y gas.Entre todos los factores impulsores, el aumento de la adopción de la IA en el mercado del petróleo y el gas es la demanda continua de reducir el costo de diversas operaciones sin perder su eficiencia. La IA permite y promueve la automatización de trabajos difíciles, el análisis y el mantenimiento predictivos y una toma de decisiones mejor y más precisa a través de datos actualizados. A modo de ejemplo, los sistemas de hardware impulsados ​​por IA pueden monitorear fácilmente los parámetros de perforación por sí solos, lo que resulta en operaciones más precisas y económicas. Esto reduce el tiempo no productivo y reduce los costosos tiempos de inactividad.

Crecimiento en la integración de Big Data e IoT para expandir el mercado

El mayor uso y adopción de dispositivos y sensores de Internet de las cosas (IoT) ha convertido las prácticas de petróleo y gas en la fabricación de enormes cantidades de datos. Las tecnologías rápidas impulsadas por la IA, especialmente el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático, son fundamentales para leer y comprender estos datos. Estos permiten la detección temprana de errores, la simulación de yacimientos y la previsión de oferta y demanda, y también aumentan la productividad y las precauciones de seguridad a lo largo de la cadena de valor.

FACTOR DE RESTRICCIÓN

Altos gastos de implementación y complejidad tecnológica podrían impedir el crecimiento del mercado

Aunque tiene beneficios, la adopción de prácticas impulsadas por la IA en las prácticas de petróleo y gas requiere mucho capital y tiene una gran demanda técnica. La mejora de la infraestructura heredada, una mejor mano de obra y personal y el mantenimiento de políticas de ciberseguridad pueden tener un costo elevado, especialmente para las organizaciones pequeñas y medianas. Además de eso, adoptar IA sobre esta infraestructura puede ser desafiante y laborioso, lo que dificulta la adopción.

Objetivos de descarbonización y sostenibilidad para crear oportunidades para el producto en el mercado

Oportunidad

A medida que el mercado energético mundial se vuelve más ecológico y con mejores prácticas, existe un creciente potencial para que la IA promueva la descarbonización. La IA puede hacer un mejor uso de la energía, reducir la quema y las emisiones y monitorear la huella de carbono en las distintas operaciones. La IA promueve el seguimiento/control predictivo de emisiones futuras y regiones de utilización de eficiencia energética en línea con prioridades más ecológicas y estándares ESG.

 

La calidad y disponibilidad de los datos podrían ser un desafío potencial para los consumidores

Desafío

Los sistemas de inteligencia artificial también dependen de datos mejor configurados y de alta calidad para seguir predicciones y análisis futuros precisos. La mayoría de las instituciones de petróleo y gas continúan luchando con la estandarización, la integración y el acceso a los datos. Los datos incorrectos o las fuentes de datos incorrectas pueden generar conocimientos erróneos, lo que socava el efecto de los sistemas de inteligencia artificial y el retorno de la inversión.

•   
•   
  Descarga una muestra GRATIS para saber más sobre este informe

    

Inteligencia artificial en el mercado de petróleo y gas PERSPECTIVAS REGIONALES

• América del norte

La región de América del Norte tiene una crecienteInteligencia artificial de Estados Unidos en el mercado de petróleo y gas.Estados Unidos es el líder y el principal actor en el mercado de la Inteligencia Artificial en el Petróleo y el Gas, seguido de su rápida adopción de tecnologías avanzadas, así como de una infraestructura sólida. La utilización de la IA en el mercado del petróleo y el gas da como resultado análisis de datos actualizados, detección de anomalías, mantenimiento predictivo y mejores niveles de seguridad. Las organizaciones están promoviendo la IA para tomar decisiones más rápidas basadas en datos, reducir el tiempo de inactividad de los equipos y ofrecer una asignación eficiente de recursos. La demanda mundial de cambio digital, junto con la expansión de los volúmenes de datos procedentes de sensores y dispositivos de IoT, está provocando la adopción de la IA. Los grandes actores del mercado de petróleo y gas con sede en EE. UU., como ExxonMobil, Chevron y Halliburton, están invirtiendo mucho en IA para centrarse en prácticas de exploración, perforación y producción. La presencia de los principales proveedores de tecnología de IA e institutos de investigación también obliga a la innovación. Las prácticas gubernamentales que promueven la eficiencia energética y la digitalización también han sido fundamentales. Además, la transformación del gas de esquisto ha aumentado la demanda de mejores prácticas basadas en datos, asegurando que la IA esté integrada y sea necesaria para seguir siendo competitivo en los mercados de petróleo y gas de Estados Unidos.

• Arabia Saudita

Arabia Saudita, que cuenta con algunas de las mayores reservas de petróleo del mundo, está adoptando rápidamente la IA para transformar su industria energética. Según su plan Visión 2030, la nación está invirtiendo en tecnologías basadas en inteligencia artificial para aumentar la productividad, reducir los gastos e impulsar objetivos energéticos sostenibles. Empresas como Saudi Aramco están colaborando con empresas de inteligencia artificial para incorporar el aprendizaje automático y el análisis de datos en la exploración, la refinación y la logística. Todo esto está convirtiendo a Arabia Saudita en un centro regional de tecnología digital para yacimientos petrolíferos.

• Porcelana

China se está convirtiendo en un contribuyente destacado a los usos de la IA en el sector del petróleo y el gas debido a los sólidos incentivos gubernamentales, las enormes necesidades energéticas y la innovación tecnológica acelerada. Las compañías petroleras nacionales chinas, como Sinopec y PetroChina, están utilizando la IA para el mantenimiento predictivo, la interpretación sísmica y la optimización de los procesos de refinación. La iniciativa gubernamental para la energía inteligente y la innovación digital en la industria también ha impulsado el uso de la IA en el sector del petróleo y el gas de China.

JUGADORES CLAVE DE LA INDUSTRIA

Actores clave de la industria que dan forma al mercado a través de la innovación y la expansión del mercado

Las grandes empresas de energía han estado estableciendo alianzas estratégicas con proveedores de tecnología de inteligencia artificial durante los últimos meses para crear laboratorios de innovación separados con el fin de acelerar la implementación de la inteligencia artificial en sus negocios.

Al mismo tiempo, las empresas de servicios petroleros pretenden implementar IA para automatizar las operaciones de campo, rastrear el estado de los equipos y minimizar el tiempo de inactividad. Los operadores de exploración y producción están aplicando la IA al modelado de yacimientos, la optimización de la producción y el seguimiento del consumo de energía. La mayoría está estableciendo asociaciones y colaboraciones estratégicas para acelerar las iniciativas de transformación digital, realizar inversiones en infraestructura de datos y desarrollar plataformas inteligentes diseñadas específicamente para entornos de petróleo y gas.

Lista de las principales empresas del mercado de inteligencia artificial en el petróleo y el gas

• Schlumberger (U.S.)
• Halliburton (U.S.)
• Baker Hughes (U.S.)
• Siemens AG (Germany)
• IBM Corporation (U.S.)
• Microsoft Corporation (U.S.)
• Oracle Corporation (U.S.)
• Accenture (Ireland)
• ai, Inc. (U.S.)
• Rockwell Automation, Inc. (U.S.)

DESARROLLO CLAVE DE LA INDUSTRIA

En junio de 2025, se presenció un gran avance industrial en la industria de la Inteligencia Artificial (IA) en el petróleo y el gas cuando TotalEnergies, una de las principales empresas energéticas del mundo, firmó una asociación estratégica con Mistral AI, una nueva empresa francesa de inteligencia artificial. El acuerdo se centra en la creación de un laboratorio de innovación en IA para acelerar el despliegue de tecnologías de IA de vanguardia en los negocios de TotalEnergies.

Esta iniciativa de colaboración es un paso hacia una integración profunda de la IA generativa y grandes modelos de lenguaje en las operaciones de petróleo y gas. El laboratorio creará modelos de IA personalizados para mejorar la interpretación sísmica, optimizar la toma de decisiones operativas y optimizar el consumo de energía en los activos de refinación y upstream.

COBERTURA DEL INFORME

ElCuota de mercado de inteligencia artificial en petróleo y gas& El informe de crecimiento generalmente proporciona una amplia cobertura en varios lados de la industria, cubriendo el tamaño y los pronósticos del mercado, el desglose de la tecnología y la segmentación de aplicaciones. Comienza con un resumen ejecutivo que destaca las principales tendencias, impulsores, restricciones, oportunidades y perfil competitivo. Posteriormente, el informe analiza las regiones (América del Norte, Europa, Asia Pacífico, Medio Oriente y África y América Latina) destacando las tasas de adopción y las perspectivas de crecimiento para cada mercado.

En el frente tecnológico, el informe clasifica las soluciones de IA incluyendo tipos como aprendizaje automático, aprendizaje profundo, visión por computadora, procesamiento del lenguaje natural y robótica, y evalúa cómo cada una desempeña un papel en la exploración, la producción, la logística intermedia, la refinación y los procesos posteriores. Las secciones específicas de aplicaciones analizan aplicaciones como mantenimiento predictivo, optimización de yacimientos, automatización de perforación, monitoreo de emisiones, gestión de la cadena de suministro y cumplimiento de salud y seguridad.