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

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Inteligencia artificial en la descripción general del mercado de petróleo y gas

La inteligencia artificial global en el mercado de petróleo y gas se valoró en aproximadamente USD 2.8 mil millones en 2024, expandiéndose aún más a USD 6 mil millones para 2033, creciendo a una tasa compuesta anual de aproximadamente 8.5% de 2025 a 2033.

El mercado de petróleo y gas de inteligencia artificial (IA) se está transformando muy rápido, todo debido a la importancia de la industria para aumentar las operaciones, ahorrar gastos y tomar mejores decisiones. Las tecnologías de IA como el aprendizaje automático (ML), las redes neuronales y el análisis predictivo futuro se usan cada vez más en los sectores aguas arriba, intermedias y aguas abajo. En la fabricación y la exploración, la IA ayuda en la lectura de datos sísmicos, el modelado de yacimientos y la utilización de perforación. En el sector medio, la IA hace que la detección y monitoreo de fugas de la tubería sea mejor, mientras que se mejoran la eficiencia de refinación y la previsión de necesidad (oferta y demanda).

La utilización de IA en el mercado de petróleo y gas da como resultado un análisis de datos actualizado, detección de anomalías, mantenimiento predictivo y mejores niveles de seguridad. Las organizaciones están promoviendo la IA para tomar decisiones más rápidas basadas en datos, disminuir el tiempo de inactividad del equipo y ofrece una asignación eficiente de recursos. La demanda mundial de cambio digital, junto con la expansión de los volúmenes de datos de los sensores y los dispositivos IoT, está causando la adopción de IA. Además, con el aumento de los desafíos ambientales y la transición de la energía, la IA promotora aún más la reducción de las huellas de carbono por la gestión inteligente de la energía.

Inteligencia artificial en los resultados clave del mercado de petróleo y gas

• Tamaño y crecimiento del mercado: La inteligencia artificial en el tamaño del mercado de petróleo y gas fue de alrededor de USD 2.9 mil millones en 2024 y alcanzará USD 6.40326 mil millones para 2033, a una tasa compuesta anual de alrededor del 9.2%.
• Motor 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.
• Mayor restricción del mercado: Altos costos y requisitos iniciales para conocimientos especializados limitan la adopción de IA en la industria del petróleo y el gas a escala masiva.
• Tendencias emergentes: Los sistemas de monitoreo de emisiones de carbono habilitados para AI han visto una precisión 20% mayor en comparación con los esquemas anteriores, ayudando en el cumplimiento ambiental.
• Liderazgo regional: América del Norte es la región líder en uso de IA en el sector de petróleo y gas, habilitado por infraestructura superior y un grupo de profesionales calificados.
• Segmentación de 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 dio a conocer su modelo de IA generativo entrenado por siete billones de datos, Aramco Metabrain AI, para racionalizar las operaciones.

Impacto 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 Global Covid-19 ha sido sin precedentes y asombrosa, con el mercado experimentandoinferior a la anticipadodemanda en todas las regiones en comparación con los niveles pre-pandémicos. El repentino crecimiento del mercado reflejado por el aumento en la CAGR es atribuible al crecimiento y la demanda del mercado que regresa a los niveles pre-pandemias.

La pandemia global Covid-19 causó un efecto negativo significativo en la inteligencia artificial (IA) en el mercado de petróleo y gas, principalmente debido a la enorme disminución de la demanda y los precios del petróleo. Las cerraduras mundiales y las prohibiciones de viajes causaron prácticas industriales y transporte decrecientes que causaron que el consumo de petróleo se desplomara. En consecuencia, las instituciones de petróleo y gas observaron fuertes pérdidas de ventas, lo que resultó en la mayoría de ellas para detener o cancelar las prácticas de transformación digital, incluida la adopción de IA. Las restricciones presupuestarias se convirtieron en un desafío importante, con el capital y los gastos operativos que se redujeron en toda la industria. Esto afectó directamente la inversión en tecnologías de IA como análisis y mantenimiento predictivos, gemelos digitales y sistemas de perforación autónomos. Muchos proyectos piloto y actualizaciones facilitadas por IA que se programaron se detuvieron, mientras que los proyectos en ejecución observaron desafíos gracias a las rupturas de logística de la cadena de suministro y las restricciones de trabajo remotos.

Además, la escasez de mano de obra y los desafíos de las instalaciones en los principales establecimientos causaron absorción de IA. Las fluctuaciones en las necesidades energéticas del mundo y la imprevisibilidad del mercado también causaron una reducción en la innovación e innovación con nuevas tecnologías. Las instituciones pequeñas, de hecho, les resultó difícil justificar la inversión de capital en IA en un momento de supervivencia y recorte de costos.

Últimas tendencias

Asociaciones estratégicas con tecnología de IA para impulsar el crecimiento del mercado

Las grandes compañías de energía han estado haciendo alianzas estratégicas con proveedores de tecnología de IA durante los últimos meses para crear laboratorios de innovación separados con el propósito de acelerar los despliegue de IA en sus negocios. Por ejemplo, TotalEnergies se ha asociado con la startup francesa de IA Mistral para establecer un laboratorio conjunto centrado en aplicaciones de IA avanzadas dentro de sus operaciones. Del mismo modo, Saudi Aramco recientemente incorporó los algoritmos de Deepseek AI en sus centros de datos y firmó un acuerdo de $ 1.5 billones con Groq de especialista en Chip, ambos se mueven subrayando cómo las especialidades de petróleo están invirtiendo fuertemente en infraestructura de IA y análisis de datos a escala. Estos centros de innovación de colaboración no son solo pilotos de prueba de concepto, sino que están diseñados para institucionalizar la IA en flujos de trabajo críticos, desde mantenimiento predictivo y modelado de yacimientos hasta monitoreo de emisiones y operaciones autónomas. El objetivo es integrar la IA de manera más profunda y estructural en lugar de ejecutar proyectos aislados.

Este patrón y tendencia creciente establece un cambio gradual de innovar y experimentar con IA para integrarlo formalmente en trucos corporativos. Muestra una realización de que el valor duradero, como la eficiencia operativa, los ahorros de gastos y las prácticas ecológicas+ beneficios, derivan de capacidades de IA bien capitalizadas y internas establecidas en asociación con las compañías de tecnología de vanguardia.

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Inteligencia artificial en la segmentación del mercado de petróleo y gas

Por tipo

Según el tipo, el mercado global se puede clasificar en el aprendizaje automático (ML), la 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 a los sistemas aprender de los datos pasados automáticamente y mejorar el rendimiento con la experiencia sin ser programado explícitamente. Los algoritmos de ML ayudan a detectar patrones dentro de los datos sísmicos, la falla del equipo de pronóstico y la racionalización de los procesos de producción. Por ejemplo, los modelos ML se utilizan para mejorar la eficiencia de perforación mediante el examen de grandes conjuntos de datos de datos geológicos, parámetros de perforación pasados y datos de equipos de perforación en tiempo real.
• Visión por computadora: La tecnología de visión por computadora se adopta cada vez más en el sector de petróleo y gas para automatizar los procesos de inspección visual. Se utiliza en el seguimiento de tuberías, las prácticas en alta mar y las refinerías utilizando drones y los hardswares de vigilancia. Dicha IA ayuda en las políticas preventivas al monitorear posibles problemas como fugas, corrosión o fallas físicas por adelantado, reduciendo así los riesgos de las operaciones y asegurarse de 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 yacimientos, optimización de producción

• Mantenimiento predictivo: Mantenimiento predictivo impulsado por IA ayuda a las organizaciones de petróleo y gas para minimizar el tiempo de inactividad y los gastos de mantenimiento no planificados. Los algoritmos ML usan datos del sensor para predecir posibles fallas en el equipo antes de que ocurran. Permite la intervención temprana y minimiza la interrupción del negocio. Es especialmente valioso en el mantenimiento de plataformas en alta mar, plataformas de perforación y tuberías donde el acceso está restringido y la reparación es costosa.
• Gestión de embalses: AI está revolucionando la gestión de los yacimientos al ofrecer herramientas sofisticadas para mejorar la comprensión del comportamiento del yacimiento. A través de la simulación y el análisis de datos, la IA optimiza la colocación de pozos, las reservas estiman y mejora las tasas de recuperación. Esto da como resultado decisiones mejor informadas y una mejor eficiencia en la extracción de recursos.
• Optimización de producción: El uso de IA en la optimización de producción enfatiza la maximización de las tasas de recuperación del petróleo y la optimización de las operaciones. El análisis de datos en tiempo real permite a los operadores modificar dinámicamente parámetros como la presión y la velocidad de flujo. Los modelos inteligentes impulsados por la IA se pueden crear de diferentes maneras en los escenarios de producción y también recomiendan el mejor enfoque económico, utilizando así la producción mientras declina el desperdicio y el consumo de energía.

Dinámica del mercado

La dinámica del mercado incluye factores de conducción y restricción, oportunidades y desafíos que indican las condiciones del mercado. 

Factores de conducción

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

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

Crecimiento en big data e integración de 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 fabricar grandes cantidades de datos. Las tecnologías rápidas impulsadas por la IA, especialmente el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático, son importantes en la lectura y comprensión de estos datos. Estos permiten la detección temprana de errores, la simulación de yacimientos y la pronóstico de la oferta y la demanda, y también aumentan las precauciones de productividad y seguridad a lo largo de la cadena de valor.

Factor de restricción

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

Aunque los beneficios, la adopción de prácticas impulsadas por la IA en las prácticas de petróleo y gas es intensiva en capital y técnicamente alta demanda. El mejoramiento de la infraestructura heredada, el mejor trabajo y el personal, y el mantenimiento de las políticas de ciberseguridad pueden tener un costo alto, especialmente para organizaciones más pequeñas y medianas. Junto con eso, la adopción de IA además de esta infraestructura puede ser un desafío y laborioso, obstaculizando la adopción.

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

Oportunidad

A medida que el mercado energético de todo el mundo se vuelve más verde y mejor práctica, existe una creciente potencial para que la IA promueva la descarbonización. La IA puede hacer un mejor uso de la energía, reducir la bengata y las emisiones, y monitorear las huellas de carbono en las diversas operaciones. La IA promueve el seguimiento/ control de emisiones predictivas futuras y las regiones de la utilización de la eficiencia energética en línea con las prioridades más ecológicas y los estándares ESG.

 

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

Desafío

Los sistemas de IA también dependen de datos establecidos de alta calidad y mejor establecidos para seguir predicciones y análisis precisos. La mayoría de las instituciones de petróleo y gas continúan lidiando con la estandarización de datos, la integración y el acceso. Los datos incorrectos o las fuentes incorrectas de datos pueden dar como resultado ideas incorrectas, socavando el efecto de los sistemas de IA y el ROI.

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Inteligencia artificial en el mercado de petróleo y gas ideas regionales

• América del norte

La región de América del Norte tiene un crecimientoInteligencia artificial de los Estados Unidos en el mercado de petróleo y gas.Estados Unidos es el gobernante y el mejor jugador en la inteligencia artificial en el mercado de petróleo y gas, seguido de su rápido adopción de tecnologías avanzadas, así como una fuerte infraestructura. La utilización de IA en el mercado de petróleo y gas da como resultado un análisis de datos actualizado, detección de anomalías, mantenimiento predictivo y mejores niveles de seguridad. Las organizaciones están promoviendo la IA para tomar decisiones más rápidas basadas en datos, disminuir el tiempo de inactividad del equipo y ofrece una asignación eficiente de recursos. La demanda mundial de cambio digital, junto con la expansión de los volúmenes de datos de los sensores y los dispositivos IoT, está causando la adopción de IA. Los grandes actores del mercado de petróleo y gas con sede en EE. UU. Como ExxonMobil, Chevron y Halliburton están invirtiendo en AI para centrarse en las prácticas de exploración, perforación y producción. La presencia de los principales proveedores e institutos de investigación de tecnología de IA también obliga a la innovación. Las prácticas gubernamentales que promueven la eficiencia energética y la digitalización también han sido instrumentales. Además, la transformación del gas de esquisto ha aumentado la demanda de prácticas mejores y basadas en datos, asegurando que la IA esté integrada y sea necesaria para mantenerse competitiva en los mercados de petróleo y gas de los EE. UU.

• 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 Vision 2030, la nación está invirtiendo en tecnologías basadas en IA para aumentar la productividad, los gastos más bajos e impulsar los objetivos de energía sostenible. Las empresas como Saudi Aramco están colaborando con las compañías de IA para infundir el aprendizaje automático y el análisis de datos en exploración, refinación y logística. Todo esto está convirtiendo a Arabia Saudita en un centro regional de tecnología digital de campos petroleros.

• Porcelana

China se está convirtiendo en un destacado contribuyente a los usos de la IA en el sector de petróleo y gas debido a incentivos gubernamentales sólidos, enormes requisitos de energía e innovación tecnológica acelerada. Las compañías petroleras nacionales chinas como Sinopec y PetroChina están utilizando 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 IA en el sector de petróleo y gas de China.

Actores clave de la industria

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

Las grandes compañías de energía han estado haciendo alianzas estratégicas con proveedores de tecnología de IA durante los últimos meses para crear laboratorios de innovación separados con el propósito de acelerar los despliegue de IA en sus negocios.

Al mismo tiempo, las compañías de servicios de campo petrolero tienen como objetivo implementar la IA para automatizar las operaciones de campo, rastrear la condición del equipo y minimizar el tiempo de inactividad. Los operadores de exploración y producción están aplicando IA al modelado de yacimientos, optimización de producción y monitoreo del consumo de energía. La mayoría está estableciendo asociaciones estratégicas y colaboraciones 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 la principal inteligencia artificial en las empresas del mercado de petróleo y 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, un gran avance industrial fue presenciado en la inteligencia artificial (IA) en la industria del petróleo y el gas cuando TotalGies, una de las principales especialidades de energía del mundo, firmó una asociación estratégica con la IA Mistral, una nueva empresa de inteligencia artificial francesa. El acuerdo se centra en la creación de un laboratorio de innovación de IA para acelerar el despliegue de las tecnologías de IA de vanguardia en los negocios de TotalGies.

Esta iniciativa de colaboración es un paso hacia la integración profunda de la IA generativa y los modelos de idiomas grandes 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 a través de los activos de refinación y aguas arriba.

Cobertura de informes

ElInteligencia artificial en la participación en el mercado de petróleo y gasEl informe de Growth generalmente proporciona una amplia cobertura en varios lados de la industria, cubriendo el tamaño del mercado y los pronósticos, el desglose tecnológico y la segmentación de aplicaciones. Comienza con un resumen ejecutivo que destaca las principales tendencias, impulsores, restricciones, oportunidades y perfil competitivo. Posteriormente, el informe entra en el análisis regional (América del Norte, Europa, Asia -Pacífico, Medio Oriente y África y América Latina) que iluminan las tasas de adopción y las perspectivas de crecimiento para cada mercado.

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