¡Saludos a todos! Hoy exploraremos cómo la Ciencia de Datos puede revolucionar la industria del petróleo y gas. En el contexto argentino, este sector presenta una oportunidad estratégica única, y al implementar este tipo de soluciones tecnológicas, podemos impulsar la eficiencia y rentabilidad de esta industria, generando un impacto positivo en el desarrollo del país.

Comencemos con un análisis de la situación actual.

El contexto argentino

Argentina cerró 2024 con 717.000 barriles diarios de crudo —un 11 % más que en 2023¹— y con más de 51.000 millones m³ de gas —un alza interanual del 7 %, el mayor volumen desde 2006 ²—.

Gracias al shale de Vaca Muerta, el 55 % del petróleo y el 50 % del gas ya provienen de yacimientos no convencionales³. 

Distintos estudios oficiales y privados proyectan que, con la infraestructura adecuada, las exportaciones de hidrocarburos podrían aportar USD 30 000 millones anuales hacia 2030⁴.

Estos números reflejan cómo esta industria se encuentra en pleno crecimiento y cada vez tiene más peso en la balanza comercial del país.

¿Por qué es importante la Ciencia de Datos?

La enorme cantidad de sensores instalados en pozos, ductos y refinerías ha convertido a la industria del petróleo y el gas en una fábrica incesante de datos: cada válvula, bomba y cabezal de pozo emite lecturas de presión, temperatura, vibración y caudal segundo a segundo.

Cuando estos registros se almacenan y se analizan de forma sistemática, la empresa puede responder con evidencia tres preguntas esenciales:

1. Qué ocurrió en la operación,
2. Qué ocurrirá si las condiciones siguen su curso,
3. Sobre todo, qué debería hacerse ahora mismo para maximizar la producción y reducir riesgos. 

La ciencia de datos, al combinar estadística avanzada, algoritmos de machine learning y conocimiento de dominio, permite aprovechar la información contenida en estos datos y tomar decisiones que beneficien la operación en términos de tiempo, dinero y seguridad.

Los resultados económicos son tangibles. Implementaciones globales ya muestran reducciones de 10 – 30 % en costos operativos y mejoras de hasta 8 % en la producción mediante mantenimiento predictivo y optimización en tiempo real⁵. 

En un sector donde un punto porcentual puede equivaler a millones de dólares, esos márgenes se traducen en mayor flujo de caja y competitividad.

Para Argentina, esto significa la posibilidad de transformar recursos no convencionales en exportaciones sostenibles que impulsen la balanza comercial del país.

Casos de uso a lo largo de la cadena de producción

Las compañías petroleras, tanto en Argentina como a nivel global, están aprovechando la ciencia de datos en todas las áreas que conforman la cadena de producción.

Upstream (exploración y producción)

En la cabeza de la cadena, la ciencia de datos acelera la exploración: algoritmos de deep learning procesan los sismogramas 3D y resaltan estructuras con mayor probabilidad de contener hidrocarburos, de modo que los geólogos descartan zonas poco prometedoras antes de perforar.

Una vez en producción, el mantenimiento predictivo usa sensores en bombas, cabezales y equipos de perforación para anticipar vibraciones, temperaturas o presiones fuera de rango; así se programa la reparación en la ventana óptima y se evita una parada costosa del pozo.

Midstream (transporte y almacenamiento)

Los oleoductos y gasoductos recorren miles de kilómetros y cualquier fisura implica pérdida de producto, multas y riesgo ambiental. Por eso la importancia de los algoritmos de mantenimiento predictivo, capaces de recibir datos continuos de presión, caudal y corrosión interna, detectar patrones anómalos y estimar la probabilidad de fuga con días de anticipación.

Complementados con drones o robots que inspeccionan el interior del ducto, permiten intervenir exactamente donde hace falta, reduciendo tiempos fuera de servicio y garantizando el suministro⁶.

Downstream (refinación y comercialización)

En la etapa final, los datos ayudan a equilibrar oferta y demanda. Series temporales pronostican el consumo de combustibles con semanas de antelación a partir de históricos de ventas, clima y actividad económica; así las refinerías pueden evitar tanto el sobreinventario costoso como la escasez de combustible en las estaciones de servicio, optimizando así su plan de producción.

Además, chatbots basados en procesamiento de lenguaje natural atienden a usuarios internos y clientes finales: responden consultas sobre la calidad de carburantes, normas de seguridad o rutas de entrega, aligerando la carga de los centros de soporte y mejorando la experiencia del consumidor.

Los ejemplos mencionados son solo una pequeña muestra de las posibilidades que surgen de las entrevistas con profesionales del sector y la investigación académica. Es probable que existan muchos otros casos que no se han considerado en este artículo (si conocés alguno, dejame un comentario! 😀).

Barreras en la adopción de Ciencia de Datos

Aunque las ventajas de la analítica son evidentes, los proyectos suelen tropezar con tres obstáculos recurrentes:

1. El primero es la calidad y disponibilidad de la información: los datos nacen en sistemas dispares, sin estándares comunes, y terminan dispersos en silos que dificultan cualquier modelado serio.
2. El segundo es el talento especializado. Si bien Argentina ha formado numerosos geólogos e ingenieros con conocimiento de campo, son pocos quienes además dominan Python, SQL y métodos de machine learning. A la inversa, los data scientists conocen los algoritmos, pero no tienen conocimiento específico de la industria. 
3. El tercer freno es cultural. Durante décadas la toma de decisiones se apoyó en la experiencia de profesionales de campo; sustituir esa intuición por recomendaciones basadas en algoritmos despierta desconfianza y resistencia al cambio. En este webinar hablamos sobre un framework que desarrollamos que busca resolver (al menos en parte) estos obstáculos.

¿Qué necesitan las empresas para superar estos desafíos?

Primero, se debe unificar la infraestructura de datos en un data lake (preferiblemente en la nube). Adicionalmente, se sugiere establecer políticas de gobernanza de datos que sigan un estándar internacional. De esta manera, cada dato, tablero y/o reporte se vuelve accesible y confiable. Este es un problema bastante típico, y hemos abordado el tema y cómo resolverlo en este webinar.

Por otro lado, es necesario invertir en programas de upskilling que combinen el expertise de ambos perfiles: los ingenieros de producción aprenden sobre el análisis y procesamiento de datos, mientras que los analistas de datos se empapan con geología y operaciones. 

Finalmente, se sugiere iniciar proyectos con un impacto rápido en el negocio: por ejemplo, un MVP de 3 meses con el objetivo de desarrollar una alerta de mantenimiento predictivo que evite una parada sorpresiva. De ser exitosa esta iniciativa, permitiría reducir el downtime (tiempo fuera de servicio de una máquina) y así lograr un impacto directo en la operación. 

Siguiendo estas sugerencias, la adopción de la cultura data‑driven deja de ser un eslogan y se convierte en un estándar en la empresa. 

Es importante destacar que las recomendaciones presentadas tienen aplicaciones que van más allá de la industria del petróleo y el gas, pudiendo ser implementadas en casi cualquier sector. Personalmente, he observado que tanto las barreras como las recomendaciones son temas recurrentes en diversas industrias.

Conclusiones

Argentina atraviesa una coyuntura excepcional:

• Posee uno de los recursos no convencionales más grandes del planeta,
• Tiene una infraestructura que se expande con gasoductos y oleoductos estratégicos,
• Y al mismo tiempo, hay una urgencia macroeconómica que exige transformar rápidamente esos activos geológicos en divisas.

En este escenario, la ciencia de datos no es un lujo ni un experimento marginal; es la palanca que puede acelerar la curva de aprendizaje de toda la industria y mejorar el retorno de la inversión en exploración, perforación, transporte y refinación.

La experiencia internacional demuestra que la analítica avanzada reduce fallas, optimiza consumos de energía y afina pronósticos de demanda con una precisión impensada hace una década. Importar esa práctica y adaptarla a la realidad argentina (con su geología particular, su dispersión de proveedores y su volatilidad regulatoria) representa, más que una ventaja competitiva, una condición de supervivencia. 

Afortunadamente, no se parte de cero. Las empresas argentinas ya disponen de redes de sensores, historiales de producción extensos y talento técnico con alto conocimiento de dominio. Quienes actúen primero cosecharán los beneficios de menores costos operativos, mayor producción y acceso a mercados exigentes. 

Espero que este artículo haya sido de utilidad. En mis próximas publicaciones, profundizaré en cada uno de los casos de uso mencionados. ¡Los mantendré informados!

1. Secretaría de Energía de la Nación. Argentina tuvo un año histórico en la producción de hidrocarburos. Febrero 2025 Argentina.gob.ar ↩︎
2. Radio Nacional. Producción gasífera 2024: mayor volumen en 17 años. Enero 2025. Radio Nacional ↩︎
3. BNamericas. Panorama del sector petrolero de Vaca Muerta en 2025. Marzo 2025 BNamericas ↩︎
4. Ámbito Financiero. Prevén superávit energético de USD 30 000 millones para Vaca Muerta en 2030. Noviembre 2024. Ámbito Financiero ↩︎
5. McKinsey & Company. Digital transformation in energy: Achieving escape velocity. 2023. McKinsey & Company ↩︎
6. RIDA. Informe de incidencias en ductos 1993‑2023. 2023 ↩︎