El auge de las soluciones de inteligencia artificial (IA), especialmente en la industria offshore, no significa que nuestro trabajo esté terminado. La pregunta clave no es si la IA puede reemplazarnos, sino cómo podemos aprovecharla para tomar decisiones más inteligentes e informadas. Al fin y al cabo, la IA no es mágica, pero comprender qué queremos que logre sí lo es.
Para integrar la IA con éxito, primero necesitamos una estrategia clara. Esto implica comprender a fondo nuestros procesos existentes, identificar ineficiencias y reconocer los cuellos de botella que más afectan la eficiencia y los costes. Debemos evaluar cómo están estructurados nuestros flujos de trabajo, dónde se producen las mayores pérdidas de tiempo y qué procesos contribuyen más a los gastos operativos. Solo con esta perspectiva podremos determinar dónde la IA aporta valor y dónde la experiencia humana sigue siendo irremplazable. Una cosa es segura: la IA ha llegado para quedarse y seguirá evolucionando. Para seguir siendo competitivos, debemos adaptarnos y encontrar maneras de integrar la IA eficazmente en nuestros flujos de trabajo.
El potencial económico de la IA es innegable, con estimaciones que proyectan una contribución de 15,7 billones de dólares estadounidenses[1] a la economía mundial para 2030. A medida que las empresas reconocen cada vez más su impacto, el 72 % de las organizaciones a nivel mundial[2] han integrado la IA en al menos una función empresarial, lo que marca un aumento significativo en su adopción. Lo que hace apenas unos años eran procesos fundamentalmente manuales, ahora se han transformado radicalmente. Un ejemplo claro es la detección de rocas en el fondo marino, donde la automatización ha acelerado el procesamiento varias veces, dependiendo de la calidad de los datos, la morfología del fondo marino y el tipo de sedimento. Al reducir drásticamente los plazos de procesamiento, este avance está mejorando directamente la eficiencia de la construcción y la monitorización en alta mar.
La adopción de la IA en las industrias offshore depende en gran medida del tipo y las características de los datos. La IA es más eficaz en conjuntos de datos estructurados, numéricos y repetitivos, como la batimetría, el mapeo espacial basado en coordenadas y la detección de anomalías magnetométricas, donde los patrones están bien definidos y el aprendizaje estadístico puede automatizar gran parte del procesamiento. Sin embargo, los procesos más complejos, interpretativos y basados en la toma de decisiones, como el perfilado del subsuelo, la interpretación sísmica, las evaluaciones geológicas, la clasificación del fondo marino basada en la hidrografía, los estudios geofísicos marinos o el procesamiento en tiempo real de datos de estudios sísmicos durante la adquisición, aún exigen una amplia experiencia humana. Estos procesos requieren una profunda integración de conocimientos multidisciplinarios, lo que dificulta la automatización completa y, en algunos casos, especialmente en la monitorización de infraestructuras críticas o en operaciones offshore de alto riesgo, supone un riesgo demasiado alto para que la IA se adopte plenamente sin supervisión humana.
Figura 1: Enfoque convencional y automatizado.
Integración estratégica de IA: mejorar, no reemplazar, los flujos de trabajo offshore
La clave para aprovechar al máximo el potencial de la IA en la industria offshore reside en los flujos de trabajo asistidos, donde la IA mejora la eficiencia, pero se mantiene como una herramienta de apoyo en lugar de un factor decisivo. Esta distinción se hace especialmente evidente al comparar dos enfoques para mejorar la eficiencia de los procesos —las metodologías convencionales y las basadas en IA—, que se aplican en diversas operaciones offshore, desde la construcción, el establecimiento y la monitorización de infraestructuras hasta la prospección, el análisis y el procesamiento de datos.
El enfoque convencional se caracteriza por ser muy laborioso, lento y dependiente de la interpretación experta, lo que requiere un esfuerzo manual considerable y se basa en metodologías, flujos de trabajo, prácticas y herramientas de software de eficacia probada y ampliamente utilizadas. Esto se representa visualmente en la Figura 1 (izquierda), donde el procesamiento convencional sigue una ruta compleja y sinuosa, lo que refleja la naturaleza gradual de los métodos tradicionales. En el lado derecho de la Figura 1, el enfoque automatizado integra la automatización en puntos clave, lo que aumenta la eficiencia de todo el flujo de trabajo. Esto refleja el principio de que la IA es más eficaz cuando se aplica estratégicamente a tareas específicas, en lugar de reemplazar por completo la experiencia humana.
Este enfoque suele ser una solución híbrida, que combina procesos automatizados con mejoras impulsadas por IA para aprovechar al máximo su potencial. La automatización aporta flexibilidad y adaptabilidad, mientras que la IA, al entrenarse con conjuntos de datos bien estructurados y modelados adecuadamente, optimiza y acelera aún más el proceso. Al aprovechar ambos, el procesamiento de datos en el extranjero puede lograr una mayor eficiencia, reducir la carga de trabajo manual y mejorar la precisión, garantizando un flujo de trabajo optimizado y escalable.
Garantizar la fiabilidad en los procesos impulsados por IA
El principal desafío en estos procesos reside en la necesidad de un riguroso control de calidad de los resultados generados por IA. Garantizar la fiabilidad de los datos requiere una amplia experiencia en disciplinas científicas específicas, lo que hace que la experiencia y el conocimiento del dominio sean cruciales para la validación. Al mismo tiempo, los sectores de la hidrografía, la geofísica marina y la sísmica están evolucionando rápidamente, especialmente en el de las energías renovables, donde la demanda de profesionales cualificados supera la oferta. Esta escasez de talento subraya aún más la necesidad de potenciar la IA en lugar de reemplazarla, garantizando que la experiencia humana siga siendo el centro de la toma de decisiones cruciales, mientras que la IA optimiza los flujos de trabajo y acelera el procesamiento.
Modelos de datos estructurados para el entrenamiento de IA
El entrenamiento de modelos de IA requiere conjuntos de datos bien estructurados y correctamente modelados, en lugar de simplemente alimentar grandes volúmenes de datos sin procesar. Sin datos de entrenamiento cuidadosamente preparados, la IA tiene dificultades para generalizar patrones, lo que genera falsos positivos, clasificaciones erróneas y predicciones poco fiables. Los conjuntos de datos de alta calidad deben incluir metadatos claros, características etiquetadas y diversas condiciones ambientales para garantizar la adaptabilidad a la variabilidad del mundo real. Depender de datos no estructurados aumenta el riesgo de sobreajuste o de pasar por alto anomalías críticas, lo que reduce la fiabilidad. La clave para una automatización eficaz impulsada por IA no reside únicamente en el big data, sino en datos de entrenamiento bien modelados y de alta calidad que representen con precisión el entorno objetivo.
Regulación y estandarización: cerrando la brecha
La regulación y estandarización de la IA en los sectores de la hidrografía, la geofísica marina y la sísmica debe avanzar con mayor rapidez para garantizar su conformidad con los marcos legales que rigen la ética, la privacidad y la seguridad. Sin directrices claras, persistirá la incertidumbre, lo que ralentizará su adopción, aumentará el riesgo y limitará el potencial de la IA. Un marco regulatorio estructurado aportaría claridad, generaría confianza y crearía las condiciones para un despliegue responsable y eficaz de la IA.
Este proceso depende de la cooperación entre los reguladores éticos y de seguridad, los organismos internacionales de normalización, las organizaciones del sector offshore y los líderes empresariales. Marcos como la Ley de IA de la UE y el RGPD establecen límites legales y éticos, garantizando la equidad, la transparencia y la protección de datos. Sin embargo, sin normas técnicas complementarias, el cumplimiento sigue siendo un reto en la práctica. Las organizaciones internacionales responsables de la normalización, como la ISO, contribuyen significativamente a definir cómo debe funcionar la IA en entornos offshore, pero su impacto se vería reforzado por directrices específicas para cada sector.
La industria offshore desempeña un papel esencial en la adopción de la IA, garantizando su alineamiento con los protocolos de seguridad, la eficiencia operativa y la gestión de riesgos. Al mismo tiempo, las empresas offshore líderes pueden contribuir a la transición entre los requisitos regulatorios y las aplicaciones prácticas mediante el fomento de principios comunes para toda la industria. Sin directrices claras y consistentes, persistirán las inconsistencias en la implementación, lo que generará dudas entre las empresas que buscan integrar la IA en sus operaciones.
Hasta que se implemente un proceso regulatorio y de estandarización bien definido, muchas empresas abordarán la adopción de la IA con cautela debido a la incertidumbre legal y los riesgos operativos. Acelerar este proceso aportaría claridad, eliminaría barreras y permitiría al sector offshore adoptar la IA con mayor confianza, liberando su potencial para mejorar la eficiencia, la seguridad y la sostenibilidad.
Conclusión
Con el tiempo, la aplicación de la IA seguirá produciendo resultados cada vez más fiables, y ya estamos observando mejoras en la eficiencia y la precisión. Sin embargo, la transición no será inmediata, ya que los altos riesgos y riesgos inherentes a las operaciones offshore hacen improbable la automatización total en el futuro próximo. Dicho esto, debemos mantener el optimismo y seguir ampliando los límites, explorando nuevas posibilidades y acelerando la adopción de la IA siempre que sea posible. Al integrar estratégicamente la IA en los flujos de trabajo, podemos mejorar la eficiencia a la vez que mantenemos la supervisión experta, garantizando que la innovación impulse el progreso sin comprometer la fiabilidad ni la seguridad.
El futuro de la IA offshore no lo decidirá sólo la tecnología, sino las personas que aprendan a utilizarla mejor.
[1] PwC (2020). Dimensionando el premio. ¿Cuál es el valor real de la IA para su negocio y cómo puede capitalizarlo?
[2] Statista. (5 de diciembre de 2024). Adopción de IA en organizaciones a nivel mundial, 2017-2024, por tipo.