Buenos Aires — Vaca Muerta se consolidó como el principal motor del crecimiento hidrocarburífero argentino, pero debajo de ese desempeño hay una debilidad estructural que atraviesa al sector: una enorme cantidad de datos que existen, pero no se aprovechan.
Según estimaciones incluidas en el informe Tecnologías Cuánticas: estrategias clave y oportunidades para el sector de Oil & Gas, una mejor integración y uso de esa información permitiría reducir entre 20% y 30% los costos operativos (OPEX), principalmente a partir de una planificación más eficiente, menor tiempo no productivo y una gestión predictiva del mantenimiento. El problema no es la falta de datos, sino su dispersión.
Y ese problema se puede resolver con herramientas de convergencia de datos, inteligencia artificial y computación quántica.
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“Hoy las operadoras están paradas sobre una base enorme de datos que está fragmentada. Tenés data de servicios, data propia de producción, mucho PDF, checklist, archivo. Acceder a eso lleva tiempo”, describe Facundo Siviero, head of Energy Markets de la startup /q99.
Este diagnóstico no es exclusivo del shale. El informe señala que buena parte del sector de Oil & Gas continúa operando bajo un modelo reactivo, apoyado más en la experiencia operativa que en herramientas predictivas basadas en datos integrados. La consecuencia es una menor capacidad para anticipar fallas, ajustar parámetros en tiempo real y optimizar decisiones clave.
“La oportunidad está en poder crear relaciones entre la data. Usar inteligencia artificial para encontrar vínculos ocultos que te muestren ineficiencias o oportunidades de mejora”, explica Siviero.
El costo invisible en los yacimientos maduros
El impacto de esta fragmentación es particularmente relevante en yacimientos maduros y convencionales, donde los márgenes son más estrechos y la presión sobre los costos es mayor. La gestión del mantenimiento de grandes volúmenes de pozos, muchos de ellos con recuperación secundaria mediante inyección de agua o gas, eleva el OPEX y vuelve crítica cualquier mejora de eficiencia.
“En yacimientos maduros el impacto en OPEX puede ser mucho más fuerte. Tenés muchísimos pozos y un costo de mantenimiento muy alto. Si no anticipás fallas, el gasto se te dispara”, señala Siviero.
El informe indica que la falta de integración entre datos históricos y datos en tiempo real limita el desarrollo de modelos predictivos robustos, lo que impide escalar iniciativas de analítica avanzada más allá de pruebas piloto.
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Vaca Muerta: eficiencia para competir a escala global
En Vaca Muerta, el desafío es distinto pero igual de estratégico: bajar el costo de desarrollo por barril para ganar competitividad frente a otras formaciones no convencionales del mundo.
Las oportunidades van desde reducir tiempos muertos en perforación y terminación, hasta detectar anomalías tempranas en pozos productores, como problemas de hidratación, acumulación de parafina o desvíos en las curvas de producción esperadas.
“Hoy podés anticipar si un pozo se va a hidratar, si va a tener problemas de parafina, o hacer un forecast mucho más preciso de producción. Eso ayuda a planificar mejor el desarrollo completo del campo”, apunta Siviero.
Según el informe, el uso de modelos predictivos y simulaciones avanzadas permite pasar de una operación reactiva a una operación anticipatoria, con decisiones basadas en evidencia y no solo en la corrección de fallas una vez ocurridas.
Un problema que va más allá de la tecnología
El documento subraya que las barreras no son solo técnicas. La resistencia al cambio, la baja madurez digital, la escasez de perfiles especializados y la fragmentación entre áreas siguen limitando la captura de valor.
En ese contexto, el verdadero “dato oculto” no es solo la información que hoy se pierde, sino el ahorro potencial que queda fuera de la cuenta de resultados por no transformar datos dispersos en inteligencia operativa.
“La ventaja ya no pasa por tener más información, sino por la velocidad con la que se convierte en decisiones”, concluye el informe. En un escenario de alta volatilidad y presión por eficiencia, esa diferencia puede ser determinante.
