L'intelligenza artificiale ha catturato l'immaginazione pubblica attraverso chatbot e generatori di immagini, ma molte delle sue applicazioni più significative si svolgono lontano dagli strumenti diretti al consumatore. In settori dove le infrastrutture fisiche, la continuità operativa e la sicurezza sono di primaria importanza, l'AI sta diventando uno strato operativo centrale. Con i suoi estesi sistemi industriali e il continuo flusso di dati operativi, il settore energetico offre una visione del futuro che potrebbe emergere grazie all'AI.
Per Woodside Energy, l'adozione dell'intelligenza artificiale non ha iniziato con modelli generativi o copiloti aziendali. L'azienda ha dedicato anni a sviluppare analisi predittive, sistemi di ottimizzazione e strumenti di apprendimento automatico lungo l'esplorazione, il trivellamento, la manutenzione e le operazioni di impianto. “Abbiamo sempre avuto enormi quantità di dati operativi provenienti dalle attrezzature e dagli impianti che gestiamo,” afferma Andrew Melouney, vicepresidente digitale della compagnia. “Questi dati hanno generato degli utili casi d'uso molto chiari per noi.”
Gli investimenti di lunga durata in infrastruttura e governance stanno ora rendendo possibile un passo avanti verso sistemi AI agentivi in grado di supportare flussi di lavoro industriali complessi. Piuttosto che sostituire i tecnici, Woodside progetta sistemi basati sull’AI per amplificare l’esperienza umana in contesti ad alto rischio. Un esempio evidente è l'“Startup Advisor”, un copilota AI che aiuta gli operatori a gestire il complesso processo d’attivazione delle piante di gas naturale liquefatto (LNG). “Riflettiamo davvero su come questi strumenti possano supportare i lavoratori all'interno dell'organizzazione, per aiutarli a prendere decisioni migliori e più rapide,” spiega Melouney.
Il percorso intrapreso da Woodside riflette una più ampia evoluzione nel settore industriale: passare da esperimenti isolati a sistemi aziendali estesi costruiti su piattaforme standardizzate, dati governati e modelli di distribuzione replicabili. Questa transizione, secondo Melouney, richiede alle organizzazioni di riconsiderare sia la loro pila tecnologica che il modo in cui vengono realizzati i compiti. “Non si tratta solo di aggiungere l'IA a un processo esistente,” afferma. “Stiamo riflettendo in profondità su come quel lavoro debba essere rivalutato.”
Il motto di Melouney è stato sin da subito: “Pensare in grande, prototipare in piccolo e scalare velocemente.”
Man mano che i sistemi AI diventano più autonomi e connessi, sono le aziende che hanno costruito le fondamentali infrastrutture operative sotto il clamore a posizionarsi meglio. “La nostra ambizione è davvero quella di un'azienda autonoma, dove abbiamo agenti con capacità di autonomia che riescano ad interagire profondamente con i nostri flussi di lavoro principali,” commenta Melouney.
Un settore all’avanguardia
Il settore energetico globale costituisce un esempio eccellente di come la complessità fisica, la sicurezza e gli ambienti operativi abbiano favorito l’applicazione avanzata dell'intelligenza artificiale. Aziende come Woodside Energy, con sede a Melbourne, in Australia Occidentale, si sono applicate a sviluppare l'IA da più di dieci anni, utilizzando strumenti come l’analisi avanzata e l’ottimizzazione delle operazioni, l’assistenza decisionale a distanza, la manutenzione e la riduzione del consumo energetico negli impianti di grandi dimensioni.
Oggi, Woodside integra sempre più approfonditamente l'intelligenza artificiale all’interno delle sue operazioni, enfatizzando governance, qualità dei dati e responsabilità umana.
Un approccio scalabile all’AI aziendale
La conversazione con Melouney svela un contesto in cui il settore energetico ha adottato l'intelligenza artificiale in maniera diversa rispetto alle aziende tecnologiche o quelle orientate al consumo. Il primo valore dell’AI, spiega Melouney, è emerso nei contesti operativi e industriali, non in strumenti generativi adatti al consumo. Questa differenza, aggiunge, deriva dalla natura stessa dell’attività del settore energetico: operazioni ad alta intensità di beni, critiche per la sicurezza e fortemente fisiche. Woodside opera lungo l’intera catena del valore, coprendo l’esplorazione, il trivellamento, l’ingegneria sottosuperficiale, lo sviluppo dei progetti, l’operazione di asset in ambienti difficili e spesso remoti, nonché il commercio globale del portafoglio energetico.
Il volume elevato dei dati operativi raccolti ha creato chiari casi d'uso altamente valorosi per l’azienda. In campo come la sicurezza, la sostenibilità e l'efficienza, Woodside ha iniziato ad applicare tecniche di intelligenza artificiale tradizionale a partire dagli inizi del 2015. Negli ultimi anni, con l’avvento dell’intelligenza artificiale generativa, l’azienda si è mossa con fiducia, costruendo un fondamento robusto su cui sviluppare ulteriormente le soluzioni innovative.
Riflessione sul futuro dell’azienda autonoma
Per rinnovare la propria strategia AI, Woodside ha iniziato da un’accurata analisi dei dati operativi esistenti, riconoscendo i loro punti di valore e raccogliendoli su larga scala. L’approccio è stato deliberato, con il focus su dove il valore era maggiore e dove i rischi erano tollerabili. Il gruppo ha iniziato a esaminare i problemi che in precedenza venivano affrontati con l'AI tradizionale e ha iniziato a considerare dove aggiungere ulteriore valore integrando sistemi AI agentivi.
Applicazioni operative critiche
- Ottimizzazione della manutenzione: Ridurre i tempi di interruzione e aumentare l’efficienza tramite l'analisi avanzata.
- Partenza affidabile delle centrali a gas naturale liquefatto: Garantire condizioni ottimali di avvio sicure e ripetibili.
- Supporto al personale di prima linea: Dotare i lavoratori del campo con strumenti per prendere decisioni istantanee e ben calcolate.
Queste applicazioni operazionali non solo riducono il carico sui tecnici, ma ne migliorano anche l’efficacia e la precisione.
La strategia di Woodside riflette un percorso di evoluzione, che si sviluppa da analisi tradizionali all’utilizzo di sistemi AI e generativi avanzati. L’evoluzione ha insegnato che la tecnologia è cruciale, ma l’equilibrio tra persone, processi e tecnologia è il fulcro del successo.
Lavoro e addestramento: una base solida
Le imprese hanno investito non solo sulla raccolta dati ma hanno anche dedicato tempo a educare