Sebbene l'intelligenza artificiale abbia catturato l'immaginario collettivo attraverso gli chatbot e i generatori di immagini, alcune delle sue applicazioni più significative stanno emergendo lontano dagli strumenti a contatto con il consumatore. In settori dove l'infrastruttura fisica, la continuità operativa e la sicurezza sono prioritari, l'AI è diventata uno strato operativo centrale. Con i suoi ampi sistemi industriali e la costante serie di dati operativi, il settore energetico offre una visione di come possa apparire il futuro di queste tecnologie.
Governance, dati, e AI ad alta valenza operativa
Woodside Energy non ha iniziato l'adozione dell'AI con modelli generativi o copiloti aziendali. L'azienda ha dedicato anni alla costruzione di sistemi analitici predittivi, di ottimizzazione e di strumenti di apprendimento automatico nel corso dell'esplorazione, del trivellamento, della manutenzione e delle operazioni di impianto. “Abbiamo sempre gestito grandi quantità di dati operativi provenienti dalle attrezzature, dagli impianti e dagli asset che gestiamo,” afferma Andrew Melouney, vicepresidente digitale della società. “Quei dati ci hanno fornito chiari casi d'uso di alto valore.”
Questo lungo investimento in infrastruttura e governance permette ora a Woodside di avviare un passo più ampio verso sistemi AI agili capaci di supportare workflow industriali complessi. Piuttosto che sostituire gli operatori, l'azienda ha progettato sistemi di AI che amplifichino le competenze negli ambienti ad alto rischio. Esempio ne è lo “Startup Advisor,” un copilota AI che aiuta i tecnici nel complesso processo di avvio dei impianti di gas naturale liquefatto (LNG). “Stiamo davvero pensando a come sostenga il personale dell'azienda in termini di potenziare le loro decisioni affinché siano più rapide e consapevoli,” spiega Melouney.
Un’evoluzione industriale
L’approccio di Woodside riflette una più vasta modernizzazione che si svolge nel settore dell’AI industriale: passare da esperimenti isolati a sistemi enterprise-wide costruiti su piattaforme standard, dati governati, e schemi di distribuzione ripetibili. Secondo Melouney, questa transizione richiede alle organizzazioni di riconsiderare anche la tecnologia utilizzata e la loro metodologia di lavoro. “Non si tratta semplicemente di aggiungere AI a processi esistenti,” dice. “Dobbiamo profondamente ripensare a come quel lavoro deve essere rivisitato.”
Un motto rifiutato da Melouney diventa: “Pensare in grande, prototipare in piccolo e scalare velocemente.”
Operatività autonomi: il prossimo passo
Melouney spesso afferma che le aziende che riusciranno a emergere potrebbero essere quelle che hanno investito anni nella costruzione della base operativa sotto l’hype. “La nostra ambizione è davvero creare un’azienda autonoma, dove abbiamo agenti con capacità di agire che interagiscono fortemente con i nostri workflow centrali,” aggiunge.
Il ruolo dell'AI in settori complessi
I settori operativi e industriali, come l’energia, hanno adottato l’AI in un modo completamente diverso rispetto alle tecnologie o alle aziende orientate al consumo. I primi valori hanno emerso nei contesti operativi e industriali, piuttosto che negli strumenti di AI generativi a contatto con il consumatore. Il settore energetico differisce per la sua strategia di AI in base alla natura del lavoro che svolgono. L’industria energetica è estremamente intensiva nell'uso di asset ed estremamente critica in termini di sicurezza, con ambienti fisici fortemente coinvolti.
Un’azienda come Woodside opera attraverso l’intera catena del valore: esplorazione, trivellazione e lavoro sotterraneo, sviluppo di progetti, gestione di asset operativi in ambienti estremi, non di rado remoti, e infine marketing e trading su scala globale. “Abbiamo sempre gestito grandi quantità di dati operativi provenienti dall’equipaggiamento, dagli impianti e dagli asset che possediamo,” sottolinea Andrew Melouney. In questo settore, punti chiave come la affidabilità, la sicurezza e l’efficienza sono di vitale importanza.
La strategia AI di Woodside
Andrew Melouney ha sottolineato che la strategia AI di Woodside ha visto un approccio molto deliberato. “Abbiamo pensato seriamente dove c’era il valore e dove i rischi erano gestibili,” ha detto. “Poi abbiamo incominciato a guardare al problema che i sistemi AI tradizionali risolvevano e, successivamente, abbiamo iniziato a immaginare dove potremmo applicare un agente AI per ottenere risultati ancora migliori.”
All'interno di un'industria intensiva in asset, Woodside ha considerato aree come l'ottimizzazione manutentiva e l’attendibilità nel funzionamento dei propri impianti LNG. L’organizzazione sta inoltre considerando in maniera seria il ruolo della sua forza lavoro operativa, fornendo gli strumenti corretti per svolgere i loro compiti. “Quando pensiamo all'AI,” spiega, “ci concentriamo sul supporto al personale per prendere decisioni migliori e più rapide.”
Costruzione sulle fondazioni
Un altro aspetto centrale della strategia di Woodside Energy è il progressivo spostamento da analisi tradizionali verso AI generativa e artificiale. Melouney ha sottolineato che durante il percorso hanno imparato un'importante lezione: la tecnologia conta, certo, ma è fondamentale allineare persone, processi e tecnologia.
- Hanno dedicato molto tempo a raccogliere dati di alta qualità, che possono essere utilizzati come base per costruire sistemi AI.
- Hanno investito nelle capacità del personale, addestrandolo a lavorare in modo agile, a seguire il design thinking, a risolvere i problemi e a adottare tecnologie in modo efficace.
- Hanno favorito una crescita di fiducia tra i team digitali dell’azienda e il resto dell’organizzazione, permettendo una maggiore adozione di strumenti tecnologici su scala aziendale.
Con queste fondazioni solide – tecnologiche, dati e umane – l’azienda è ora in grado di scalare il proprio impatto tecnologico in modo significativo e sostenibile lungo tutta l’azienda.