- TL;DR
- 1. A IA está tentando resolver um problema de atenção
- 2. O petróleo e gás já está passando da experiência para a operação
- 3. O maior obstáculo pode estar nas pessoas e nos dados
- A tecnologia está chegando mais rápido que a capacitação
- O novo engenheiro não será necessariamente menos importante
- O futuro pode ser uma indústria em que engenheiros tenham mais tempo para pensar
- O próximo passo será mais difícil que o primeiro
- A indústria está caminhando para uma nova relação com a IA
- A verdadeira expansão pode acontecer na mesa do engenheiro
TL;DR
- A IA não precisa substituir engenheiros para transformar petróleo e gás. O maior ganho pode vir de permitir que profissionais especializados analisem muito mais informações em menos tempo.
- A indústria ainda está no começo. Menos de 25% das empresas de serviços e equipamentos para campos de petróleo pesquisadas pela McKinsey já haviam avançado além da fase de pilotos com IA generativa. Ao mesmo tempo, mais de três quartos esperam ganhos de eficiência operacional.
- A tecnologia já saiu do laboratório em alguns casos. Empresas estão usando IA para otimização de produção, análise de dados, perfuração, manutenção preditiva e até fluxos automatizados de decisão em operações reais.
A inteligência artificial começa a assumir uma tarefa que pode ser tão importante quanto automatizar operações: ajudar engenheiros a enxergar mais dados, acompanhar mais ativos e tomar decisões melhores sem precisar aumentar na mesma proporção o tamanho das equipes.
O ponto central
A pergunta mais interessante para o setor de petróleo e gás talvez não seja “quando a IA vai substituir o engenheiro?“
Pode ser outra:
Quantos engenheiros uma empresa conseguiria tornar mais produtivos se cada profissional tivesse uma espécie de copiloto capaz de acompanhar centenas de ativos continuamente?
Essa diferença muda completamente a conversa sobre inteligência artificial.
Em uma indústria na qual decisões podem depender de dados sísmicos, pressão, temperatura, produção, equipamentos, histórico de manutenção, comportamento de reservatórios e dezenas de outras variáveis, o problema nem sempre é falta de informação.
Muitas vezes, é o excesso dela.
Um engenheiro pode ter conhecimento suficiente para interpretar determinado problema, mas simplesmente não ter tempo para analisar todos os sinais disponíveis em todos os poços sob sua responsabilidade.
É nesse espaço entre o que seria possível analisar e o que uma pessoa consegue efetivamente analisar que a inteligência artificial começa a ganhar importância.
E o movimento está ficando mais concreto.
A McKinsey estima que empresas de serviços e equipamentos para campos de petróleo poderiam capturar entre US$ 12 bilhões e US$ 20 bilhões por ano em EBITDA adicional ao ampliar o uso de IA e inteligência artificial generativa nas operações atuais. O estudo, publicado em abril de 2026, também aponta que cerca de 80% dos líderes entrevistados associam essa oportunidade principalmente à eficiência operacional e à vantagem competitiva.
O problema não parece mais ser descobrir se existe valor na IA. O desafio é conseguir colocá-la dentro do fluxo real de trabalho.
1. A IA está tentando resolver um problema de atenção
Imagine um engenheiro responsável por centenas de poços.
Cada ativo pode gerar informações continuamente. Há dados de produção, pressão, temperatura, sensores, equipamentos, intervenções anteriores, histórico de falhas e mudanças que podem parecer insignificantes isoladamente, mas ganhar importância quando analisadas em conjunto.
Uma pessoa pode estudar alguns desses ativos com profundidade.
Uma máquina pode observar todos.
Essa diferença é uma das razões pelas quais a IA está avançando no setor.
Em vez de esperar que um profissional descubra manualmente que determinado poço começou a apresentar um comportamento diferente, sistemas de inteligência artificial podem acompanhar os dados continuamente, identificar anomalias e apontar quais ativos merecem atenção.
O engenheiro entra depois.
Ele avalia o contexto, verifica se o alerta faz sentido, considera restrições operacionais e decide o que fazer.
É uma mudança importante porque desloca a IA de uma posição de “substituta” para a de multiplicadora de capacidade humana.
Um exemplo ajuda a entender
Em novembro de 2025, ADNOC e SLB anunciaram uma plataforma de otimização de produção baseada em IA que já havia sido implantada em oito campos, com planos de expansão para todos os 25 campos terrestres e marítimos da empresa até 2027.
A plataforma analisa milhões de pontos de dados em tempo real e conecta informações de milhares de poços e centenas de instalações. Segundo as empresas, o sistema permite que engenheiros diagnostiquem problemas e otimizem poços em minutos, em situações que antes poderiam exigir dias.
O detalhe mais importante talvez esteja justamente no tempo.
Não é apenas fazer uma análise melhor. É conseguir fazer muito mais análises.
Isso cria uma nova possibilidade operacional.
Um engenheiro que antes precisava escolher quais poços mereciam uma investigação detalhada pode receber uma lista priorizada pela IA. O sistema pode indicar quais ativos estão apresentando comportamentos incomuns, quais parecem estar perdendo desempenho e quais podem representar uma oportunidade de otimização.
O profissional continua responsável pela decisão.
Só que começa a trabalhar com uma visão muito mais ampla.
O tamanho da oportunidade em números
< 25%
das empresas pesquisadas pela McKinsey haviam avançado além dos pilotos de IA generativa.
+75%
dos executivos entrevistados esperavam ganhos de eficiência operacional com a tecnologia.
US$ 12 bi a US$ 20 bi
é a estimativa da McKinsey para o potencial anual de EBITDA adicional no setor de serviços e equipamentos para campos de petróleo com uma adoção mais ampla de IA.
29%
dos executivos de petróleo, gás e produtos químicos disseram à EY que suas empresas estavam atualmente requalificando funcionários, apesar de 85% considerarem essa capacidade decisiva para o sucesso nos próximos cinco anos.
2. O petróleo e gás já está passando da experiência para a operação
Durante anos, falar sobre IA no setor de energia significava principalmente discutir projetos-piloto, análises experimentais e demonstrações tecnológicas.
Esse cenário ainda existe.
Mas já não conta toda a história.
Há exemplos de sistemas sendo utilizados para apoiar decisões de perfuração, produção e manutenção em ambientes operacionais.
Em 2025, por exemplo, Halliburton e Sekal anunciaram um sistema automatizado de perfuração utilizado em uma operação da Equinor no Mar do Norte. A solução combina modelos avançados, automação e controles da plataforma para otimizar parâmetros de perfuração em tempo real dentro de limites definidos de segurança.
Outro movimento ocorreu no Colorado, onde Chevron e Halliburton desenvolveram um processo de fraturamento hidráulico com execução automatizada e feedback do subsolo. A proposta é permitir que o comportamento da operação seja ajustado a partir de informações recebidas em tempo real.
Esses exemplos são relevantes porque mostram uma evolução.
A IA não está sendo usada apenas para escrever relatórios ou responder perguntas.
Ela começa a participar de processos nos quais uma alteração de poucos minutos pode ter impacto operacional.
O salto dos dados para a ação
Existe, porém, uma diferença enorme entre ter um modelo de IA e colocá-lo para trabalhar em uma operação industrial.
O sistema precisa acessar dados confiáveis.
Precisa entender o contexto.
Precisa conversar com sistemas antigos.
Precisa respeitar limites operacionais.
Precisa apresentar recomendações que façam sentido para quem está tomando a decisão.
E, em muitos casos, precisa explicar por que chegou a determinada conclusão.
Esse último ponto é especialmente importante.
Um engenheiro dificilmente vai aceitar uma recomendação crítica apenas porque um algoritmo classificou determinada situação como “ótima”.
Ele precisa entender o problema.
É por isso que o futuro mais plausível para a IA no setor não parece ser uma caixa-preta que recebe dados e controla tudo sozinha.
A tendência mais interessante é uma arquitetura em camadas.
IA observa.
IA analisa.
IA recomenda.
Humano valida.
Sistema executa quando o nível de autonomia for apropriado.
Esse modelo permite aumentar gradualmente o grau de automação.
Em operações de menor risco, determinadas decisões podem ser automatizadas.
Em situações mais complexas, a IA pode apenas apresentar opções.
Em decisões críticas, o engenheiro continua sendo a última autoridade.
De olho no que acontece no subsolo
A inteligência artificial também começa a acelerar trabalhos que tradicionalmente exigem enorme quantidade de processamento e análise especializada.
A SLB, por exemplo, afirma que soluções baseadas em IA podem permitir que engenheiros de reservatório explorem centenas de cenários geológicos adicionais para avaliar estratégias de desenvolvimento e posicionamento de poços.
Esse tipo de aplicação é particularmente interessante porque não significa simplesmente “automatizar uma tarefa”.
Significa ampliar o espaço de possibilidades que um profissional consegue investigar.
Antes, uma equipe poderia avaliar um número limitado de cenários porque cada simulação exige tempo.
Com IA, mais alternativas podem ser analisadas.
Isso não transforma automaticamente uma possibilidade em uma boa decisão. Mas aumenta a capacidade de explorar o problema antes de decidir.
E esse é um padrão que aparece repetidamente na transformação provocada pela IA.
A máquina aumenta o campo de análise. O especialista continua responsável pela interpretação.
Nem toda IA precisa ser generativa
Outro ponto importante é que a transformação do setor não depende apenas de grandes modelos de linguagem.
Em operações industriais, modelos de séries temporais, aprendizado de máquina, visão computacional, modelos baseados em física, gêmeos digitais e sistemas de otimização podem ser tão ou mais importantes.
A própria SLB vem trabalhando com uma combinação de IA, equipamentos conectados, computação na borda e gêmeos digitais para monitoramento, detecção de anomalias e otimização de produção.
Isso ajuda a separar o entusiasmo atual em torno de chatbots da transformação mais profunda que está acontecendo na indústria.
Um modelo de linguagem pode ajudar um engenheiro a consultar documentação.
Mas um modelo especializado pode identificar uma alteração no comportamento de um equipamento.
Outro sistema pode estimar a probabilidade de uma falha.
Outro pode sugerir uma alteração operacional.
E um quarto sistema pode acompanhar o resultado da intervenção.
O futuro provavelmente será menos sobre “um grande modelo que faz tudo” e mais sobre vários sistemas especializados trabalhando juntos.
3. O maior obstáculo pode estar nas pessoas e nos dados
Existe uma ironia no avanço da inteligência artificial no petróleo e gás.
As empresas querem mais IA.
Mas muitas ainda não possuem as condições necessárias para tirar proveito dela em escala.
A pesquisa da McKinsey mostra que dados fragmentados e dificuldades de integração com sistemas legados estão entre as principais barreiras para ampliar a IA generativa no setor.
É um problema menos glamouroso do que lançar um novo modelo.
Mas talvez seja mais importante.
Uma inteligência artificial pode ser extremamente sofisticada e ainda assim produzir pouco valor se os dados estiverem espalhados por sistemas que não conversam entre si, se históricos importantes estiverem incompletos ou se as informações não estiverem disponíveis no momento em que uma decisão precisa ser tomada.
IA industrial não começa no modelo. Começa na qualidade da informação que chega até ele.
Esse é um dos motivos pelos quais a indústria de energia está começando a olhar com mais atenção para arquitetura de dados, integração entre sistemas e governança.
A EY identificou uma tendência semelhante em sua análise de 2026: empresas de energia estão avançando para uma etapa na qual precisam conectar investimentos em IA a ganhos concretos de produtividade, ao mesmo tempo em que criam regras para governar sistemas cada vez mais capazes.
E existe ainda outro gargalo.
Falta de gente preparada.
A tecnologia está chegando mais rápido que a capacitação
A pesquisa da EY publicada em 2025 encontrou uma diferença expressiva entre discurso e prática.
Entre executivos de petróleo, gás e produtos químicos, 85% disseram que a capacidade de requalificar funcionários será determinante para o sucesso nos cinco anos seguintes.
Só que 29% afirmaram que suas empresas estavam atualmente requalificando os próprios funcionários.
Isso significa que uma empresa pode comprar ferramentas avançadas e ainda não conseguir extrair todo o valor delas.
Não basta ensinar um engenheiro a usar um chatbot.
É preciso entender como a IA muda o processo de trabalho.
Como avaliar uma recomendação.
Como identificar uma resposta incorreta.
Como combinar conhecimento de campo com dados.
Como trabalhar com modelos probabilísticos.
E, principalmente, como saber quando não confiar na máquina.
Esse último ponto será cada vez mais importante.
Em uma indústria na qual erros podem gerar perdas financeiras, danos ambientais ou riscos de segurança, o entusiasmo com IA precisa ser acompanhado de limites claros.
O novo engenheiro não será necessariamente menos importante
Existe uma interpretação comum de que automação reduz a importância do especialista.
No setor de petróleo e gás, o movimento pode acontecer justamente na direção oposta.
Quanto mais a IA consegue lidar com tarefas repetitivas de observação e triagem, mais valor pode existir na capacidade humana de interpretar situações excepcionais.
Um sistema pode acompanhar milhares de variáveis.
Mas o engenheiro sabe que determinada plataforma está passando por uma condição operacional incomum.
Um modelo pode apontar uma anomalia.
O especialista sabe que uma intervenção programada para a próxima semana pode explicar aquele comportamento.
Uma IA pode recomendar uma mudança.
O profissional pode perceber que existe uma restrição que não está representada corretamente nos dados.
É aí que experiência e IA se complementam.
O objetivo não deveria ser construir uma máquina que tenha sempre a última palavra.
O objetivo deveria ser construir sistemas capazes de colocar a informação certa diante da pessoa certa no momento certo.
O futuro pode ser uma indústria em que engenheiros tenham mais tempo para pensar
Essa talvez seja a consequência mais interessante de toda essa transformação.
Durante décadas, boa parte do trabalho técnico em setores complexos envolveu coletar informações, organizar dados, comparar relatórios, identificar padrões e preparar análises.
A inteligência artificial pode assumir uma parcela crescente desse trabalho.
Isso libera tempo.
E tempo é um recurso especialmente valioso quando uma empresa depende de profissionais altamente especializados.
O executivo da Agentic Energy, Dillon Ford, resume essa visão ao defender que a IA deve fazer o trabalho pesado de análise para que engenheiros possam dedicar mais tempo à engenharia.
É uma mudança de perspectiva importante.
A pergunta deixa de ser:
“Quantas pessoas a IA pode substituir?”
E passa a ser:
“Quanto mais trabalho de alto valor uma equipe consegue realizar quando a IA assume parte do trabalho operacional de análise?”
Essa segunda pergunta pode ser muito mais relevante para a indústria.
O próximo passo será mais difícil que o primeiro
A fase inicial da IA foi marcada pela descoberta.
Empresas queriam entender o que a tecnologia conseguia fazer.
Agora começa uma fase diferente.
É preciso provar que ela consegue fazer isso de maneira confiável, repetível e integrada ao negócio.
A McKinsey aponta justamente esse problema ao mostrar que a maior parte das empresas de serviços e equipamentos para campos de petróleo ainda não passou da fase de pilotos.
A distância entre um piloto interessante e uma ferramenta usada diariamente por milhares de profissionais é enorme.
É preciso integrar dados.
Treinar equipes.
Definir responsabilidades.
Criar mecanismos de supervisão.
Medir resultados.
Corrigir modelos.
E convencer os profissionais que estarão na ponta de que a tecnologia realmente ajuda.
Nesse cenário, os sistemas mais importantes podem não ser necessariamente os mais impressionantes em uma demonstração.
Serão aqueles que conseguem desaparecer dentro do fluxo de trabalho.
O engenheiro não precisa pensar “agora vou usar inteligência artificial”.
Ele simplesmente recebe uma indicação melhor, entende por que ela apareceu, decide o que fazer e acompanha o resultado.
A tecnologia fica em segundo plano.
A decisão continua humana.
A indústria está caminhando para uma nova relação com a IA
O movimento já aparece em diferentes partes da cadeia.
Há sistemas voltados à perfuração.
Outros trabalham com produção.
Alguns acompanham equipamentos.
Outros analisam reservatórios.
Existem soluções para detectar anomalias, otimizar poços, automatizar determinados controles e apoiar decisões em tempo real.
A tendência também é de maior autonomia.
A SLB, por exemplo, descreve sua plataforma Tela como uma arquitetura que evolui de experiências conversacionais para agentes capazes de recomendar ações e, em determinados fluxos, executar tarefas de maneira autônoma.
Isso indica que o setor pode estar entrando em uma nova etapa.
Primeiro vieram os sistemas que mostravam dados.
Depois vieram os sistemas que encontravam padrões.
Agora aparecem sistemas que recomendam o próximo passo.
O próximo estágio será decidir quais ações podem ser executadas automaticamente e quais precisam continuar sob controle humano.
Essa fronteira será definida menos pela capacidade técnica da IA e mais pelo risco envolvido em cada decisão.
A verdadeira expansão pode acontecer na mesa do engenheiro
A imagem mais fácil de imaginar quando se fala em IA no petróleo é uma plataforma automatizada, cheia de sensores e máquinas tomando decisões.
Mas a transformação talvez seja muito mais silenciosa.
Pode acontecer na tela de um engenheiro.
Uma lista com centenas de poços pode ser reduzida a cinco situações que realmente precisam de atenção.
Milhões de pontos de dados podem virar algumas hipóteses.
Um histórico enorme pode ser resumido em segundos.
Cenários que levariam dias para comparar podem ser avaliados rapidamente.
E uma pessoa experiente pode finalmente ter tempo para fazer aquilo que nenhuma máquina deveria assumir sozinha: entender o contexto, questionar a recomendação e decidir.
A inteligência artificial, nesse sentido, não precisa tornar o engenheiro menos necessário.
Pode fazer exatamente o contrário.
Pode aumentar o alcance de sua experiência.
Se essa visão se confirmar, a grande revolução da IA no setor de petróleo e gás não será simplesmente produzir mais com menos pessoas.
Será permitir que profissionais altamente qualificados consigam aplicar sua experiência sobre uma quantidade de informação que, até pouco tempo atrás, era grande demais para ser analisada por qualquer ser humano.
E talvez esse seja o verdadeiro significado de ampliar a capacidade de engenharia.
Não criar máquinas que pensem no lugar das pessoas.
Criar ferramentas que deem às pessoas mais tempo, mais contexto e mais capacidade para pensar.
Em uma frase
A IA pode transformar o engenheiro de alguém que tenta acompanhar tudo em alguém que consegue decidir melhor o que realmente importa.
