Консалтинговая компания Kept представила обзор рынка искусственного интеллекта в нефтегазовой отрасли. В основе исследования — опрос, анализ информации из открытых источников, данные и прогнозы Kept. В опросе приняли участие эксперты крупнейших компаний отрасли и представители научного сообщества.

В работе приводятся тенденции и возможности применения ИИ в нефтегазовой сфере. Аналитики также составили дорожную карту трансформации отрасли при внедрении ИИ-инструментов до 2035 года. Изменения на ней поделены на три категории: запуск ИИ-продуктов в корпорациях, организационные изменения и трансформация институциональных условий.

Ключевые выводы:

• темпы роста инвестиций в искусственный интеллект в мировой нефтегазовой отрасли отстают от темпов вложений в ИИ в целом;
• в публичном поле мало информации о внедрении ИИ в нефтегазовом секторе. Это, по мнению авторов исследования, может свидетельствовать о противоречивых результатах применения искусственного интеллекта и о недостаточном опыте внедрения;
• эксперты Kept прогнозируют, что к 2035 году будут автоматизированы 70–80% процессов анализа сейсмических данных с точностью прогноза залежей до 85%. Будут роботизированы 60–70% буровых операций с ИИ-управлением. Ожидается применение ИИ-контроля и оптимизация работы нефтеперекачивающих и газотранспортных систем, нефте- и газоперерабатывающих заводов. Прогнозируется автоматизация до 50% отчетности и рутинной работы с документами;
• участники опроса считают главным отличием ИИ от других процессов цифровизации и автоматизации анализ данных в реальном времени и адаптацию алгоритмов без донастройки (71%). Среди других популярных ответов — работа с неструктурированными данными (59%), широкий спектр когнитивных функций (43%) и предиктивная аналитика на основе машинного обучения (42%);
• по мнению 60% респондентов, на горизонте пяти лет ИИ станет полноценным инструментом решения задач;
• 66% участников опроса считают, что ИИ можно применять в рабочем процессе для анализа данных, прогнозирования, выявления взаимосвязей и закономерностей, 61% — для создания и редактирования документов, 61% — для контроля состояния оборудования и безопасности, 53% — для автоматизации рутинных операций; 
• основными барьерами при внедрении ИИ респонденты назвали кибербезопасность данных и ИИ-моделей (50%), ошибки (48%), нехватку специалистов, компетентных в отраслевой специфике и ИИ (45%), и недостаток исторических данных (45%);
• эксперты Kept называют ключевыми технологическими ограничениями необходимость значительных инвестиций в инфраструктуру, дефицит исторических данных, расширение векторов атак при подключении ИИ к критическим системам. Для рынка России также характерны такие проблемы, как ограниченный доступ к зарубежным технологиям, слабая цифровая доступность удаленных нефтегазовых регионов, ограниченное число участников рынка и слабая кооперация между ними;
• 91% участников опроса считают, что ИИ можно использовать, но только с верификацией по другим источникам. 2% полностью доверяют искусственному интеллекту, 7% относятся к нему скептически;
• по мнению 61% респондентов, ИИ станет помощником человека, а не его заменой. 20% считают, что искусственный интеллект уже сейчас заменяет часть рутинных функций. 16% ожидают, что в ближайшие 3–5 лет ИИ создаст дополнительную конкуренцию специалистам;
• существенно ускорить внедрение ИИ, по мнению участников рынка, могут обучение и развитие персонала (69%), доступ к открытым данным и индустриальным полигонам (47%), партнерство с ИТ-компаниями и стартапами (46%);
• как следует из дорожной карты, в ближайшее время для трансформации отрасли будут создаваться новые гибридные ИИ-должности и команды, введены локальные регламенты. Ожидаются развитие отраслевых коммерческих платформ и заключение партнерств для совместных пилотных проектов. По мнению экспертов, до 2030 года компании в производственных ИИ-инициативах первого приоритета пройдут путь от прототипа и пилота до начала масштабирования.