Petróleo

Como os trabalhadores de petróleo e gás estão evoluindo em relação à tecnologia

A Inteligência Artificial (IA) no setor de petróleo e gás deve alcançar US $ 2,85 bilhões até 2022 . Por quê? Porque os dados nunca são especiais. As plataformas de petróleo podem gerar algo em torno de 50 terabytes por ano, mas esse tipo de big data precisa ser aplicável para ser útil e, infelizmente, os humanos fazem um trabalho terrível de classificar as coisas em conjuntos de dados. De fato, um bom cenário fará com que 10% dos conjuntos de dados resultantes sejam realmente benéficos.

A maioria das empresas concorrentes também é conhecida por ter acesso aos mesmos conjuntos de dados. Isto significa que a forma como cada um escolhe limpar, interpretar, transformar em informação e divulgar esses dados em toda a organização é onde está a oportunidade. Mais e mais organizações entendem que, embora seu foco seja muitas vezes mitigar riscos (pensar em saúde e segurança), o risco agora é necessário para mover a agulha. Eles estão prontos para mudar a maneira como tratam seus funcionários e suas telas, e devem usar a IA para fazê-lo.

Funcionários atuais

As gerações mais velhas que agora se aposentam da força de trabalho possuem um grande conhecimento que é, de fato, intuitivo e difícil de transmitir aos participantes mais jovens. Mas, quando associado a uma forte estrutura de banco de dados baseada em AI , o processo de aprendizado pode ser infinitamente facilitado pela adoção de regras de experiência do usuário e tendências mais ressonantes e relevantes para as próximas gerações de trabalhadores – Millennials e Z’s -.

Os funcionários atuais, devido à sua proficiência no trabalho e nos processos, são os mais adequados para serem os professores e administradores de qualquer novo sistema com tecnologia AI. Além de seu conhecimento dos sistemas tradicionais, esses pioneiros também devem aceitar que todo trabalhador de geração depois deles terá situações diferentes para lidar. O foco de trabalho dos futuros funcionários envolverá a interação com as máquinas, como fariam com as ferramentas dos colegas de trabalho, mais do que qualquer outra coisa. E é o trabalho dos funcionários atuais (juntamente com especialistas em IA) responder como tudo isso acontece do ponto de vista do conhecimento.

É lógico, então, que criar um documento de informação e colocá-lo no Sharepoint não seja o gerenciamento do conhecimento. Então, o que exatamente está em jogo aqui? A resposta é democratizar o conhecimento dos veteranos de uma maneira quantificada, útil tanto para as máquinas quanto para os seres humanos. (Isso não existe hoje). As responsabilidades dos funcionários atuais serão transferidas para os instrutores de IA; eles continuarão a fazer seus trabalhos ao lado de uma máquina inteligente, definindo efetivamente qual será o futuro desse sistema. No final do dia, esses pioneiros – aqueles que têm as habilidades e conhecimentos tradicionais – precisam ser os que validam se a máquina está correta.

A evolução dessa inteligência de máquina resultará, em última análise, na criação de novos empregos e oportunidades. As previsões sugerem que a IA criará mais empregos do que elimina até 2020 e também será vista recuperando 6,2 bilhões de horas de produtividade dos trabalhadores em todos os setores no ano anterior. Promissor, de fato.

Futuros funcionários

A inteligência de máquina não significa o fim da interação humana na indústria de petróleo e gás, mas propõe algumas modificações . Trabalhos como avaliação de supervisão e garantia de qualidade ou treinamento e manutenção do sistema de inteligência artificial são alguns dos mais óbvios. Isso não apenas significa trabalho de campo, mas também significa que o pessoal nos centros de controle monitora as máquinas e os funcionários envolvidos. Outras funções desviarão mais para o gerenciamento de desempenho e liderarão equipes maiores de especialistas digitais. Em suma, os futuros funcionários desta indústria devem ser trabalhadores do conhecimento digital remoto mais do que qualquer outra coisa.

Entrar na indústria também não parecerá o mesmo – uma imagem clara pelo potencial trazido pelo processamento de linguagem natural (PNL). A PNL eliminará a necessidade de os futuros funcionários terem profundo conhecimento do setor, simplesmente mitigando o desafio de aprender (e reter) o atual glossário de acrônimos necessários para falar de maneira inteligente com outros membros do setor. Sem mencionar que uma vez que um empregado é contratado, ele ou ela entrará em uma organização muito mais homogênea e automatizada. Basta pensar sobre isso… Radar de satélite, em combinação com drones geológicos e descobertas históricas na região, pode ser usado para detectar onde estão os minerais desejados. Os pontos quentes podem então ser identificados por uma unidade robótica e somente após um limiar ser atingido a cadeia de suprimentos humana entra em ação.

Melhor ainda, a inteligência da máquina capacita o sistema a aprender simultaneamente a maneira como todo e qualquer funcionário pensa e age. Ele se lembra disso melhor do que o usuário e altera sua abordagem ao influenciar o processo de tomada de decisão de cada usuário em particular. Isso não quer dizer que o usuário também não inspecione a máquina – afinal, a IA (como os humanos) também é capaz de desenvolver maus hábitos. De fato, os processos são criados e projetados para permitir esse tipo exato de verificação.

A verdade é que muitos trabalhadores tradicionais de petróleo e gás aprenderam o que sabem no trabalho e, portanto, encontram-se ocasionalmente afastados de processos estabelecidos e documentados para alcançar o sucesso. Isso se torna um obstáculo notável ao contratar novas gerações. Não só eles serão treinados menos para o setor de petróleo e gás especificamente e mais para a engenharia como um todo, mas eles também estarão procurando o empregador com o melhor conjunto de ferramentas para novas contratações. De repente, o sistema de inteligência artificial torna-se o fator diferenciador para os principais talentos que procuram seu próximo empregador.

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