La ciencia de datos: un pilar crítico para la operación energética, más allá de YPF
El presidente de YPF, Horacio Marín, ha evidenciado una escasez de especialistas en ciencia de datos crucial para el sector energético, abarcando petróleo, minería y reno
La ciencia de datos se ha consolidado como un componente indispensable en la operación de las industrias energéticas, una realidad que Horacio Marín, presidente y CEO de YPF, ha puesto de manifiesto con su reciente llamado a la acción. Marín ha expuesto públicamente la existencia de un "cuello de botella" de recursos humanos especializados en el manejo de grandes volúmenes de información, un desafío que no solo afecta a la petrolera argentina, sino que se extiende transversalmente a sectores como el petróleo, la minería y las energías renovables en toda la región.
Durante años, el avance tecnológico en la industria petrolera se centró en la mejora de equipos físicos: mayor potencia de fractura, taladros más eficientes o ramas laterales de perforación más largas. Sin embargo, la conversación ha evolucionado drásticamente. Ahora, la variable más valiosa y difícil de adquirir es la gente capacitada para interpretar los vastos registros que estos equipos generan. Marín, en una entrevista con "La Fábrica del Podcast", invitó a ingenieros con conocimientos en big data, data analytics y machine learning a postularse, enfatizando la urgencia con un claro "si alguno me escucha y sabe datos, por favor mandá el currículum que entrás en tres días".
El diagnóstico del CEO de YPF se sustenta en cifras contundentes. La petrolera recolecta aproximadamente 3.000 millones de datos al día de sus sistemas en tiempo real, con cerca de mil profesionales dedicados a sus Centros de Inteligencia en Tiempo Real (RTIC). La información está disponible en abundancia, pero lo que escasea, según sus propias palabras, es "el hombre que sabe manejar los datos", evidenciando una brecha crítica entre la generación y el aprovechamiento de la información.
La transición hacia un modelo 'data-driven'
El planteamiento de YPF no es un caso aislado, sino que refleja un desafío sistémico para el conjunto de las operaciones en petróleo, minería y energía. En estos ámbitos, la generación incesante de información requiere no solo ser almacenada, sino también ser integrada y analizada de manera coherente para poder traducirse en una eficiencia operativa tangible y maximizar la rentabilidad de los proyectos.
El verdadero salto tecnológico del sector radica en evolucionar hacia un modelo "data-driven" o basado en datos. Esto implica que las decisiones estratégicas en áreas como la producción, el mantenimiento de infraestructuras o la logística de suministros ya no se tomen a partir de datos dispersos o intuiciones, sino sobre una base de información unificada, validada y de alta calidad. Este proceso, aunque menos visible que la adquisición de nueva maquinaria, es fundamental para optimizar cada eslabón de la cadena de valor energética.
En este contexto, la ciencia de datos y la inteligencia artificial se erigen como herramientas esenciales para maximizar la rentabilidad de las compañías. La capacidad de analizar patrones, predecir fallos y optimizar procesos a través de algoritmos avanzados representa la nueva frontera de la competitividad. El pedido de YPF subraya que la inversión en capital humano especializado es ahora tan crítica, o incluso más, que la inversión en tecnología física para asegurar el futuro y la sostenibilidad del sector energético latinoamericano.