ARTICLE | October, 8
IA agéntica en oil & gas:
cómo gestionar equipos de campo
By Pedro Mones Cazón
Resúmen ejecutivo
La coordinación de campo todavía depende de radio, WhatsApp y handoffs verbales. Las cuadrillas entrantes reciben información parcial en cada cambio de turno.
El 89% de las organizaciones ya usa IA de forma regular, pero solo el 37% le atribuye algún impacto positivo en el EBIT.
Connected Field Worker, de Patagonian, guía cada tarea desde el celular (permiso de trabajo, JSA, mantenimiento) y la registra con hora, responsable y ubicación a medida que ocurre.
Tabla de contenidos
Según el último informe de McKinsey, el 89% de las organizaciones ya usa inteligencia artificial de forma regular, pero solo el 37% le atribuye algún impacto positivo en el EBIT. Apenas un 6% logra un impacto significativo, y ese grupo se distingue no solo por cuánta IA usa, sino por cómo cambia el trabajo a partir de ella: casi tres cuartos rediseñó sus workflows. En la industria petrolera, ese rediseño se vuelve muy concreto en un lugar específico: la coordinación del trabajo de campo.
El problema: equipos de campo sin visibilidad en tiempo real
En un activo con más de 200 personas en campo, la coordinación operativa todavía depende en gran medida de radio, mensajes de WhatsApp y handoffs verbales entre turnos. Tool pushers, service hands, supervisores de HSE y técnicos de mantenimiento resuelven sobre la marcha, muchas veces sin un sistema digital que conecte qué tarea se asignó, dónde está cada persona, qué permisos de trabajo siguen abiertos y qué incidentes de seguridad se reportaron.
No se trata de un problema de falta de comunicación sino de falta de trazabilidad. Cuando una cuadrilla contratista releva a otra a mitad de una operación, el equipo entrante muchas veces depende de un resumen verbal o de notas sueltas para saber qué hizo el saliente, qué quedó pendiente y qué restricciones de seguridad aplican. No se tiene una foto operativa en tiempo real de nada de esto y la sobrecarga de coordinación humana crece al mismo ritmo que la cuadrilla. Escalar la operación sin escalar el riesgo se vuelve cada vez más difícil.
Cómo funciona un workflow agéntico para la gestión de campo
El punto donde se pierde la información: el cambio de turno
En muchas operaciones, un cambio de turno funciona así: el supervisor saliente transmite lo que quedó abierto por radio o en persona, deja algunas notas en una planilla o un chat, y el entrante confía en haber anotado bien. Ese conocimiento (permisos vigentes, pasos de un JSA a medio completar, una condición de riesgo detectada horas atrás) vive en la memoria de quien lo dijo y si esa persona se desconecta, la información se pierde con ella.
Connected field worker: qué puede resolver una plataforma como la que desarrolló Patagonian
Patagonian diseñó una solución agéntica para este mismo flujo, construida como una plataforma de automatización de campo petrolero: Connected Field Worker. No es una app de oficina adaptada al campo; está pensada desde el dispositivo móvil, para alguien con guantes puestos, señal intermitente y las dos manos ocupadas la mayor parte del turno.
Un agente mobile-first guía a cada trabajador a través de la ejecución estructurada de sus tareas (permiso de trabajo, JSA, pasos de mantenimiento) y captura esa información a medida que ocurre, no al cierre del turno. Cada paso completado queda registrado con su hora, su responsable y su ubicación, sin que la persona tenga que llenar un formulario aparte. Cuando llega el cambio de turno, la cuadrilla entrante no recibe un resumen verbal y parcial: recibe los permisos abiertos, las restricciones de seguridad vigentes y el estado exacto de cada tarea, directamente en el dispositivo. El supervisor, por su parte, deja de operar a ciegas: accede a un tablero en tiempo real con la posición y el estado de cada persona en el campo, lo que le permite anticipar cuellos de botella y reasignar recursos antes de que el problema escale.
Esto es lo que entendemos por orquestar procesos con la incorporación de capas agénticas: no alcanza con digitalizar una tarea aislada (el permiso de trabajo) si el sistema detrás no conecta esa tarea con la asignación de personas y la visibilidad operativa del conjunto. La visibilidad y la trazabilidad que esto le da a los equipos de campo es lo que permite tomar decisiones de seguridad y coordinación en el momento en que hacen falta, y no horas después, cuando ya pasó lo que había que evitar.
Adopción de IA agéntica en oil & gas: qué la frena y hacia dónde va la inversión
Según McKinsey, muchas grandes empresas fuera del sector tecnológico siguen en etapas tempranas con la IA agéntica por la complejidad de integrar agentes con sistemas legacy, y los datos fragmentados y la gobernanza también pesan.
Aun así, la inversión crece. Un informe de Deloitte indica que el gasto en IA y GenAI de las compañías de oil and gas en Estados Unidos hoy representa menos del 20% del gasto total en IT, pero se proyecta que supere el 50% para 2029, y alrededor de la mitad de esa inversión apunta a optimización de procesos.
En la industria del petróleo y gas, con operaciones distribuidas y sistemas heterogéneos, el orden importa: primero se rediseña el proceso de trabajo de campo y, sobre esa base, se incorpora la capa agéntica. Esa secuencia es el punto central de nuestro enfoque: la diferenciación no está en la sofisticación del agente, está en diseñar el workflow alrededor de cómo opera realmente el equipo de campo, y no alrededor de cómo lo imagina un sistema pensado para oficina.
¿Querés saber más sobre IA para la industria petrolera? Estaremos en AOG Patagonia 2026
¿Qué tareas de tu operación de campo ya están listas para pasar a un agente, y cuáles nunca deberías delegar? Si tu empresa está evaluando incorporar soluciones de IA, Patagonian estará presente en AOG Patagonia 2026. Nuestro CTO, Rodrigo Falcó, va a hablar sobre identificar oportunidades, medir el impacto real sobre la operación y evitar que la complejidad del sistema se coma el ahorro.
IA y sistemas multiagente: oportunidades y riesgos para Oil & Gas
Miércoles 21 de octubre, de 17:30 a 18:30 h
Espacio DUAM, Neuquén, 1° piso, Sala Lanín 3
Preguntas frecuentes sobre IA agéntica en oil & gas
1. ¿Qué es un workflow agéntico en operaciones de campo de oil & gas?
Es un proceso operativo, como un permiso de trabajo o un cambio de turno, ejecutado por un agente de IA que guía cada tarea desde el celular. El agente registra los datos a medida que ocurren, así que la cuadrilla entrante y quien supervisa ven permisos abiertos, restricciones de seguridad y el estado de cada tarea en tiempo real.
2. ¿Qué frena la adopción de IA agéntica en oil & gas?
Principalmente la integración con sistemas legacy, los datos fragmentados y la gobernanza. Según McKinsey, el sector está entre las industrias de entornos fragmentados que avanzan más lento en agentes de IA para desarrollo de software. Aun así, la inversión crece: según Deloitte, el gasto en IA de las compañías de oil and gas de EE.UU. subió 40% en 2025. En Patagonian creemos que primero se rediseña el proceso y después se suma la capa agéntica.
3. ¿Cómo medir el impacto de la IA en una operación petrolera?
Definiendo desde el inicio cómo se va a medir y rediseñando el proceso, en lugar de sumar IA sobre el existente. Según McKinsey, solo el 37% de las organizaciones atribuye algún impacto positivo en el EBIT a la IA, y las que logran un impacto significativo tienen el doble de probabilidad de contar con procesos definidos para medirlo.
4. ¿Cómo implementar IA en operaciones petroleras de campo?
Empezando por rediseñar el proceso en torno a cómo trabaja realmente la gente en campo (permiso de trabajo, JSA, handover de turno) y, recién después, sumando la capa agéntica. También conviene definir qué tareas puede ejecutar un agente y cuáles requieren validación humana, y cómo se va a medir el impacto. Esa es la secuencia que seguimos en Patagonian.
Referencias
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