Gartner研究指出，生成式AI在油气行业的应用前景广阔，分为快速发展的无悔型用例和潜力无限的颠覆型用例。
快速发展的无悔型用例将迅速证明其业务价值，主要包括：
- 辅助设计与开发：减少繁琐重复工作，缩短代码生成和调试时间，自动纠正错误。
- 人工生成数据：整合优化历史数据，生成缺失数据，创建虚拟传感器。
- 媒体素材创建：整合工厂和设备数据，生成项目推介材料，促进社区关系和团队协作。
- 智能助理部署：提供会话式查询，提升信息访问权限，提高响应速度。
潜力无限的颠覆型用例有望激增，改变行业竞争格局，包括：
- 降低成本和提高生产力：员工增强（快速创建描述型或概念型人造物），流程优化（提取有价值信息）。
- 增加营收：产品研发（开发新型能源材料），新型营收渠道开发（提供专有数据服务）。
- 优化风险管理：风险减缓（提高模式识别能力），可持续发展（普及知识和经验，遵守法规）。
风险与挑战：
- 性能验证挑战：需人类员工对生成的解决方案进行质量检查和验证。
- 道德伦理挑战：避免重复训练数据中的偏见或模式。
- 知识产权与法律合规挑战：满足数据许可和知识产权要求。
研究结论强调，油气企业需立即应用生成式AI，发展适配专业技能，以避免在竞争中落后，同时需采取全新的治理流程和控制措施应对潜在风险。
