在石油和天然气领域驾驭人工智能：为未来提供动力的见解

核心观点与关键数据

• Gen AI 在石油和天然气行业的应用现状：46% 的石油和天然气公司正在快速推进 Gen AI 之旅，项目已落地或进入规模化生产阶段。52% 的专家表示其组织依赖企业数据训练 Gen AI 模型，但面临整合和简化的挑战。59% 的受访者目前将 Gen AI 应用于供应链管理，22% 计划在 12 到 18 个月内扩大其使用范围。
• Gen AI 的数据应用：66% 的组织使用运营数据，54% 使用公共数据，49% 结合客户数据。
• Gen AI 的商业价值：超过一半的受访者报告已体验到 Gen AI 可为组织带来的最大商业价值。
• 未来合作伙伴关系：88% 的石油和天然气专家计划增加或显著增加对技术合作伙伴的使用。
• Gen AI 的主要目标：改进软件开发、商业战略、研发、客户互动和运营效率。
• Gen AI 扩展的关键需求：技术专长、基础设施升级、数据治理和战略规划。
• 对高级技术合作伙伴的需求：89% 的受访者认为组织需要具备更高级技术能力的合作伙伴来充分释放 Gen AI 的价值。
• Gen AI 策略改进领域：提高新用例的原型设计速度、提高语言模型精度、增强有效利用数据的能力。

Gen AI 在石油和天然气行业的应用趋势

• 超越试点项目，实现全面集成：虽然 Gen AI 正在各个部门进行试点，但许多组织仍在从实验转向全面实施的过程中。平均而言，32% 的公司在每个部门用例中都使用 AI，但没有计划立即扩展。
• 扩展 Gen AI 的挑战：最常见的问题包括技术专长、基础设施升级和数据治理。
• 技术专长：99% 的受访者表示，由于内部和外部专业知识方面的差距，他们对组织执行 Gen AI 优先事项的能力至少有一些担忧。
• 基础设施升级：需要改进多个领域，包括原型设计速度、训练和运行 AI 模型的基础设施以及利用数据的能力。
• 数据管理和治理：需要支持整合和简化企业数据以用于 Gen AI 模型，提高组织有效利用高质量数据的能力。
• 战略 AI 路线图：许多组织缺乏扩展 AI 项目的明确路线图。需要帮助改进 Gen AI 策略路线图、确定试点项目用例、指导生产部署用例的选择。

关键研究结论

• 建立明确的 AI 路线图：识别高影响力的用例，设定明确的里程碑和成功指标，确保 AI 举措与业务目标一致。
• 投资可扩展的基础设施：投资边缘计算以支持偏远或海上运营中的实时数据处理，升级云基础设施以支持大规模数据集成和模型训练，实施物联网解决方案以将高质量实时数据输入 AI 系统以进行更好的决策。
• 加强数据治理框架：建立集中式数据平台以确保跨组织的数据一致性和质量，实施安全和合规协议以保护敏感数据，打破数据孤岛以允许跨部门的无缝数据流，提高 AI 洞察的准确性和效用。
• 加强劳动力技能并利用 AI 合作伙伴：投资培训计划以提升工程师、数据科学家和技术人员在 AI 工具和方法学方面的技能，利用 AI 合作伙伴加速路线图开发，识别新兴用例，避免常见陷阱，确保内部团队能够有效地与 AI 专家合作，最大限度地发挥 AI 解决方案的潜力。