Ciencia de datos, IA e ingeniería de petróleo integrados para operadoras medianas de oil & gas: encontramos las decisiones escondidas en los datos que usted ya tiene.
Los datos están. Las decisiones siguen siendo difíciles.
La IA sola no lo resuelve: necesita una interpretación experta de los datos.
Con el manejo convencional de los datos:
- Los datos de producción, contabilidad y geociencias viven en sistemas distintos, y alguien debe conciliarlos manualmente.
- La economía clave está en una planilla que solo una persona sabe usar, procesando un escenario por vez.
- La evaluación exhaustiva de proyectos o escenarios lleva más tiempo del que permite el ritmo de la operación.
- Hay presión por hacer algo con IA, pero no están identificadas las áreas donde pueda ser efectiva.
- Después de las adquisiciones, varios sistemas de producción informan números distintos para los mismos pozos.
- Se hizo un piloto de IA, pero nadie puede decir si rindió.
Construimos las herramientas que necesita. Su equipo se queda con el control.
- Empezamos donde está el valor: dos o tres decisiones, con datos y un número que usted ya sigue.
- Acordamos la línea base antes de construir, para que pueda ver qué cambió.
- Cada proyecto tiene fecha de cierre, y todo queda en su empresa.
El valor de la IA en petróleo y gas está concentrado
Unas pocas decisiones operativas concentran la mayor parte, y pocas empresas lo miden.
- ~50%del valor de la IA en upstream proviene de los 10 principales de más de 550 casos de uso, concentrados en producción, perforación, reservorios y mantenimiento.McKinsey, 2026
- <20%de las implementaciones de IA miden el valor que generan.McKinsey, 2026
- USD 11 Mal año de margen operativo adicional por optimización estandarizada de pozos en una operadora del oeste de Canadá.Baker Hughes
- USD 130 Mahorrados por Equinor con IA en 2025, sobre todo machine learning clásico sobre datos operativos.Equinor, 2026
Cifras de la industria publicadas por las fuentes enlazadas. No son resultados de Raffa Group.
Un diagnóstico en cuatro pasos
De dos a tres semanas, a precio fijo. El diagnóstico queda en su empresa.
Mapear sus decisiones
Firmamos un acuerdo de confidencialidad y entrevistamos a sus equipos técnicos y de negocio, proceso por proceso.
Revisar sus datos
Cada fuente detrás de esas decisiones: dónde está, quién la mantiene, qué falta.
Encontrar el valor y fijar la línea base
Cada tarea clasificada como automatización con reglas fijas, IA o trabajo humano, con su valor, su esfuerzo, lo que la bloquea y el indicador con el que mediremos el resultado.
Aprobar lo que rinde
Propuestas a precio fijo para las mejores oportunidades, listas para aprobar. El diagnóstico queda en su empresa.
| Process | Team | Status |
|---|---|---|
| Selecting next drilling locations | Geoscience | Done |
| Reservoir and development planning | Reservoir | Done |
| ESG / GHG emissions reporting | Corporate | Booked |
| Corporate financial planning | Finance | Booked |
| Source | Used for | State |
|---|---|---|
| Production accounting | Volumes, allocation | Reliable |
| Well-test spreadsheets | Rates, decline | Gaps |
| Vendor cost files | Opex per well | Manual copy |
| Geomodel exports | Pay, locations | Reliable |
| Project | Approach | Duration |
|---|---|---|
| Automate the reserves-input backbone | Rules | 3 weeks |
| Explain-why for production anomalies | AI, reviewed | 4 weeks |
| Drilling location ranking | ML | 4 weeks |
| Scoping: AI in location selection | Data first | 2 weeks |
Ejemplo: una operadora ficticia. Ver el alcance completo
De su estado actual a una hoja de ruta con precios
Cada tarea clasificada como automatización con reglas fijas, IA o trabajo humano, con su costo, su esfuerzo y sus desafíos.
Un diagnóstico de ejemplo del AI Implementation Framework.
Todos sus datos, en una plataforma hecha para usted
Integramos producción, presiones, equipos, costos y geociencias en el lugar que su equipo realmente usa, con IA donde aporta valor.
TRAMA, un mockup interactivo con datos ficticios.
Hemos trabajado con Aspenleaf Energy, Pan American Energy, Nutrien, Husky Energy, NimblShift, Calgary Exchange Group y Boyd.
Ranking de candidatos a secundaria con machine learning
Para Pan American Energy: áreas candidatas ordenadas por recuperación estimada, con su incertidumbre, en siete meses.
Ver el casoProyectos en Canadá y Argentina
Diego Raffa, PhD
Doctor en Química con más de 15 años en oil & gas: subsuelo, operaciones y analítica. Tiende puentes entre los datos y el negocio, haciendo visible la incertidumbre para que la gente pueda actuar.
Antes de hablar
¿No puedo cargar mis datos en una IA?
¿Cuánto dura un diagnóstico?
¿Cuánto cuesta?
¿Los datos tienen que estar limpios?
¿Nuestra información es confidencial?
¿Cómo sabremos si rindió?
¿Vamos a depender de ustedes después?
Pida una llamada
Le respondemos en dos días hábiles para coordinar una llamada gratuita de 30 minutos. ¿Prefiere elegir el horario? Resérvelo aquí. Su email se usa solo para responderle, según el aviso de privacidad.