Autores:
Preeti Wadhwani, Aishvarya Ambekar
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Mercado de la IA y el aprendizaje automático en el sector del petróleo y el gas Tamaño y Compartir 2026-2035
ID del informe: GMI12453
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Fecha de publicación: October 2026
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Formato del informe: PDF/Excel/Panel de control/Plataforma
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Mercado de la IA y el aprendizaje automático en el sector del petróleo y el gas
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Mercado de la IA y el aprendizaje automático en el sector del petróleo y el gas
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Tamaño del mercado de la IA y el aprendizaje automático en el petróleo y el gas
El mercado de la IA y el aprendizaje automático en el petróleo y el gas se valoró en 5,00 mil millones de dólares estadounidenses en 2025 y se prevé que alcance los 6,05 mil millones de dólares estadounidenses en 2026, con una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) del 13,07 % (2026–2035), hasta llegar a los 18,27 mil millones de dólares estadounidenses en 2035.
Conclusiones clave del mercado de IA y aprendizaje automático en el petróleo y el gas
Líder del mercado: SLB lideró el mercado con una cuota superior al 8,26 % en 2025.
Actores líderes: Los cinco principales actores de este mercado son SLB, Microsoft, Halliburton, IBM, Accenture, que en conjunto tenían una cuota de mercado del 32,62 % en 2025.
El mercado de la IA y el aprendizaje automático en el petróleo y el gas está pasando de iniciativas aisladas de prueba de concepto a programas empresariales centrados en la fiabilidad de la producción, el control de costes, la interpretación del subsuelo y los requisitos operativos relacionados con las emisiones. La demanda se sustenta tanto en los ingresos recurrentes de las plataformas como en los servicios de implementación, integración, gobernanza de modelos y gestión necesarios para conectar las herramientas de IA con los entornos de tecnología operativa.
Perspectiva de los analistas de GMI
Según las consultas sobre el terreno con profesionales del sector y las revisiones de datos operativos, el mercado mundial de la IA y el aprendizaje automático en el petróleo y el gas generó 4,20 mil millones de dólares estadounidenses en 2024. Consideramos que esta escala histórica demuestra que los casos de uso con viabilidad comercial, en particular la optimización de la producción y la gestión de la fiabilidad, ya estaban superando la fase experimental antes de que las nuevas capacidades de IA generativa estuvieran ampliamente disponibles para los operadores.
Tendencias del mercado de la IA y el aprendizaje automático en el petróleo y el gas, impulsores del crecimiento y perspectivas de previsión de GMI
Los presupuestos digitales del segmento upstream, los activos operativos de mayor valor y las arquitecturas de datos interoperables están ampliando el alcance comercial de la implementación de la IA. El crecimiento seguirá variando en función de la capacidad de los operadores para validar modelos en entornos reales, proteger la conectividad de la tecnología operativa (OT) y traducir las mejoras de productividad en los flujos de trabajo en compromisos de adquisición a escala empresarial.
Principales impulsores del crecimiento
Los datos externos citados sirven de referencia para la evidencia; las implicaciones para la demanda y las condiciones de previsión representan el análisis de GMI.
La inversión digital adquiere mayor relevancia para los proveedores de IA cuando los operadores pueden vincular las implementaciones a resultados operativos, en lugar de considerarlas una iniciativa general de modernización de TI. EY-Parthenon concluyó que los operadores del segmento upstream pueden obtener un valor de 2,8 dólares estadounidenses por cada dólar invertido en soluciones digitales, y que este suele materializarse a lo largo de varios años de implementación [1]EY-Parthenon. "Seizing the Digital Opportunity in Upstream Oil and Gas." ey.com. Esta relación favorece las aplicaciones que permiten medir el aumento de la producción, la disponibilidad de los equipos y la reducción de los ciclos de ingeniería con respecto a las bases de referencia de cada activo.
Las grandes carteras de activos upstream también elevan el valor económico de tomar decisiones con mayor rapidez y mejorar la fiabilidad de los equipos. Las plataformas de IA pueden integrarse en los flujos de trabajo de planificación de pozos, vigilancia de yacimientos, gestión de la producción y mantenimiento, lo que permite a los proveedores pasar de vender una aplicación concreta a establecer relaciones más amplias en toda la cartera de activos. La propuesta de adopción es especialmente sólida cuando la intensidad de capital de un operador hace que incluso las mejoras graduales en el tiempo de actividad o el rendimiento tengan una relevancia comercial considerable.
Los entornos de datos abiertos amplían esta oportunidad más allá de los operadores con ecosistemas digitales propios consolidados. La plataforma Lumi de SLB ilustra la tendencia hacia herramientas de IA específicas para cada dominio, basadas en una arquitectura abierta, modelos de lenguaje de gran tamaño y flujos de trabajo del subsuelo [4]SLB. "SLB Launches AI-Powered Lumi Platform." slb.com. La interoperabilidad puede reducir la carga que supone integrar datos sísmicos, de perforación, producción y mantenimiento, al tiempo que aumenta la importancia de contar con socios de implementación capaces de garantizar la calidad de los datos, la fiabilidad de los modelos y los flujos de trabajo entre distintos proveedores.
Principales factores limitantes del mercado
Los datos de referencia se basan en fuentes externas citadas; las implicaciones para la demanda y las condiciones de previsión corresponden al análisis de GMI.
La ciberseguridad no es simplemente un riesgo tecnológico: modifica el orden de adquisición de los sistemas que requieren acceso a datos críticos para la producción. Sophos informó de que los atacantes intentaron comprometer los sistemas de copia de seguridad en el 98 % de los incidentes de ransomware que afectaron a organizaciones de los sectores de la energía, el petróleo y el gas y los servicios públicos, y que lograron hacerlo en el 79 % de esos intentos [3]Sophos. "The State of Ransomware in Critical Infrastructure 2024." sophos.com. Por consiguiente, antes de extender la inferencia de IA a entornos de TO en funcionamiento, los operadores necesitan una segmentación más sólida, pasarelas seguras, controles de recuperación y mecanismos de gobernanza.
Este orden puede desviar la inversión de la expansión directa de las plataformas hacia el refuerzo de la seguridad y la garantía de la integración. El efecto es más acusado en activos offshore, refinerías y redes de oleoductos y gasoductos, donde las obligaciones relativas al tiempo de inactividad y la seguridad limitan la posibilidad de probar nuevos modelos de conectividad en producción. Por tanto, la demanda se mantiene, pero los ingresos pueden desplazarse hacia los servicios gestionados, la integración de sistemas y los programas de implementación por fases.
La instrumentación de campo heredada agrava el desafío de seguridad. Las arquitecturas heterogéneas de SCADA y de los sistemas de control suelen requerir conectores a medida, normalización de datos y validación humana antes de que las recomendaciones de IA puedan influir en las operaciones. Esto favorece a los proveedores con capacidad de implementación especializada, pero puede ralentizar la concesión directa de licencias de software entre los operadores con infraestructuras de TO antiguas.
Perspectiva de los analistas de GMI
Observamos que el mercado se divide entre implementaciones con un retorno rápido y programas de transformación de ciclo más largo. La optimización de la producción, el mantenimiento predictivo y la monitorización de la integridad pueden proporcionar una base comercial a corto plazo, mientras que las operaciones autónomas y las aplicaciones para la cadena de suministro profundamente integradas requieren más garantías, controles de ciberseguridad y cambios organizativos. Esta composición respalda la continuidad de la demanda y, al mismo tiempo, sitúa la capacidad de prestación de servicios en el centro de la diferenciación entre proveedores.
Análisis por segmentos del mercado de IA y aprendizaje automático en petróleo y gas
Por oferta
Plataforma
Los ingresos de las plataformas en el mercado de IA y aprendizaje automático en petróleo y gas ascendieron a 2,85 mil millones de dólares estadounidenses en 2025 y se prevé que alcancen los 10,60 mil millones de dólares estadounidenses en 2035. El software nativo de la nube, los modelos especializados por dominio y los entornos de datos interoperables favorecen los modelos de licencias recurrentes, a medida que los operadores pasan de proyectos piloto en activos individuales a implementaciones a escala empresarial en los ámbitos de la exploración, la producción y la gestión de activos.
Servicios
Los servicios representaron el 43,00 % de los ingresos del mercado en 2025 y se prevé que generen 7,67 mil millones de dólares estadounidenses en 2035. La integración, la supervisión de modelos, la gobernanza de la ciberseguridad y la validación de flujos de trabajo siguen siendo necesarias en entornos operativos críticos para la seguridad, lo que convierte a los servicios profesionales y gestionados en un componente duradero de la implantación comercial de la IA.
Por operación
Aguas arriba
El segmento de aguas arriba generó 3,25 mil millones de dólares estadounidenses en 2025 y se espera que crezca a una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) del 12,55 % entre 2026 y 2035. Su magnitud refleja la concentración de los casos de uso de IA en torno al modelado de yacimientos, la planificación de pozos, las decisiones de perforación y la optimización de la producción, ámbitos en los que los grandes volúmenes de datos y el elevado valor de los activos refuerzan los argumentos económicos a favor de la analítica integrada.
Segmento intermedio
Se prevé que el segmento intermedio alcance los 3,29 mil millones de dólares estadounidenses en 2035 y representó el 16,00 % del mercado en 2025. Las aplicaciones de integridad de oleoductos y gasoductos, detección de fugas, programación y logística están ganando relevancia a medida que los operadores buscan capacidades de supervisión continua en infraestructuras dispersas geográficamente.
Aguas abajo
Se prevé que el segmento de aguas abajo genere 4,38 mil millones de dólares estadounidenses en 2035 y crezca a una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) del 16,51 % entre 2026 y 2035. Los entornos de refino generan datos de proceso densos y actualizados continuamente, lo que permite que las herramientas de IA respalden la gestión energética, el control de calidad, la optimización de procesos y la toma de decisiones operativas.
Por aplicación
Optimización de exploración y producción
La optimización de la exploración y producción generó 1,10 mil millones de dólares estadounidenses en 2025 y se espera que crezca a una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) del 12,74 % entre 2026 y 2035. La interpretación sísmica, la evaluación de prospectos, la previsión de la producción y el análisis de cuencas siguen teniendo importancia comercial, ya que incluso mejoras modestas en las decisiones previas a la perforación pueden influir sustancialmente en la economía del desarrollo.
Gestión de yacimientos
Se prevé que la gestión de yacimientos alcance los 2,92 mil millones de dólares estadounidenses en 2035 y representó el 18,00 % del mercado en 2025. La simulación y el análisis de escenarios asistidos por IA pueden ayudar a los equipos de yacimientos a procesar con mayor rapidez señales complejas del subsuelo, especialmente cuando los flujos de trabajo de ingeniería convencionales se ven limitados por la escala y la heterogeneidad de los datos disponibles.
Optimización de la perforación
La optimización de la perforación representó el 15,00 % de los ingresos del mercado en 2025 y se prevé que crezca a una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) del 12,24 % entre 2026 y 2035. La analítica en tiempo real del rendimiento de las barrenas, la respuesta de las formaciones y la prevención de tiempos no productivos favorece su adopción en pozos técnicamente exigentes, donde los riesgos de ejecución afectan directamente a los costes de perforación.
Supervisión y gestión de activos
La supervisión y gestión de activos representó una cuota de mercado del 18,00 % en 2025 y se prevé que alcance los 3,65 mil millones de dólares estadounidenses en 2035. La supervisión del estado de equipos rotativos, cabezales de pozo, compresores y activos de procesamiento ofrece a los operadores un punto de entrada replicable, ya que los flujos de trabajo de fiabilidad pueden vincularse a la planificación del mantenimiento y a los objetivos de disponibilidad operativa.
Supervisión de oleoductos y gasoductos y detección de fugas
La supervisión de oleoductos y gasoductos y la detección de fugas representaron el 12,00 % del mercado en 2025 y se prevé que crezcan a una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) del 14,77 % entre 2026 y 2035. La detección continua de anomalías puede reforzar el argumento comercial a favor de la IA en ámbitos donde confluyen la gestión del metano, la seguridad operativa, la exposición medioambiental y los costes de inspección.
Optimización de la cadena de suministro
Se prevé que la optimización de la cadena de suministro genere 1,83 mil millones de dólares estadounidenses de aquí a 2035 y crezca a una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) del 16,42 % (2026-2035). Esta aplicación ofrece la oportunidad de mejorar la disponibilidad de materiales, la movilización de equipos, la coordinación de proveedores y las decisiones de inventario en entornos complejos de proyectos terrestres y marinos.
Otros
Se prevé que otras aplicaciones alcancen los 1,46 mil millones de dólares estadounidenses de aquí a 2035 y representen el 7,00 % de los ingresos del mercado en 2025. El procesamiento del lenguaje natural para tareas de documentación y cumplimiento normativo, junto con la visión artificial para inspecciones, amplía la adopción de la IA más allá de los flujos de trabajo de producción principales, hasta las funciones de apoyo operativo.
Por uso final
COI (compañías petroleras internacionales)
Las COI generaron 2,90 mil millones de dólares estadounidenses en 2025 y se prevé que crezcan a una TCAC del 13,03 % (2026-2035). Sus capacidades consolidadas en ingeniería de datos, infraestructura en la nube y programas de tecnología empresarial facilitan una integración más profunda de la IA en la asignación de capital, la gestión de la producción y los flujos de trabajo relacionados con la sostenibilidad.
ENP (empresas nacionales de petróleo)
Se prevé que las ENP generen 8,40 mil millones de dólares estadounidenses de aquí a 2035 y que representen el 42,00 % del mercado en 2025. Las amplias carteras de activos, los objetivos nacionales de digitalización y los programas de adquisición a largo plazo están impulsando implementaciones de IA adaptadas a las necesidades locales en materia de datos, idioma, operaciones y regulación.
Perspectiva de los analistas de GMI
Consideramos que la capacidad de capturar valor dependerá cada vez más de combinar software reutilizable con conocimientos especializados de implementación adaptados a cada activo. Los proveedores de plataformas pueden ampliar sus operaciones cuando los entornos de datos están suficientemente maduros, pero los modelos basados en servicios siguen teniendo importancia estratégica cuando los flujos de trabajo operativos, los sistemas heredados y las garantías de seguridad requieren adaptación. La demanda de las ENP también favorece a los proveedores capaces de adaptar los modelos de implementación a las necesidades locales sin debilitar la gobernanza empresarial.
Análisis regional del mercado de IA y aprendizaje automático en petróleo y gas
Análisis del mercado de IA y aprendizaje automático en petróleo y gas en Norteamérica
El mercado de IA y aprendizaje automático en petróleo y gas de Norteamérica generó 1,90 mil millones de dólares estadounidenses en 2025 y se prevé que alcance los 6,03 mil millones de dólares estadounidenses de aquí a 2035. La posición de la región se sustenta en la actividad de producción no convencional, la elevada concentración de proveedores de tecnología para yacimientos petrolíferos y servicios en la nube, y la demanda de los operadores de herramientas de análisis de producción, inteligencia para el mantenimiento y seguimiento de emisiones.
Estados Unidos
Estados Unidos generó 1,63 mil millones de dólares estadounidenses en 2025 y se prevé que alcance los 5,19 mil millones de dólares estadounidenses de aquí a 2035. El elevado número de pozos, la amplia infraestructura digital y la concentración de ecosistemas de empresas de servicios y tecnología favorecen la implementación en entornos operativos de las fases iniciales, intermedias y finales de la cadena de valor.
Canadá
Canadá representó el 14,21 % de los ingresos de Norteamérica en 2025 y se prevé que crezca a una TCAC del 12,02 % (2026-2035). Las operaciones de arenas bituminosas y los requisitos de gestión de emisiones generan oportunidades específicas para sistemas de optimización, mantenimiento predictivo y monitorización que puedan mejorar la fiabilidad en entornos de producción complejos.
Análisis del mercado de IA y aprendizaje automático en petróleo y gas en Europa
Europa representó el 18,00 % de los ingresos del mercado en 2025 y se prevé que crezca a una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) del 13,20 % (2026-2035). La adopción está condicionada por la madurez de los activos del mar del Norte, la infraestructura de refino y de GNL, y un entorno regulatorio que aumenta la relevancia de las aplicaciones de mantenimiento, monitorización y gestión de emisiones.
Reino Unido
Se prevé que el Reino Unido genere 650 millones de dólares estadounidenses para 2035 y que representara el 22,22 % de los ingresos europeos en 2025. Los operadores del mar del Norte están dando prioridad a las herramientas digitales que respaldan la integridad de los pozos, la eficiencia de la producción y los requisitos operativos relacionados con las emisiones en los activos marinos maduros.
Alemania
Alemania representó el 14,44 % de los ingresos europeos en 2025 y se espera que crezca a una TCAC del 12,97 % (2026-2035). El refino, el procesamiento industrial de gas y las operaciones relacionadas con el GNL ofrecen entornos de datos estructurados en los que es posible aplicar la optimización energética y el mantenimiento predictivo con objetivos operativos comparativamente claros.
Noruega
Se prevé que Noruega alcance los 590 millones de dólares estadounidenses para 2035 y crezca a una TCAC del 13,94 % (2026-2035). La complejidad de las condiciones de los yacimientos marinos y el envejecimiento de la infraestructura refuerzan la demanda de modelización de yacimientos, operaciones remotas, monitorización submarina y aplicaciones de planificación.
Análisis del mercado de IA y aprendizaje automático en el sector del petróleo y el gas de Asia-Pacífico
Asia-Pacífico representó el 22,00 % de los ingresos del mercado en 2025 y se prevé que genere 4,75 mil millones de dólares estadounidenses para 2035. La inversión de productores respaldados por el Estado, la expansión de la capacidad de la nube y los programas nacionales de digitalización están generando demanda en el desarrollo de activos upstream, el refino, la infraestructura de oleoductos y gasoductos y las operaciones de GNL.
China
China concentró el 30,00 % de los ingresos de Asia-Pacífico en 2025 y se prevé que genere 1,52 mil millones de dólares estadounidenses para 2035. Las grandes compañías petroleras nacionales están impulsando la implantación de la IA en la gestión de yacimientos, el rendimiento de la perforación y la integridad de los oleoductos y gasoductos, como parte de objetivos más amplios de seguridad energética y economía digital.
India
India generó 200 millones de dólares estadounidenses en 2025 y se espera que crezca a una TCAC del 16,86 % (2026-2035). Las iniciativas de transformación digital en la producción upstream, el refino y el transporte de gas están ampliando el conjunto de casos de uso potenciales para los operadores nacionales y sus socios tecnológicos.
Japón
Se prevé que Japón genere 520 millones de dólares estadounidenses para 2035, frente a los 130 millones de dólares estadounidenses de 2025. La optimización de refinerías, la gestión de terminales de GNL y los intereses en activos upstream en el extranjero respaldan la adopción de la IA con el objetivo de mejorar la eficiencia operativa y la precisión de la programación.
Análisis del mercado de IA y aprendizaje automático en el sector del petróleo y el gas de América Latina
Se prevé que América Latina genere 1,64 mil millones de dólares estadounidenses para 2035 y crezca a una TCAC del 13,81 % (2026-2035). El desarrollo en aguas profundas, la optimización de campos maduros y los programas de operadores estatales respaldan la demanda de aplicaciones de IA para la gestión de la producción, el rendimiento de la perforación y la fiabilidad de los activos.
Brasil
Brasil representó el 46,67 % de los ingresos latinoamericanos en 2025 y se prevé que alcance los 820 millones de dólares estadounidenses para 2035. La complejidad de los yacimientos presalinos y la economía de la producción en aguas profundas ofrecen una sólida justificación comercial para el análisis de yacimientos basado en IA, la optimización de las FPSO y el mantenimiento predictivo.
México
México generó 140 millones de dólares estadounidenses en 2025 y se espera que crezca a una TCAC del 13,11 % (2026-2035). La optimización de la producción, la gestión del declive y la monitorización de oleoductos y gasoductos son casos de uso centrales, ya que los operadores buscan aumentar la fiabilidad de los activos convencionales terrestres, marinos y midstream.
Análisis del mercado de IA y aprendizaje automático en el sector del petróleo y el gas de Oriente Medio y África
Oriente Medio y África representaron el 13,00 % de los ingresos del mercado en 2025 y se prevé que generen 2,74 mil millones de dólares estadounidenses para 2035. Las estrategias de IA respaldadas por los gobiernos, los grandes programas de inversión de las NOC y las amplias bases de activos operativos están impulsando una demanda sostenida a largo plazo de plataformas de IA y servicios integrados.
Arabia Saudí
Arabia Saudí representó el 38,46 % de los ingresos de Oriente Medio y África en 2025 y se prevé que crezca a una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) del 15,97 % entre 2026 y 2035. Las operaciones de producción y refino a gran escala proporcionan una amplia base de datos operativos para la gestión de yacimientos, el mantenimiento predictivo y las iniciativas de automatización inteligente.
Emiratos Árabes Unidos
Emiratos Árabes Unidos generó 0,18 mil millones de dólares estadounidenses en 2025 y se prevé que alcance los 0,82 mil millones de dólares estadounidenses para 2035. Las prioridades nacionales en materia de IA y las iniciativas de implementación lideradas por ADNOC están contribuyendo a establecer casos de referencia nacionales para el análisis del subsuelo, la optimización de procesos y los flujos de trabajo operativos autónomos.
Perspectiva de los analistas de GMI
Consideramos que la demanda regional se sustenta cada vez más en dos lógicas de adquisición distintas. Las regiones productoras maduras priorizan el cumplimiento normativo, el tiempo de actividad y las mejoras de eficiencia en los activos operativos existentes, mientras que los mercados liderados por las NOC incorporan la IA a agendas nacionales más amplias de transformación industrial y digital. Esta combinación diversifica la exposición del mercado a los ciclos de inversión de un único operador.
Mercado de IA y aprendizaje automático en petróleo y gas: cuota de mercado y panorama competitivo
La estructura de la cuota de mercado de la IA y el aprendizaje automático en el sector del petróleo y el gas sigue fragmentada; los cinco mayores participantes representan, en conjunto, aproximadamente el 32,62 % de los ingresos de 2025. La competencia abarca desde especialistas en tecnología para yacimientos petrolíferos, empresas de software empresarial, proveedores de servicios en la nube, compañías de automatización industrial e integradores de sistemas, por lo que la experiencia sectorial, la capacidad de implementación, la interoperabilidad de los datos y las garantías de ciberseguridad son importantes factores diferenciadores.
SLB obtuvo una cuota de mercado del 8,26 % en 2025. Su posición se sustenta en una cartera que combina experiencia en el subsuelo, plataformas digitales, capacidad de implementación sobre el terreno y herramientas de IA diseñadas para los flujos de trabajo de exploración, perforación y producción. La plataforma de datos e IA Lumi refuerza la apuesta de SLB por ofrecer a sus clientes operativos un entorno de IA abierto y específico del sector [4]SLB. "SLB Launches AI-Powered Lumi Platform." slb.com.
Microsoft obtuvo una cuota de mercado del 7,20 % en 2025. Su relevancia competitiva se deriva de su infraestructura en la nube, sus herramientas de desarrollo de IA y sus alianzas, que sitúan los entornos basados en Azure como base para programas de datos e IA a escala empresarial en el sector del petróleo y el gas.
Halliburton obtuvo una cuota de mercado del 6,56 % en 2025. La empresa puede integrar capacidades de IA en los flujos de trabajo de perforación, evaluación de formaciones y ejecución de pozos, lo que crea un vínculo comercial entre el análisis del rendimiento y sus relaciones de servicio consolidadas.
IBM mantiene su posición en ámbitos como la integración de IA empresarial compleja, el mantenimiento predictivo y los programas de apoyo a la toma de decisiones operativas, en los que los clientes necesitan coordinar sistemas de TI y TO. Accenture compite mediante estrategias de IA, diseño de soluciones, implementación y operaciones gestionadas, especialmente cuando los programas de transformación con varios proveedores requieren una integración tanto organizativa como técnica.
Baker Hughes, Honeywell, Emerson (AspenTech), ABB, Siemens Energy y Schneider Electric (AVEVA) aportan capacidades de automatización industrial, optimización de procesos y gestión de activos a los entornos de refino, GNL, oleoductos y procesamiento. Palantir, SAP, Infosys, Wipro, TCS, Capgemini, Cognite, Enverus y Corva responden a necesidades complementarias en gestión de datos, implementación, contextualización de datos industriales, inteligencia comercial y análisis de perforación. El éxito competitivo dependerá de ir más allá de las demostraciones tecnológicas y lograr resultados operativos validados dentro de las limitaciones de datos, seguridad y gobernanza de cada cliente.
Novedades recientes del sector
En septiembre de 2024, SLB lanzó Lumi, una plataforma de datos e IA que combina modelos de lenguaje de gran tamaño, modelos fundacionales orientados al sector y una arquitectura abierta para flujos de trabajo que abarcan la interpretación del subsuelo, la construcción de pozos y la gestión de la producción [4]SLB. "SLB Launches AI-Powered Lumi Platform." slb.com. El lanzamiento refleja la transición del mercado hacia plataformas diseñadas para conectar varios dominios de datos, en lugar de atender una única tarea analítica.
En abril de 2025, SLB y Shell anunciaron una alianza para ampliar el despliegue de la tecnología digital de Petrel para el subsuelo en toda la cartera mundial de activos de Shell [5]SLB. "SLB Announces New Partnership to Expand Deployment of Subsurface Digital Technology." slb.com. La colaboración refleja el interés sostenido de los clientes por plataformas escalables para toda la empresa, capaces de estandarizar los datos y ampliar los flujos de trabajo basados en IA a varias cuencas.
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Nuestro proceso de investigación en 6 pasos
1. Diseño de la investigación y supervisión de analistas
La metodología de investigación de GMI se fundamenta en la experiencia humana, una validación rigurosa y una transparencia total. Todos los hallazgos, análisis de tendencias y pronósticos de nuestros informes son elaborados por analistas experimentados que comprenden las particularidades de su mercado.
Nuestro enfoque integra una amplia investigación primaria mediante el contacto directo con participantes y expertos del sector, complementada con una investigación secundaria exhaustiva basada en fuentes globales verificadas. Aplicamos análisis cuantitativos de impacto para ofrecer pronósticos fiables y mantenemos la trazabilidad desde las fuentes de datos originales hasta los resultados finales.
2. Investigación primaria
La investigación primaria es la base de nuestra metodología y aporta cerca del 80 % de los hallazgos totales. Implica el contacto directo con participantes del sector para garantizar la precisión y profundidad del análisis. Nuestro programa estructurado de entrevistas abarca mercados regionales y globales y recoge aportaciones de altos ejecutivos, directores y especialistas en la materia. Estas conversaciones proporcionan perspectivas estratégicas, operativas y técnicas que permiten obtener una visión integral y pronósticos de mercado fiables.
3. Minería de datos y análisis de mercado
La minería de datos es una parte importante de nuestro proceso de investigación y representa cerca del 20 % de la metodología general. Mediante el análisis de la participación en los ingresos de los principales actores, examinamos la estructura del mercado, identificamos tendencias sectoriales y evaluamos factores macroeconómicos. Recopilamos datos relevantes de fuentes de pago y gratuitas para construir una base de datos fiable. Integramos esta información para respaldar la investigación primaria y la estimación del tamaño del mercado, y la validamos con partes interesadas clave, como distribuidores, fabricantes y asociaciones.
4. Estimación del tamaño del mercado
Estimamos el tamaño del mercado mediante un enfoque ascendente. Partimos de los ingresos de las empresas obtenidos directamente en entrevistas de investigación primaria, junto con los volúmenes de producción de los fabricantes y las estadísticas de instalaciones o implementaciones. Después agregamos estos datos por mercados regionales para obtener una estimación global basada en la actividad real del sector.
5. Modelo de pronóstico y supuestos clave
Cada pronóstico documenta explícitamente:
✓ Los principales motores de crecimiento y su impacto supuesto
✓ Los factores limitantes y los escenarios para mitigar su impacto
✓ Los supuestos regulatorios y el riesgo de cambios en las políticas
✓ Los parámetros de la curva de adopción tecnológica
✓ Los supuestos macroeconómicos (crecimiento del PIB, inflación y tipos de cambio)
✓ La dinámica competitiva y las expectativas de entrada y salida del mercado
6. Validación y garantía de calidad
En las etapas finales, expertos del sector revisan manualmente los datos filtrados para detectar matices y errores de contexto que los sistemas automatizados podrían pasar por alto. Esta revisión especializada añade una capa esencial de garantía de calidad y confirma que los datos se ajusten a los objetivos de la investigación y a los estándares propios del sector.
Nuestro proceso de validación de tres niveles garantiza la máxima fiabilidad de los datos:
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