Romper barreras: Cómo la colaboración radical puede garantizar el futuro de la industria de ductos y gasoductos

Michelle: ¿Qué diferencia este enfoque de "colaboración radical" de la colaboración que hemos visto hasta ahora?

Razwan: La colaboración tradicional ha sido muy valiosa, pero a menudo funciona dentro de límites aislados. La colaboración radical consiste en crear un ecosistema de datos compartidos en el que se puedan agrupar datos anónimos de todos los operadores: evaluaciones de integridad, inspecciones en línea e incluso imágenes por satélite. Este amplio conjunto de datos permitiría a la IA detectar mecanismos de fallo y evaluar riesgos con un nivel de precisión inalcanzable en la actualidad. Se trata de pasar de compartir las mejores prácticas a compartir información en bruto que impulse mejoras colectivas en toda la industria.

Michelle: ¿Hay algún ejemplo de otras industrias que ilustre el poder de este enfoque?

Razwan: Por supuesto. Por ejemplo, la plataforma Skywise de Airbus en aviación o el ecosistema de John Deere en agricultura. Estos sectores han aprovechado las plataformas de datos compartidos para obtener información predictiva y mejorar la eficiencia. En cada caso, las empresas dejaron de lado las preocupaciones competitivas en favor de los beneficios compartidos y crearon sistemas que impulsan mejoras operativas en todos los ámbitos. Para el sector de las tuberías, la adopción de un modelo similar podría significar tuberías más seguras, una supervisión más eficaz de la corrosión y una gestión proactiva de los riesgos, todo ello posible gracias a la colaboración de datos.

Michelle: ¿Cómo se beneficia específicamente la IA de este modelo de datos compartidos en el contexto de la integridad de las tuberías?

Razwan: La IA se nutre de la diversidad de datos. En el sector de los oleoductos, la IA puede analizar patrones en datos históricos y realizar evaluaciones predictivas, pero sus capacidades están limitadas por los datos que cada empresa tiene a mano. Entrenar a la IA en un amplio conjunto de datos anónimos del sector actuaría casi como un "mentor digital" para todo el sector, aportando ideas basadas en la experiencia colectiva. Este enfoque tiene un valor incalculable para prevenir fallos y mejorar las estrategias de mantenimiento, ya que la IA podría aprender de una amplia gama de condiciones e incidentes históricos.

Michelle: Has mencionado un "mentor digital". Como sabes, he trabajado mucho en programas de mentores, que es un tema que me apasiona. ¿Cómo afecta este concepto a los retos de la mano de obra del sector, especialmente con el "tsunami plateado" de profesionales que se jubilan?

Razwan: El concepto de mentor digital es crucial. Cuando los profesionales experimentados se jubilan, se llevan consigo décadas de conocimientos especializados. La IA entrenada con datos exhaustivos del sector puede captar parte de esa experiencia. Por ejemplo, un ingeniero con menos experiencia podría utilizar conocimientos basados en IA para realizar evaluaciones complejas, beneficiándose de los patrones y conocimientos integrados en los datos. Esto garantiza la continuidad y acelera el desarrollo de la mano de obra, ayudando a llenar el vacío que deja la jubilación de profesionales cualificados.

Michelle: Si la IA, como "mentor digital", puede ayudar a preservar y difundir la experiencia de los profesionales que se jubilan, ¿cómo cree que este enfoque influye en el desarrollo de competencias en toda la industria, en particular para los profesionales más jóvenes?

Razwan: Más allá de salvar la brecha de conocimientos, las perspectivas impulsadas por la IA a partir de un ecosistema de datos compartidos pueden crear oportunidades de aprendizaje a la carta adaptadas a profesionales de todos los niveles. Para los ingenieros más jóvenes, es como tener acceso a un repositorio de conocimientos del sector, lo que les permite aprender mientras realizan tareas del mundo real con la orientación de la IA. Esto acelera el desarrollo de habilidades y genera confianza a la hora de afrontar retos complejos. Además, la integración de la IA en los programas de formación puede estandarizar las competencias de toda la plantilla, garantizando un rendimiento uniforme y permitiendo al sector establecer nuevas referencias de excelencia. No se trata sólo de mantener la competencia, sino de elevarla continuamente.

Michelle: Eso suena transformador. Más allá de la seguridad, ¿hay otras ventajas operativas de este ecosistema de datos compartidos?

Razwan: Sin duda. Un ecosistema de datos compartidos podría permitir a los operadores comparar sus gastos en control de la corrosión, inspecciones y mantenimiento con las medias anónimas del sector. Esta información permitiría a las empresas optimizar sus gastos operativos y tomar decisiones más inteligentes y rentables. Más allá de eso, un ecosistema compartido es la única forma realmente eficaz de liberar todo el potencial de los análisis basados en IA. Al agregar datos a escala, el ecosistema permite la creación de modelos avanzados de aprendizaje automático que pueden identificar patrones, tendencias e ineficiencias que serían imposibles de detectar con conjuntos de datos aislados. Cuanto mayor y más diverso sea el conjunto de datos, más sólida y predictiva será la IA, lo que proporcionará información que impulsará no solo las mejoras operativas, sino también la resiliencia estratégica en todo el sector.

Michelle: La colaboración radical ofrece un inmenso potencial. Pero, ¿qué barreras hay que superar?

Razwan: Los principales retos son culturales y técnicos. La privacidad de los datos es una preocupación de larga data, y a las empresas les preocupa perder ventajas competitivas. Sin embargo, estas preocupaciones pueden mitigarse con los marcos y normas adecuados para una gobernanza segura de los datos, algo que organizaciones como ASME y API podrían ayudar a establecer. También es esencial garantizar la interoperabilidad de los datos y estandarizar su calidad. Cuando las empresas saben que los datos compartidos cumplen normas coherentes, su integración en plataformas de IA se convierte en un proceso fluido y valioso.

Michelle: ¿Cómo es el camino a seguir? ¿Cómo puede el sector convertir esta visión en realidad?

Razwan: La clave es adoptar la colaboración radical como una ventaja estratégica. No se trata solo de compartir datos, sino de establecer un nuevo estándar en el que los conocimientos impulsen decisiones más inteligentes y eleven la resiliencia de toda la industria. Al fomentar este entorno rico en datos, los operadores de oleoductos y las partes interesadas pueden mejorar colectivamente la seguridad, la eficiencia operativa y la seguridad energética. Otros sectores han demostrado que es posible, y ahora nos toca a nosotros. Ha llegado el momento de actuar y, trabajando juntos, podemos liberar todo el potencial de la IA y allanar un camino sostenible para el sector de los oleoductos.

Michelle: Razwan, para los operadores de oleoductos interesados en adoptar este enfoque, ¿cuál sería un buen primer paso para empezar?

Razwan: Un buen punto de partida es centrarse en aplicaciones específicas e impactantes de conocimientos basados en datos. Por ejemplo, en ROSEN estamos desarrollando evaluaciones de riesgos basadas en datos y cuadros de mando de minería de datos para apoyar una toma de decisiones más informada a la hora de evaluar los oleoductos. Estas herramientas permiten a los expertos en la materia acceder a grandes cantidades de datos -conservados en nuestro Almacén de Datos de Integridad- y ofrecen la capacidad de identificar tendencias a corto y largo plazo, priorizar riesgos y respaldar modelos predictivos. Al equipar a sus equipos con estos recursos, los operadores pueden aprovechar todo el potencial del análisis de datos, lo que les permite tomar decisiones más informadas y descubrir oportunidades de optimización y resistencia. Se trata de dotar a los expertos de los conocimientos que necesitan para impulsar un cambio impactante.

Michelle: Gracias, Razwan. Es inspirador ver una visión que combina tecnología, colaboración y experiencia para abordar los retos más acuciantes de la industria de los oleoductos.