El mercado global de inteligencia artificial en el sector del petróleo y el gas alcanzó un valor de 18.330 millones de dólares en 2025 y se prevé que crezca de 20.710 millones de dólares en 2026 a 55.060 millones de dólares en 2034, registrando una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 13% durante el período de previsión de 2026 a 2034. América del Norte dominó el mercado de inteligencia artificial en el sector del petróleo y el gas con una cuota de mercado del 38,5% en 2025.
La industria energética valora materias primas como el petróleo y el gas. La mejora de la eficiencia operativa, el ahorro de costes, las capacidades de inteligencia predictiva y el aumento de las medidas y estrategias de seguridad son los principales beneficios de la inteligencia artificial en el sector del petróleo y el gas. Si bien la inteligencia artificial es relativamente nueva para todas las industrias, tras un inicio lento en el sector del petróleo y el gas, este la ha adoptado recientemente debido a sus numerosas ventajas. Muchos problemas que antes se resolvían con métodos tradicionales ahora se consideran solucionados por la IA.
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La detección de metano basada en IA se está volviendo más orientada a la acción.
La necesidad de identificar fugas de metano con mayor rapidez y convertir los datos de monitoreo en acciones concretas sobre el terreno está impulsando la integración de la IA en los flujos de trabajo de gestión de emisiones en todo el mercado de la inteligencia artificial en petróleo y gas. Este cambio está transformando el monitoreo del metano, pasando de inspecciones periódicas a sistemas satelitales que combinan grandes conjuntos de datos con modelos de IA para detectar, cuantificar y priorizar los principales eventos de emisión. El Sistema de Alerta y Respuesta al Metano del PNUMA utiliza actualmente alrededor de 35 instrumentos satelitales para identificar las principales fuentes de metano y notificar a gobiernos y operadores, lo que demuestra cómo la detección asistida por IA se vincula directamente con las medidas de mitigación.
El mantenimiento predictivo pasa de los equipos individuales a las redes completas de activos.
La complejidad de los pozos, compresores, plantas de procesamiento y oleoductos interconectados está transformando el mantenimiento predictivo, pasando del monitoreo de equipos aislados a la inteligencia de activos en toda la red. Esta transición integra datos operativos, gemelos digitales, modelos físicos e inteligencia artificial para que los operadores puedan identificar patrones de degradación en sistemas de producción completos y priorizar el mantenimiento antes de que las fallas interrumpan la producción. La plataforma OptiSite de SLB ilustra este cambio al aplicar inteligencia artificial y gemelos digitales desde activos individuales a carteras de producción completas, mientras que sus flujos de trabajo para oleoductos pueden reducir el procesamiento de datos de inspección y la programación de reparaciones de meses a minutos.
La mejora en las decisiones de exploración y la interpretación sísmica basada en IA impulsan el mercado.
La mayor complejidad geológica incrementa la necesidad de herramientas de IA que combinen datos sísmicos, de registros de pozos, de producción y del subsuelo para una evaluación más rápida de los yacimientos. La interpretación asistida por IA puede acortar considerablemente los ciclos de decisión; un flujo de trabajo de SLB proporcionó información del subsuelo en 48 horas, en comparación con las 2 a 4 semanas que suele requerir el análisis convencional. Una comprensión más rápida del yacimiento ayuda a los operadores a refinar los objetivos de perforación, evaluar los volúmenes de hidrocarburos y tomar decisiones de desarrollo de campo con mayor confianza. Por lo tanto, la mayor presión para mejorar la eficiencia de la exploración impulsa la demanda de software de IA, computación de alto rendimiento y plataformas integradas del subsuelo en todas las operaciones de exploración y producción.
Los conjuntos de datos sísmicos más grandes y complejos aumentan la demanda de sistemas de IA capaces de identificar fallas, horizontes, estructuras salinas y formaciones geológicas prometedoras con mayor rapidez que la interpretación manual. La implementación del aprendizaje automático en el proyecto de la Cuenca de Kwanza de SLB aceleró la interpretación entre 3 y 10 veces, incluyendo la reducción del tiempo de interpretación del fondo marino de 80 a 8 horas. Otra prueba de subsuelo con IA, utilizando datos de ADNOC, registró una mejora de 10 veces en la velocidad de interpretación sísmica y un aumento del 70 % en la precisión, lo que pone de manifiesto el valor operativo de los flujos de trabajo geocientíficos automatizados. Por consiguiente, una mayor productividad en la interpretación incrementa la demanda de plataformas geocientíficas con IA, infraestructura informática y servicios digitales especializados en la exploración de petróleo y gas.
Los problemas de compatibilidad de datos y la infraestructura heredada, así como las preocupaciones sobre ciberseguridad y seguridad de datos, limitan la expansión del mercado.
Los sistemas de control heredados, las bases de datos fragmentadas y los formatos de datos incompatibles dificultan la conexión de las plataformas de IA con los flujos de trabajo existentes en la industria del petróleo y el gas. Un estudio de caso de modernización de sistemas de petróleo y gas realizado por la Oficina de Responsabilidad Gubernamental de EE. UU. (GAO) reveló costos de al menos 40 millones de dólares (aproximadamente el triple de la estimación original) y un retraso de cuatro años en la implementación, lo que ilustra la complejidad de reemplazar e integrar sistemas digitales antiguos. Estas dificultades de integración elevan los costos de implementación y ralentizan la adopción generalizada de la IA en las operaciones de exploración, producción, transporte y distribución. La integración de la IA conecta más tecnología operativa, sistemas de control industrial, sensores y datos empresariales, lo que amplía la superficie potencial de ciberataque en las operaciones de petróleo y gas.
La optimización de la cadena de suministro impulsada por IA y la inspección robótica autónoma mediante drones ofrecen oportunidades de crecimiento.
Los operadores de yacimientos petrolíferos, los proveedores de logística, los proveedores de equipos y las empresas de servicios energéticos pueden beneficiarse de las herramientas de IA que mejoran la planificación de inventarios, la selección de rutas, las compras y el movimiento de materiales. Estas soluciones pueden generar ingresos mediante suscripciones de software, plataformas de optimización, análisis gestionados y servicios de integración empresarial. Empresas como SLB y Baker Hughes ya utilizan plataformas digitales y basadas en IA en todas sus operaciones energéticas.
Los productores de petróleo y gas, los operadores de oleoductos, las instalaciones marinas y los proveedores de servicios de inspección pueden beneficiarse de sistemas autónomos que inspeccionan activos de difícil acceso con menor intervención manual. Estas plataformas pueden generar ingresos mediante servicios de inspección, arrendamiento de robótica, suscripciones a análisis de datos y contratos de mantenimiento recurrentes. Empresas como ANYbotics y Flyability operan en el sector de la inspección industrial mediante robótica y drones.
Dificultades para escalar los proyectos piloto de IA en las operaciones empresariales y la fiabilidad y explicabilidad de los modelos en operaciones críticas para la seguridad.
Las compañías de petróleo y gas a menudo obtienen resultados de proyectos piloto de IA aislados, pero tienen dificultades para extenderlos a otros activos, regiones y funciones empresariales debido a que los flujos de trabajo, las estructuras de gobernanza y las prácticas operativas difieren ampliamente. Esta "parálisis por proyectos piloto" limita la implementación comercial y dificulta que los proveedores de IA conviertan las pruebas de concepto en contratos a largo plazo.
Los yacimientos petrolíferos, las refinerías y las plantas de procesamiento requieren que las recomendaciones de la IA sean precisas, explicables y auditables, ya que las decisiones incorrectas pueden afectar la fiabilidad de los equipos y la seguridad de los procesos. La desviación del modelo, las condiciones operativas inusuales y la limitada interpretabilidad generan requisitos adicionales de validación y monitorización, lo que ralentiza su implementación en flujos de trabajo críticos. Investigaciones recientes identifican la limitada interpretabilidad y la dificultad para validar la IA en condiciones reales de planta como barreras clave para una mayor adopción industrial.
El segmento de software dominó el mercado de inteligencia artificial en petróleo y gas con una cuota de mercado del 46,8 % en 2025 y se espera que registre la tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) más rápida, del 9,6 %, durante el período de pronóstico 2026-2034, gracias al uso generalizado de plataformas de IA para el análisis de datos, la monitorización de activos, la optimización de la producción y la toma de decisiones operativas. El análisis basado en la nube, los modelos de aprendizaje automático y las plataformas de software integradas también permiten a las empresas de petróleo y gas procesar grandes volúmenes de datos operativos de manera más eficiente.
El segmento de hardware sigue siendo importante para el despliegue de sensores, dispositivos periféricos, procesadores y demás equipos necesarios para recopilar y procesar datos de campo. El segmento de servicios ofrece integración de sistemas, consultoría, implementación, mantenimiento y optimización de soluciones de IA en las operaciones de petróleo y gas.
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El segmento de mantenimiento predictivo e inspección de maquinaria dominó el mercado de la inteligencia artificial en el sector del petróleo y el gas, con una cuota de mercado del 28,4 % en 2025. Se prevé que registre la tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) más rápida, del 9,8 %, durante el periodo de previsión 2026-2034, impulsada por la necesidad de detectar fallos en los equipos de forma temprana, reducir el tiempo de inactividad no planificado y mejorar la fiabilidad de los activos. La monitorización basada en IA ayuda a los operadores a analizar el estado de los equipos y a programar el mantenimiento antes de que se produzcan fallos críticos.
Las aplicaciones de servicio de campo ayudan a los técnicos a acceder a información operativa en tiempo real y a mejorar la coordinación del mantenimiento en activos remotos. El movimiento de materiales utiliza IA para optimizar la manipulación de equipos y la logística, mientras que la planificación de la producción permite una programación y asignación de recursos más precisas. El control de calidad aplica IA para identificar desviaciones en los procesos y mantener los estándares operativos, mientras que los servicios de campo facilitan la asistencia remota y la coordinación del personal. Las aplicaciones de recuperación ambiental utilizan monitorización y análisis basados en IA para respaldar la restauración ambiental y la gestión de sitios posteriores a la operación.
El segmento de exploración y producción dominó el mercado de la inteligencia artificial en petróleo y gas con una cuota de mercado del 52,7 % en 2025 y se prevé que registre la tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) más rápida, del 9,4 %, durante el periodo de previsión 2026-2034, gracias al uso extensivo de la IA en exploración, optimización de la perforación, análisis de yacimientos, previsión de la producción y monitorización de activos. La capacidad de mejorar la interpretación del subsuelo y la eficiencia operativa sigue impulsando la adopción de la IA en todas las actividades de exploración y producción.
El segmento intermedio utiliza IA para la monitorización de oleoductos, la detección de fugas, la planificación del transporte y la optimización del almacenamiento. El segmento posterior se beneficia de las aplicaciones de IA en las operaciones de refinería, la optimización de procesos, el mantenimiento predictivo, la gestión de la calidad y la planificación del suministro.
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El mercado norteamericano de inteligencia artificial en el sector del petróleo y el gas representó la mayor cuota regional, con un 38,5 % en 2025. Esta fortaleza regional se sustenta en una amplia base de activos petroleros conectados digitalmente y en el uso consolidado de análisis avanzados en las operaciones de exploración y producción, así como en las de transporte y distribución.
La inteligencia artificial en el mercado estadounidense del petróleo y el gas se ve respaldada por la expansión de las operaciones de gas natural. La Administración de Información Energética de EE. UU. proyecta que la producción de gas natural seco alcanzará entre 42,6 y 44,3 billones de pies cúbicos a principios de la década de 2030, en comparación con los 38,4 billones de pies cúbicos de 2024. La Agencia de Protección Ambiental de EE. UU. también estima que su normativa sobre el metano en la industria del petróleo y el gas evitará la emisión de aproximadamente 58 millones de toneladas de metano entre 2024 y 2038, casi un 80 % menos que las emisiones proyectadas sin dicha normativa.
La inteligencia artificial aplicada al mercado canadiense del petróleo y el gas se ve respaldada por la continua actividad de producción petrolera. El Regulador de Energía de Canadá proyecta que la producción de crudo alcanzará los 5,8 millones de barriles diarios para 2030, frente a los 5,5 millones de barriles diarios de 2024, según su escenario de Medidas Actuales. Asimismo, se estima que la mejora de la normativa canadiense sobre el metano reducirá las emisiones de metano procedentes del petróleo y el gas en un 72 % con respecto a los niveles de 2012 para 2030.
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Se prevé que el mercado de la IA en el sector del petróleo y el gas en Asia-Pacífico registre la tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) regional más rápida, del 10,4%, durante el período de previsión 2026-2034. El desarrollo del mercado está siendo impulsado por la modernización de los sistemas de exploración y producción, refinación y gestión energética en las principales economías productoras y consumidoras. El mercado japonés de la IA en el sector del petróleo y el gas cuenta con el respaldo del Séptimo Plan Estratégico de Energía, que tiene como objetivo elevar la tasa de desarrollo independiente del país en petróleo y gas natural a más del 50% para 2030 y a más del 60% para 2040. Japón también se ha fijado como objetivo que las empresas japonesas manejen alrededor de 100 millones de toneladas de GNL para 2030.
La inteligencia artificial en el mercado de petróleo y gas de China se ve respaldada por el nuevo plan de desarrollo de petróleo y gas del país, que tiene como objetivo un suministro nacional de petróleo y gas de 440 millones de toneladas equivalentes de petróleo para 2030 y 20 000 km adicionales de oleoductos de larga distancia, lo que elevaría la red nacional a unos 220 000 km. La inteligencia artificial en el mercado de petróleo y gas de la India se ve respaldada por la expansión de la infraestructura de refinerías y gas, con una capacidad de refinación proyectada que alcanzará aproximadamente 309,5 MMTPA para 2030 desde 258,1 MMTPA en 2025. El Gobierno de la India también tiene como objetivo aumentar el gas natural al 15 % de la matriz energética nacional para 2030, mientras que la superficie de exploración se fija como objetivo 1 millón de km² para 2030.
El mercado europeo de IA en petróleo y gas representó una cuota de mercado del 25,4 % en 2025 y se espera que crezca a una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) del 8,1 % durante el período de previsión 2026-2034. La actividad regional se ve impulsada por operaciones marinas consolidadas, requisitos de integridad de activos y una mayor integración de herramientas digitales en infraestructuras energéticas complejas. El mercado británico de inteligencia artificial en petróleo y gas se ve respaldado por el Acuerdo de Transición del Mar del Norte, que tiene como objetivo una reducción del 50 % en las emisiones de la producción de petróleo y gas en fase de exploración y producción para 2030, tomando como referencia el año 2018. El Reino Unido también se ha fijado como objetivo poner fin a la quema y liberación rutinaria de gases en los nuevos yacimientos de petróleo y gas para 2030.
La inteligencia artificial aplicada al mercado del petróleo y el gas en Alemania está siendo moldeada por la Estrategia de Desarrollo del Sistema del país, que indica que el consumo de gas natural debe disminuir de más de 1000 TWh en 2021 a alrededor de 750 TWh para 2030 y aproximadamente 200 TWh para 2040. El marco de planificación de gas e hidrógeno aprobado por Alemania también incluye escenarios de red para 2037 y 2045, con una trayectoria modelada que muestra que la demanda de metano disminuirá de 734 TWh en 2025 a 648 TWh para 2030 y 332 TWh para 2037.
El panorama competitivo del mercado de la inteligencia artificial en el sector del petróleo y el gas está moderadamente fragmentado, con una competencia que incluye grandes empresas tecnológicas, proveedores de servicios petroleros, empresas de automatización industrial, proveedores de servicios en la nube y análisis de datos, y startups especializadas en IA. Se estima que actores clave como IBM, Microsoft Corporation, Google LLC, Accenture y Oracle representan en conjunto aproximadamente entre el 40 % y el 45 % de la cuota de mercado global de la inteligencia artificial en el sector del petróleo y el gas.
Los jugadores establecidos compiten principalmente enintegración de datoscapacidades, precisión de los modelos de IA, ciberseguridad, experiencia en despliegues a gran escala, infraestructura en la nube y relaciones a largo plazo con empresas energéticas, mientras que los actores emergentes y regionales en el ecosistema del mercado de la inteligencia artificial en el petróleo y el gas compiten a través de soluciones específicas para aplicaciones, personalización más rápida, menores costos de despliegue, análisis basados en el borde y herramientas especializadas para perforación, optimización de la producción, monitoreo de activos y soporte para la toma de decisiones operativas.
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Detalles del autor
Research Analyst
Tejas Zamde es un profesional de la investigación de mercados con más de dos años de experiencia en los sectores de tecnología, semiconductores, electrónica y automoción. Se especializa en evaluación de mercados, inteligencia competitiva, análisis del sector, dimensionamiento de mercados, análisis de la demanda e investigación estratégica.
Su experiencia abarca el análisis de tendencias tecnológicas, dinámicas del mercado, novedades regulatorias, patrones de oferta y demanda, cadenas de valor y panoramas competitivos en mercados globales y regionales. Ha colaborado con clientes en la evaluación de oportunidades, segmentación de clientes, análisis comparativo de la competencia (benchmarking) y desarrollo de estrategias de crecimiento.
Tamaño del mercado de IA en el borde, participación, crecimiento, análisis, informe, 2034
Tamaño, cuota de mercado y crecimiento del mercado de la IA en las telecomunicaciones (2034)
Tamaño del mercado, participación, análisis e informe sobre inteligencia artificial en la educación (2034)
Tamaño del mercado de IA para centros de llamadas, participación, crecimiento, análisis, informe, 2034
Tamaño del mercado de IA conversacional, participación, crecimiento, análisis, informe, 2034
Tamaño y crecimiento del mercado de la inteligencia artificial en el sector minorista, 2034
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