“Con la pandemia, es más difícil para las empresas recopilar datos en el terreno. Pero, al conectar a sus equipos con más eficiencia, hay mucho por descubrir a partir de los datos ya existentes”, afirma Penny Swords, vicepresidenta de Central en Seequent.
Migrar a una plataforma digital solía ser tan solo una opción o, incluso, un lujo. Algunos consideraban que era muy complicado, riesgoso o hasta muy costoso. Para muchas empresas, nunca era el momento oportuno, hasta que nos golpeó la pandemia.
“De repente, era el momento ideal, porque todo el mundo se vio obligado a trabajar a distancia. Todos comenzaron a implementar y utilizar soluciones de colaboración a distancia”, comenta Penny Swords.
Los primeros pasos obvios fueron conectar a las personas efectivamente y permitirles seguir trabajando. Las soluciones de videoconferencia, mensajería y almacenamiento en la nube pasaron de ser tecnología sofisticada a formar parte de la cotidianidad.
Pero luego las empresas se enfocaron en el trabajo propiamente dicho. Debido a las restricciones para salir a recopilar datos nuevos y a que muchos de los expertos trabajaban desde sus casas, ¿cómo harían para que sus equipos lograran más con menos recursos?
Penny comparte sus impresiones a partir de conversaciones recientes con sus clientes.
Es la combinación entre geólogo y máquina.
Datos viejos, resultados nuevos
“Debido a que ya nadie podía trasladarse al terreno como antes, todos comenzaron a enfocarse en datos ya recopilados para renovar la mirada”.
Un aspecto positivo del trabajo a distancia es que los equipos dedicaron tiempo a profundizarse en los datos disponibles, y se abrieron nuevas líneas de investigación.
“A lo largo del tiempo, las empresas recopilan un gran volumen de datos. Muchas veces no se extrae todo el valor posible de estos datos, en especial si los equipos están ocupados trasladándose al terreno”.
“Desde que empezaron a trabajar a distancia, han tenido más tiempo para analizar mejor los datos existentes, por lo que han logrado identificar información valiosa que, en un principio, había pasado desapercibida”.
Gestión de gran base de datos
Cuando todos comenzaron a analizar a la data existente, se dieron cuenta de es mucho, sin dudas superior al volumen que una persona o todo un equipo podría procesar con efectividad.
“Cuando se procesa un gran volumen de datos recopilados hace un tiempo, es posible descubrir algo que antes había pasado desapercibido”.
Pero las computadoras pueden identificar patrones en grandes conjuntos de datos en poco tiempo. Entonces ¿qué tecnologías usa la gente?
“Vemos que, para tomar decisiones, nuestros clientes recurren cada vez más a la inteligencia artificial (IA) para automatizar tareas y enfocarse en sus datos de una forma innovadora. En algunos casos, usan la IA para clasificar fragmentos de datos de forma automática”.
Una computadora puede identificar una imagen al instante en función del análisis de imágenes anteriores. Por lo tanto, es posible entrenar una computadora para asignarle un nombre a un dato o para clasificarlo.
Automatización de tareas rutinarias
La clasificación y búsqueda de patrones es lo que mejor hacen las máquinas. Por ejemplo, las computadoras pueden registrar pozos de forma automática.
“Al automatizar el proceso para cargar datos y visualizar el modelo, se agilizan los resultados desde el momento de hacer una perforación hasta el momento de tomar una decisión”.
El tiempo de respuesta entre el registro de datos y la toma de decisiones es casi instantáneo con una máquina, incluso al recopilar datos en el terreno. “Las computadoras detectan patrones y tendencias que el cerebro humano no podría captar, y lo hacen con más rapidez”.
El valor de la experiencia
Pero el objetivo de esta tecnología no es reemplazar a las personas, sino todo lo contrario. De hecho, les permite ahorrar tiempo para poner en práctica sus conocimientos, no solo para cargar números o tipear nombres.
La tecnología les permite a los expertos probar ideas, colaborar y enfocarse en la toma de decisiones. Por su parte, las computadoras necesitan que una persona detecte si cometieron un error.
En esta nueva era digital, no se trata de elegir entre dos opciones: “Es la fusión entre geólogo y máquina”.
