Gartner研究指出,生成式AI在油气行业的应用前景广阔,分为快速发展的无悔型用例和潜力无限的颠覆型用例。
快速发展的无悔型用例将迅速证明其业务价值,主要包括:
- 辅助设计与开发:减少繁琐重复工作,缩短代码生成和调试时间,自动纠正错误。
- 人工生成数据:整合优化历史数据,生成缺失数据,创建虚拟传感器。
- 媒体素材创建:整合工厂和设备数据,生成项目推介材料,促进社区关系和团队协作。
- 智能助理部署:提供会话式查询,提升信息访问权限,提高响应速度。
潜力无限的颠覆型用例有望激增,改变行业竞争格局,包括:
- 降低成本和提高生产力:员工增强(快速创建描述型或概念型人造物),流程优化(提取有价值信息)。
- 增加营收:产品研发(开发新型能源材料),新型营收渠道开发(提供专有数据服务)。
- 优化风险管理:风险减缓(提高模式识别能力),可持续发展(普及知识和经验,遵守法规)。
风险与挑战:
- 性能验证挑战:需人类员工对生成的解决方案进行质量检查和验证。
- 道德伦理挑战:避免重复训练数据中的偏见或模式。
- 知识产权与法律合规挑战:满足数据许可和知识产权要求。
研究结论强调,油气企业需立即应用生成式AI,发展适配专业技能,以避免在竞争中落后,同时需采取全新的治理流程和控制措施应对潜在风险。