許多科技分析師指責石油行業採用新技術的速度太慢。然而，在其狹窄的專業領域中，該行業本身就是許多技術進步的源泉。
但在過去的十年中，油氣開始向數字技術和自動化開放。事實上，能源行業已經接受了所有數字化和人工智能的東西。現在，這些技術正在幫助它以更少的資金生產更多的油氣。
彭博最近報道了石油行業如何利用人工智能來改善頁岩區的鑽井作業，並提高壓裂井的採收率。這對石油行業來說是相當重要的一步，直到最近，石油行業似乎更喜歡使用計算機來進行地震調查和管道監測等工作。
早在2018年，畢馬威的一項調查就發現，許多油氣公司已經在採用人工智能或計劃很快採用人工智能。當然，在當時，「人工智能」通常指的是預測分析和機器學習等技術，但事實證明，人工智能非常有用，值得石油公司高管們的注意。
該調查的作者之一、畢馬威的美國全球能源和自然資源部門負責人當時在對調查結果的評論中表示：「技術正在顛覆油氣行業的現狀。人工智能和機械人解決方案可以幫助我們創建模型，更準確地預測行為或結果，比如提高鑽井平台的安全性，更快地派遣人員，甚至在系統故障出現之前就識別出來。」
所有這些都是正確的，數字技術在能源行業的應用越來越廣泛。美國頁岩油田是一個自然的早期採用者，因為那裡的生產成本通常高於傳統的油氣鑽井。但由於技術的發展，隨着鑽井時間的加快和精度的提高，這些成本正在下降。
彭博在其最近的報告中指出，技術已經幫助頁岩鑽井公司將新井的平均鑽井周期縮短了整整一天，將壓裂井的周期縮短了三天。省一天就是省一天的費用。去年鑽探的長水平井顯著提高了頁岩油田井的生產率。如果沒有數字技術，這一切都是不可能的。
根據Evercore ISI的說法，人工智能和其他技術可能會在今年將頁岩油田的成本降低兩位數。Evercore的分析師James West表示：「這將顯著節省成本，至少可以達到兩位數，但在某些情況下可能會節省25%至50%的成本。」
當然，這是一些顯著的成本節約。如果它們真的成為現實，它們肯定會提高產量（如果行業對它有需求的話）。這曾經是事情的自然規律:每當鑽探者發現一種更便宜的鑽探方式，他們就會這樣做，從而提高產量。
現在，時代有些不同了。油氣公司確實計劃提高產量，但由於他們繼續優先考慮股東回報和資本紀律，因此在有限的範圍內。然而，數字技術的採用可能會加強，因為它顯然可以幫助油氣公司實現與氣候相關的目標。
目前，一場反對甲烷排放的運動正在加速。幾年前，當所有人都把注意力放在二氧化碳上的時候，人們事後才想到，現在甲烷本身已經成為公眾的氣候公敵，因為它的溫室效應更強，但持續時間更短。
甲烷排放的跟蹤和監測，以及最終的減排正成為能源行業的一個優先領域。這是一個數字技術肯定會派上用場的領域，特別是因為它已經被用於監測和風險評估。
人工智能和其他技術也將在提高運營效率方面派上用場。遠程鑽井和監測是一個巨大的增長領域，設備故障預測也是如此，這在該行業至關重要。例如，Baker Hughes宣稱，它可以預測二疊紀盆地65%客戶油井的設備故障，它希望將這一比例提高到70%，而且可能很快就會實現。
但也許最重要的是，人工智能和我們統稱為數字技術的其他領域可以幫助油氣行業解決人才短缺問題。越來越少的大學生選擇在油氣行業工作，這在很大程度上是由於氣候非政府組織共同努力，勸阻他們選擇這樣的職業，在一定程度上是由於這種職業的長期不確定性，周期性行業以此聞名。許多年輕人顯然也不喜歡油田工作的體力要求。
然而，油氣與數字技術之間的緊密結合正在吸引一種新的人才，他們不介意在油氣行業工作，只要工作是在辦公室而不是在油田進行。人工智能、自動化和預測分析等技術的應用正在改變油氣行業的聲譽，而且這次是向好的方向發展，它正在改變這個行業本身。
