Vaca Muerta produce datos: Qué hace el sector con ellos

Vaca Muerta tiene todos los ingredientes de un experimento de IA a escala industrial: miles de pozos, decenas de sensores por equipo, redes de transporte instrumentadas y operaciones de campo que generan datos operativos en tiempo real, las 24 horas. Aun así, cada vez más operadoras del Oil & Gas en Argentina se hacen puertas adentro una pregunta incómoda: ¿cuánto de todo eso se usa para decidir mejor?

En la mayoría de los casos, menos de lo que debería.

La inversión tecnológica está. La infraestructura digital del upstream argentino creció más en los últimos tres años que en la década anterior. Lo que pasa es que capturar datos y usarlos para tomar decisiones operativas en tiempo real son dos capacidades distintas, y el sector creció rápido en la primera sin resolver la segunda.

Un dato que no se usa es costo de almacenamiento

El capex de Vaca Muerta en 2026 marca récords. En mayo, YPF solicitó adherir al RIGI con el proyecto LLL Oil, por USD 25.000 millones. Ese mismo mes, Vista elevó su plan de inversión para 2026-2028 a USD 5.600 millones.

A esa escala, la diferencia entre aprovechar o desaprovechar el dato operativo se mide en puntos de costo por barril, y deja de ser un detalle de eficiencia.

Primero la pregunta, después la IA

Las operadoras que están resolviendo bien esta ecuación comparten un patrón. Empezaron por definir qué pregunta operativa necesitaban responder: qué bomba conviene intervenir antes del próximo mantenimiento, qué pozo está rindiendo por debajo de lo esperado, dónde se pierde presión en la red. Después identificaron qué datos hacían falta para responderla y cómo garantizar que llegaran limpios y a tiempo.

La IA vino al final, como el cierre lógico de un flujo que ya funcionaba.

Diseñar para que el operador confíe

Ese orden de trabajo pide una capacidad de diseño de sistemas: saber qué integrar, cómo estructurarlo y cómo construir la capa de decisión encima para que el operador de campo confíe en el resultado.

La confianza es la parte que más se subestima. El sistema que el equipo abandona en la primera semana porque da alertas que no tienen sentido es el proyecto de IA que más caro sale, aunque el piloto haya salido barato.

Cómo lo trabajamos

En Santex llevamos ese enfoque a proyectos de energía donde integramos datos, sistemas y procesos para mejorar la visibilidad y la capacidad de decisión en operaciones vinculadas a Oil & Gas. Arrancamos por la decisión que el cliente necesita tomar y, desde ahí, nuestro equipo de ingeniería de datos define qué integrar y cómo.

Fuera del upstream, ese mismo criterio guió nuestro trabajo con una distribuidora de gas de Argentina que atiende a más de 87.000 clientes por mes. Implementamos IA conversacional para su atención, con una TIR anualizada proyectada de 71,64% y un payback estimado de 2,25 años.

El dato ya está

La oportunidad está abierta. El sector tiene el dato. Lo que falta es convertirlo en una capacidad operativa real, de esas que se siguen usando cuando termina la demo y el dashboard deja de ser novedad.

Si querés revisar qué decisiones de tu operación podrían apoyarse en los datos que ya generás, conversemos.