L'intelligenza artificiale sta trovando applicazioni sempre più strategiche in settori lontani dai chatbot e dai generatori di immagini. Nell'industria energetica, dove l'infrastruttura fisica, la continuità operativa e la sicurezza sono priorità assolute, l'AI sta diventando un livello operativo centrale. Un esempio emblematico è Woodside Energy, azienda energetica globale con sede in Australia occidentale, che da oltre un decennio investe in analisi predittiva, ottimizzazione e machine learning per migliorare le proprie attività.
Una strategia AI costruita su dati operativi e governance solida
Secondo Andrew Melouney, vice presidente per il digitale di Woodside Energy, l'adozione dell'AI non è iniziata con modelli generativi o copiloti aziendali. L'azienda ha dedicato anni alla costruzione di infrastrutture dati e sistemi di analisi predittiva per esplorazione, perforazione, manutenzione e gestione degli impianti. "Abbiamo sempre avuto volumi molto grandi di dati operativi provenienti dalle attrezzature e dagli impianti che gestiamo", spiega Melouney. "Questi hanno creato casi d'uso chiari e di alto valore per noi." Grazie a questa base, Woodside sta ora passando a sistemi di AI agentica in grado di supportare flussi di lavoro industriali complessi.
Sponsored Protocol
Startup Advisor: un copilota AI per l'accensione degli impianti LNG
Un esempio concreto è lo "Startup Advisor", un copilota AI che aiuta gli operatori a gestire il complesso processo di avvio degli impianti di gas naturale liquefatto. L'obiettivo non è sostituire gli umani, ma potenziare le loro competenze in ambienti ad alto rischio. "Pensiamo a come supportare le persone nell'organizzazione per prendere decisioni migliori e più veloci", afferma Melouney. L'approccio riflette un'evoluzione più ampia nell'AI industriale: passare da esperimenti isolati a sistemi aziendali basati su piattaforme standardizzate e governance dei dati. Questo richiede di ripensare sia la tecnologia che i processi di lavoro. "Non stiamo semplicemente aggiungendo l'AI a un processo esistente", sottolinea. "Stiamo ripensando profondamente come quel lavoro debba essere reimmaginato."
Sponsored Protocol
La filosofia di Melouney si riassume in: "Pensa in grande, prototipa in piccolo e scala velocemente." Mentre i sistemi AI diventano più autonomi e interconnessi, le aziende che hanno investito nelle fondamenta operative sono quelle destinate ad avere successo. "La nostra ambizione è un'impresa autonoma, con agenti che possano interagire profondamente con i nostri flussi di lavoro principali", conclude Melouney. Questo approccio potrebbe ridurre le emissioni e migliorare l'efficienza, temi già affrontati in altri articoli sull'impatto ambientale dell'AI. Per approfondire, si può consultare la voce su Wikipedia sull'AI nell'industria.
Sponsored Protocol
Fonte: https://www.technologyreview.com/2026/07/02/1138433/teaching-ai-to-run-with-the-turbines
