Un bar de Londres está entrenando una IA para que las petroleras dejen de operar a ciegas

Vale, tío, siéntate que te cuento una cosa que me ha volado la cabeza. Resulta que hay una startup londinense, Applied Computing, que acaba de levantar 20 millones de pavos para hacer algo que parece de ciencia ficción pero que es de sentido común: que las petroleras dejen de tomar decisiones a lo loco. Y no es coña. Resulta que estas plantas de gas y petróleo tienen miles de sensores por todos lados –temperatura, presión, velocidad, viscosidad, de todo– pero resulta que usan menos del 8% de esos datos para decidir qué coño hacer. O sea, que están operando como si condujeran un F1 con los ojos vendados y solo mirando el retrovisor de vez en cuando.

El tío que va de CEO, Callum Adamson, lo explica muy bien: el problema no es que no tengan datos, es que no saben juntarlos. Tienen lecturas de sensores por un lado, manuales de ingeniería por otro, y las leyes de la física y la química por su cuenta. Y claro, cuando tienes que decidir si abres una válvula o cierras un reactor, no te da tiempo a cruzar todo eso. Por eso usan solo el 8% de lo que tienen. Vamos, que van a pelo.

Pero Applied Computing ha creado un modelo de inteligencia artificial llamado Orbital que hace exactamente eso: junta todo en tiempo real. No es un ChatGPT de estos que te escribe poemas, no. Orbital combina un modelo de series temporales (para entender cómo cambian las cosas con el tiempo), un modelo basado en física y química (para saber si lo que miden tiene sentido), y un modelo de lenguaje (para leer los manuales y los partes de los operarios). Y con todo eso, es capaz de predecir cómo va a estar la planta en los próximos minutos. Te detecta una anomalía, investiga por qué ha pasado, simula si arreglarla jodiendo otra cosa, y te lo cuenta todo en cuestión de minutos. Lo que antes llevaba días o semanas, ahora son segundos. Brutal.

Y ojo, que la pasta no la pone cualquiera. Detrás de la ronda de 20 millones está KBR, una ingeniería gigante que sabe un rato de esto, y también se ha apuntado Databricks Ventures. Que no es una empresa cualquiera, son los que más saben de gestionar datos a lo bestia. Así que el tinglado tiene pinta de ir en serio.

Lo más flipante de todo es que esto no es solo para ahorrar dinero o ser más eficientes. Es que, según Adamson, con Orbital pueden reducir el consumo de energía y mantener la producción. O sea, que las petroleras pueden gastar menos combustible y seguir sacando el mismo producto. Y eso, en un mundo que se muere por descarbonizarse, es una puta pasada. Porque no se trata de cerrar todas las refinerías de golpe –que eso no va a pasar–, sino de hacer que funcionen mejor. Menos emisiones, menos residuos, más control.

Pero claro, no todo es de color de rosa. El sector del oil & gas es de los más reacios a la tecnología nueva. Llevan décadas haciendo lo mismo y confiando en la intuición de los veteranos. Que si el tío Paco que lleva 40 años en la planta sabe cuándo una tubería va a petar solo por el ruido que hace. Y ahora llega una IA a decirle que se calle y que mire los datos. Eso va a costar. Pero aplicaciones como esta, que demuestran que puedes evitar un parón de semanas o un accidente gordo, van a acabar convenciendo hasta al más escéptico.

Además, el mercado es enorme. Hay miles de plantas de petróleo, gas y petroquímica en el mundo. Cada una con sus propios sensores, sus propias máquinas y sus propias chapuzas. Si Applied Computing consigue que Orbital funcione en una, luego escalarlo a otras es cuestión de adaptar los modelos. Y como han levantado 20 millones, tienen margen para hacerlo bien.

Lo que me mola de esta historia es que no es una IA más para hacer memes o escribir correos. Es una IA que resuelve un problema real, de los gordos, de los que afectan a la economía y al medio ambiente. Y que además viene de Londres, no de Silicon Valley. Que no está mal que de vez en cuando los europeos también saquen pecho.

En fin, que Applied Computing ha dado en el clavo. Han visto que las petroleras están ciegas y les han puesto las gafas. Ahora solo falta que se las pongan. Porque si no, seguirán tomando decisiones con el 8% de los datos, mientras el 92% restante se pudre en los servidores. Y eso, en 2026, es de chiste.

Según ha adelantado el medio TechCrunch AI.