Por Federico Esseiva, Socio de Tandem

La Inteligencia Artificial (IA) ha dejado de ser solo un tema de tecnología avanzada para convertirse en un recurso estratégico vital en diversas industrias, incluyendo la energética. En Argentina, uno de los territorios donde esta revolución tecnológica está cobrando especial relevancia es Vaca Muerta, una de las formaciones de shale oil y gas más importantes del mundo, reconocida por su capacidad para transformar radicalmente la matriz energética del país.

¿Por qué la IA es especialmente relevante en un contexto como el de Vaca Muerta? Porque se trata de un entorno marcado por altos niveles de incertidumbre económica, regulatoria y operacional. Los precios del petróleo son volátiles y difíciles de prever; las regulaciones ambientales son cada vez más exigentes, y las decisiones que se toman en esta cuenca implican inversiones multimillonarias y de largo plazo.

Hasta ahora, la aplicación de IA en Vaca Muerta se ha centrado principalmente en soluciones técnicas y operativas. Por ejemplo, existen casos exitosos de mantenimiento predictivo, donde algoritmos analizan grandes cantidades de datos operativos para anticipar fallas en equipos críticos, reduciendo así costos operativos y tiempos de parada.

Estos usos técnicos son fundamentales y han permitido importantes avances. Sin embargo, aún queda un campo amplio por explorar, con impacto potencial aún mayor: utilizar la IA en la toma de decisiones estratégicas del negocio. Aquí es donde entra en juego un nuevo paradigma: la Inteligencia de Decisión (Decision Intelligence).

Inteligencia Artificial y Decision Intelligence: pasar de análisis a decisiones con impacto

En nuestra experiencia de los últimos años, hemos visto ejemplos concretos de decisiones tomadas sin suficiente análisis prospectivos y estocásticos: grandes inversiones lanzadas con información regulatoria limitada, con escenarios de mercado demasiado optimistas o sin tener en cuenta el balance del porfolio. Estas situaciones han terminado frecuentemente en sobrecostos, subrendimiento de los activos y retornos por debajo de lo esperado.

Las nuevas metodologías de Decision Intelligence proponen cambiar el enfoque: en lugar de preguntar “¿qué datos necesitamos?”, plantea “¿qué decisiones necesitamos tomar?”. Esta simple reformulación permite diseñar modelos de análisis alineados con los objetivos de negocio y estructurar decisiones complejas incorporando datos, algoritmos y experiencia humana de manera integrada.

Según aprendizajes y proyectos en Tandem, una implementación estratégica efectiva de la IA puede pasar por tres grandes áreas:

Priorización de inversiones: La IA puede ayudar a evaluar múltiples escenarios en tiempo real y considerar variables críticas como fluctuaciones del mercado, riesgos geopolíticos y cambios regulatorios. Pero lo relevante no es solo la capacidad técnica, sino la posibilidad de diseñar modelos de decisión que clarifiquen alternativas, criterios y trade-offs, bajo incertidumbre. Decision Intelligence aporta una metodología para estructurar decisiones de alto impacto, incluyendo mapeo de objetivos, generación de alternativas y evaluación probabilística de resultados esperados.

Agilidad ante señales tempranas del entorno: Los algoritmos inteligentes pueden detectar patrones emergentes en precios o regulaciones. Pero sin una estructura organizativa que traduzca esos insights en decisiones concretas, el valor se pierde. Aquí es donde DI orquesta el ciclo completo: desde el insight hasta la acción, asegurando que el conocimiento fluya hacia quienes deben decidir, con gobernanza, transparencia y aprendizaje colectivo.

Anticipación de desvíos operativos y estratégicos: Al identificar patrones ocultos en los datos, la IA puede alertar sobre desvíos antes de que impacten el EBITDA. Pero lo central es que DI permite decidir con mejor información, menos sesgos y menor ruido, diseñando herramientas que prioricen alternativas en función de objetivos de negocio, restricciones y riesgos asociados.

Ya no se trata únicamente de simples alertas personalizables cómo conocemos hace años. Estamos hablando de la capacidad de estar 24/7 analizando y razonando sobre un contexto enorme de variables inabarcables para el ser humano. Mientras que la IA está avocada a identificar matices, detectar y prevenir; nosotros podemos seguir decidiendo estratégicamente con toda la información que recaba y conecta la nueva tecnología.

Porque en un contexto como el de Vaca Muerta, la tecnología por sí sola no alcanza para mejorar la calidad de las decisiones estratégicas. El verdadero diferencial está en cómo los líderes diseñan, integran y utilizan estas herramientas. La Inteligencia Artificial debe actuar como una extensión del juicio humano, potenciándolo sin reemplazarlo. En ese sentido, quienes toman decisiones en este sector se convierten en directores de orquesta: coordinan equipos, integran tecnologías y marcan el ritmo adecuado, asegurándose de que cada elemento contribuya a una decisión clara, sólida y alineada con los objetivos estratégicos del negocio.

El diferencial: decidir mejor y más rápido

El valor estratégico de la IA no radica únicamente en los datos, sino en cómo se integran con la lógica de negocio para mejorar la calidad y velocidad de las decisiones. El objetivo principal es desbloquear el potencial total en cada proyecto con una propuesta de arquitectura de las decisiones donde la tecnología, el análisis y la experiencia se combinan para diseñar elecciones más inteligentes, replicables y medibles.

La pregunta clave hoy no es si la IA tiene potencial, sino cómo pasar del dato a la acción con impacto real. El mensaje es claro: en contextos donde cada decisión implica millones, un buen análisis vale oro, pero un excelente proceso decisorio, apoyado por IA, vale mucho más.

La revolución silenciosa de la Inteligencia Artificial ya comenzó en Vaca Muerta. Las empresas energéticas que logren despertar del piloto automático y pensar sus decisiones estratégicas con un enfoque estructurado de Decision Intelligence, obtendrán una ventaja competitiva difícil de superar.

La revolución comenzó. La pregunta es: ¿tu organización está preparada para liderarla?

Federico Esseiva es socio de Tandem y lidera la operación en Sudamérica. Está al frente de proyectos de asesoramiento estratégico a empresas de primer nivel en los sectores de Oil & Gas y Minería, tales como YPF, Pan American Energy, Tecpetrol, Codelco, Techint, Chevron, entre otras.

En el ámbito académico es profesor universitario de Planeamiento Estratégico y Toma de Decisiones de prestigiosas universidades de Argentina. Es coautor del libro Teoría de la Decisión editado por Pearson.

Federico es graduado en Administración por la Universidad de Buenos Aires (Argentina).