Penggunaan kecerdasan buatan (artificial intelligence/AI) kian meluas ke berbagai sektor, termasuk industri minyak dan gas (migas). Di sektor ini, AI disebut tidak lagi berperan sebatas alat analisis data, melainkan mulai menjadi pusat yang mengintegrasikan sekaligus membantu mengendalikan berbagai proses operasional.
Pandangan tersebut disampaikan Oil and Gas Industry Principal Aveva, Cindy Crow, dalam wawancara di Ritz Carlton Pacific Place, Jakarta Selatan, Senin (13/4/2026). Aveva dikenal sebagai penyedia solusi perangkat lunak dan platform digital untuk sejumlah sektor, mulai dari energi dan listrik, manufaktur, infrastruktur, pertambangan, hingga migas.
Menurut Cindy, AI kini memungkinkan perusahaan migas memantau rantai operasi dari hulu (upstream), tengah (midstream), hingga hilir (downstream) dalam satu sistem terpadu. Ia menekankan pentingnya integrasi tersebut agar perusahaan dapat melihat dan mengelola berbagai aspek bisnis secara menyeluruh, termasuk performa produksi, efisiensi energi, serta potensi gangguan secara real-time.
Peran AI yang kian sentral itu, lanjut Cindy, ditopang oleh data lapangan yang dikumpulkan melalui beragam alat dan sensor. Data operasional yang dikirimkan perangkat tersebut kemudian diterima dan diolah AI menjadi laporan maupun insight bagi perusahaan.
Dengan memanfaatkan teknologi analitik dan machine learning, AI dapat membantu perusahaan menganalisis data historis serta kondisi real-time, sehingga pengambilan keputusan dapat dilakukan lebih cepat berbasis data. Cindy menggambarkan bahwa sensor mengirimkan data operasional setiap detik, yang kemudian digunakan AI untuk membangun gambaran mengenai kondisi di lapangan dan menerjemahkannya menjadi keputusan atau langkah yang perlu diambil perusahaan.
Salah satu contoh penerapan yang disebutkan adalah kemampuan AI memprediksi potensi kerusakan peralatan. Dengan membaca tanda-tanda awal dari data historis dan kondisi terkini, perbaikan dapat dilakukan lebih dini tanpa mengganggu operasional. Cindy mengklaim, sejumlah perusahaan dapat meningkatkan aktivitas pemeliharaan hingga 20 persen sebelum kerusakan terjadi, sehingga downtime atau waktu penghentian operasional bisa berkurang hingga 50 persen.
