除了對于變化的懷疑，各能源企業還在斟酌新型技術到底能否真正實現。

人工智能（簡稱AI）已經證明了自身對于石油與天然氣公司的價值，但在行業之內大量采用AI技術仍然面臨著一系列障礙。Tessella公司（專門提供工程與咨詢服務，旨在幫助全球各能源公司通過數據確定提升鉆井平臺運作及企業整體運營效率的方法）能源部門主管RayHall指出，“石油公司在AI技術的采用方面面臨著諸多挑戰。除了對于變革的天然抗拒之外，對于現有知識是否充分以及新型技術能否真正實現等仍存在疑慮。”

Hall同時表示，“我們的相當一部分客戶已經在各大技術方案供應商身上投入了巨額資金。然而，盡管分析結論具有吸引力，但實際回報卻令人失望。”

Hall解釋稱，石油企業多年以來一直在供應鏈平臺以及煉油規劃當中利用模型預測控制（簡稱MPC）等分析方法。

Hall指出，“他們一直在運用結構化數據處理方案以及分析技術。然而，由于這些舊有技術極少與新型分析技術相結合（例如通過機器學習提升業績水平），因此各企業往往在這一領域缺少值得關注的進展。”

從競爭的角度來看，最重要的是石油與天然氣企業由于面臨著其它行業所難以想象的多方面挑戰，因此在克服AI及其它新興技術難題方面處于主動地位。

一方面，石油與天然氣行業存在著長期的價格不確定性。Hall表示，“單桶原油超過100美元的日子已經一去不復返，全球需求下降與生產能力上升使得油價一路走低，同時意味著石油企業必須大幅度降低生產與煉油成本。”

這意味著應用新型技術以提高效率，能夠幫助各石油與天然氣企業實現顯著的成本節約效果。Hall強調稱，“舉例來說，機器人也許能夠在生產資產中發揮作用以處理鉆井與開采流程。”

除此之外，這一領域還面臨著從業人員老齡化問題。Hall指出，“分析領域已經就此作出大量預測，而且人們普遍意識到，未來五到十年當中將有高達40%的石油與天然氣員工退休。用人力取代這部分具備豐富經驗的勞動力將極具挑戰性;利用認知與機器學習解決方案增加自動化決策支持，從而降低對于經驗的依賴就顯得非常重要。”

最后，隨著對于石油及天然氣資源依賴性的降低，這一行業內的從業企業亦需要轉變自身業務以成為掌握可再生能源的完整能源供應商。

Hall表示，“為了實現這一目標，各企業需要以有利可圖的方式同時運營化石能源與可再生能源。這將需要建立起一套更為現代化的技術環境，從而更為有效地滿足客戶需求并優化能源結構。”

Tessella公司已經幫助多家石油企業利用AI技術改善業務流程。舉例來說，其曾經與一家石油公司客戶合作，幫助后者提升對現有鉆井設備使用壽命及腐蝕水平的了解，并希望借此獲得更為可觀的開采收益。

Hall介紹稱，“該公司擁有大量歷史數據，但卻缺乏充分的分析與理解。我們收集了全部油井運營數據歷史記錄，并利用一系列AI統計技術識別數據結構，找到歷史數據與腐蝕水平之間的關聯性，而后立足潛在變量以了解歷史記錄中的哪些因素與腐蝕情況有關。”

這項工作允許客戶更為自信地基于風險作出決策，進而充分了解各類不確定性、風險與敏感性因素。Hall總結稱，“這將帶來巨大的反響。了解腐蝕狀況對于項目實施至關重要。”

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