Jun 10, 2026

SLB colabora con Qualcomm en IA

La colaboración combina la computación en el borde  y los flujos de trabajo energéticos para facilitar la toma de decisiones operativas en tiempo real.

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SLB (NYSE: SLB) anunció un memorando de entendimiento con Qualcomm Technologies, Inc. para habilitar soluciones de IA en el borde (edge AI) para la industria energética, apoyando la toma de decisiones operativas en tiempo real en pozos, instalaciones y sistemas de producción.

La colaboración combina las capacidades de procesamiento de IA y computación en el borde de bajo consumo de Qualcomm Technologies con las soluciones Agora™ de IA en el borde e IoT de SLB, desarrolladas para entornos remotos y operativamente complejos.

Rakesh Jaggi, presidente de la división Digital de SLB, dijo  “Juntos, SLB y Qualcomm Technologies buscan ayudar a los operadores a aplicar la IA de manera más eficaz en toda la infraestructura energética. Muchas operaciones energéticas dependen de la toma de decisiones en tiempo real en entornos remotos, donde la conectividad y la capacidad de respuesta afectan directamente al rendimiento. Los sistemas de IA diseñados teniendo en cuenta las realidades de las operaciones energéticas pueden ayudar a fomentar flujos de trabajo más coherentes y autónomos en dichos entornos”.

Los operadores energéticos están adoptando cada vez más la automatización y los flujos de trabajo autónomos en los entornos de producción, lo que impulsa la demanda de sistemas de IA con capacidad de actuación autónoma (agentic AI) que puedan ejecutarse más cerca de las operaciones, en lugar de depender exclusivamente de sistemas centralizados. En infraestructuras energéticas remotas donde la conectividad, la latencia y la continuidad operativa son críticas, acercar la IA a los equipos y a los flujos de trabajo operativos puede contribuir a lograr operaciones más ágiles y resilientes. Se espera que esta colaboración ayude a los operadores a modernizar entornos operativos heredados y, al mismo tiempo, refuerce la ciberseguridad en las capas de tecnología operativa.

Nakul Duggal, vicepresidente ejecutivo y director general del grupo de Automoción, IoT Industrial y Embebido, y Robótica de Qualcomm Technologies, Inc. señaló “Muchos entornos industriales requieren sistemas de IA capaces de operar con energía limitada, conectividad restringida, separación entre los entornos de tecnología operativa y de tecnología de la información, y exigencias operativas en tiempo real. Esta colaboración acerca el procesamiento de IA de bajo consumo de Qualcomm Technologies a las operaciones energéticas y a los activos en funcionamiento, facilitando la inteligencia en el borde para nuevos casos de uso y apoyando el avance hacia flujos de trabajo más autónomos”.

Las empresas se centrarán en habilitar aplicaciones de IA en las operaciones de producción utilizando las soluciones digitales de producción y la experiencia en el sector energético de SLB, junto con las capacidades de computación en el borde de bajo consumo de Qualcomm Technologies. La colaboración refleja el creciente interés de la industria por acercar la IA a las operaciones para favorecer sistemas energéticos más autónomos y resilientes.

Puntos claves:

• SLB y Qualcomm Technologies colaboran para apoyar el despliegue de IA en el borde en las operaciones energéticas, facilitando la toma de decisiones operativas en tiempo real en pozos, instalaciones y sistemas de producción.
• La colaboración combina las capacidades de computación en el borde de bajo consumo y procesamiento de IA de Qualcomm Technologies con la cartera de soluciones de IA en el borde e IoT Agora™ de SLB, desarrollada para entornos remotos y operativamente complejos.
• Las empresas energéticas adoptan cada vez más la automatización y los flujos de trabajo autónomos en sus entornos de producción, lo que impulsa la demanda de sistemas de IA con capacidad de actuación autónoma (agentic AI) capaces de operar cerca de las actividades operativas, en lugar de depender exclusivamente de sistemas centralizados.
• Esta colaboración refleja el creciente interés del sector por acercar la IA a las operaciones para favorecer sistemas energéticos más autónomos y resilientes.

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