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Diplomado

Inteligencia Artificial Avanzada para la Industria de Hidrocarburos

La Inteligencia Artificial Avanzada para la Industria de Hidrocarburos se ha convertido en una herramienta estratégica para transformar la exploración, producción, optimización y toma de decisiones en el sector energético.

Modalidad

Sincrónica

Duración

100 horas

Costo

$3.800.000

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Información del programa

inteligencia artificial avanzada para la industria de hidrocarburos

La industria de hidrocarburos enfrenta desafíos crecientes asociados a eficiencia operativa, integridad de activos, sostenibilidad, cumplimiento normativo, transición energética y competitividad global. En este contexto, la Inteligencia Artificial —especialmente la IA generativa y los modelos de lenguaje— se ha convertido en un habilitador estratégico para transformar procesos, optimizar decisiones y fortalecer la gestión técnica en toda la cadena de valor.

El diplomado integra los avances más recientes en IA generativa, automatización, analítica avanzada y arquitecturas RAG, articulándolos con las necesidades reales del sector energético colombiano y latinoamericano. La formación combina fundamentos técnicos con aplicaciones específicas en exploración, producción, transporte, refinación, HSE, ESG, mantenimiento predictivo y planeación estratégica.

Este programa responde a la demanda creciente de profesionales capaces de:

  • Analizar grandes volúmenes de datos técnicos.
  •  Automatizar procesos documentales y operativos.
  • Implementar soluciones de IA en ambientes industriales.
  • Integrar criterios de seguridad, ética y gobernanza tecnológica.

La propuesta académica fortalece la capacidad del talento humano para liderar procesos de transformación digital en el sector, contribuyendo a la sostenibilidad, eficiencia y competitividad de las organizaciones.

Objetivos

Objetivo general:

Desarrollar en los participantes las competencias técnicas y sectoriales necesarias para comprender, diseñar y aplicar soluciones de Inteligencia Artificial —incluyendo IA generativa, modelos de lenguaje (LLMs), analítica avanzada, RAG y automatización— orientadas a la optimización de procesos, la toma de decisiones y la gestión integral de la cadena de valor del sector de hidrocarburos, bajo criterios de seguridad, sostenibilidad, eficiencia operativa y gobernanza tecnológica.

Objetivos Específicos:  

  • Comprender los fundamentos de la Inteligencia Artificial, la analítica avanzada y la programación aplicada, con énfasis en el manejo de datos técnicos del sector energético.
  • Aplicar modelos de lenguaje (LLMs), ingeniería de prompts y técnicas de IA generativa para automatizar informes, análisis técnicos y procesos documentales.
  • Implementar arquitecturas RAG y bases de datos vectoriales para la gestión, consulta y recuperación inteligente de información operativa, normativa y técnica.
  • Analizar aplicaciones de IA en la cadena de valor del hidrocarburo, desde exploración y producción hasta transporte, refinación y mercados energéticos.
  • Integrar IA en operaciones, mantenimiento e integridad, incluyendo mantenimiento predictivo, análisis de fallas y monitoreo inteligente de activos.
  • Aplicar IA en HSE, sostenibilidad y ESG, fortaleciendo la identificación de riesgos, el cumplimiento normativo y la trazabilidad de la información.
  • Utilizar IA para la planeación energética, el análisis regulatorio y la toma de decisiones estratégicas, apoyando a la alta gerencia y áreas técnicas.
  • Reconocer los principios éticos, regulatorios y de gobernanza de la IA, garantizando un uso seguro, responsable y transparente.
  • Desarrollar un proyecto aplicado, orientado a resolver un reto real del sector mediante soluciones basadas en IA generativa, automatización o analítica avanzada.

Competencias técnicas

  • Manejo de Python, estructuras de datos y bibliotecas para analítica avanzada.
  • Diseño y uso de modelos de lenguaje (LLMs) y técnicas de IA generativa.
  • Implementación de arquitecturas RAG y bases de datos vectoriales.
  • Desarrollo de agentes inteligentes y automatizaciones con LangChain, FlowiseAI y Make.
  • Aplicación de IA en procesos operativos, productivos, ambientales y estratégicos del sector hidrocarburos.
  • Integración de geoestadística con modelos de IA para análisis espacial y caracterización de yacimientos.

Competencias sectoriales

  • Comprensión de la cadena de valor del hidrocarburo y sus retos tecnológicos.
  • Aplicación de IA en mantenimiento predictivo, integridad y confiabilidad.
  • Uso de IA para análisis regulatorio, planeación energética y toma de decisiones.
  • Implementación de IA en HSE, sostenibilidad y reportes ESG.

Competencias transversales

  • Pensamiento crítico y analítico.
  • Capacidad de resolución de problemas complejos.
  • Ética, gobernanza y responsabilidad en el uso de IA.
  • Trabajo colaborativo y comunicación técnica efectiva.

La metodología del diplomado es teórico–práctica, con énfasis en el aprendizaje aplicado y la resolución de problemas reales del sector hidrocarburos. Incluye:

  1. Sesiones magistrales aplicadas
  • Exposición conceptual con enfoque técnico.
  • Análisis de casos reales del sector energético.

    2.Laboratorios prácticos

  • Programación en Python.
  • Construcción de prompts y agentes inteligentes.
  • Implementación de RAG y bases vectoriales.
  • Automatizaciones con LangChain, FlowiseAI y Make.

 

MÓDULO 1. La Inteligencia Artificial en la Industria Energética (8 horas). Adriangela Romero.
  • Evolución de la IA en Oil & Gas y energía.
  • Casos reales de adopción en upstream, midstream y downstream.
  • Límites, riesgos y oportunidades de la IA industrial.
  • IA como habilitador de eficiencia, seguridad y competitividad.
  • Fundamentos de Python para ingeniería.
  • Manipulación de datos con Pandas y NumPy.
  • Expresiones regulares aplicadas a datos técnicos.
  • Conceptos clave: IA, Machine Learning, Deep Learning.
  • Datos en hidrocarburos: tipos, calidad, trazabilidad y valor.
  • ¿Qué es la IA generativa y cómo funciona?
  • Arquitectura y funcionamiento de LLMs.
  • Ingeniería de prompts para contextos técnicos.
  • Automatización de informes, procedimientos y análisis.
  • Plataformas: OpenAI, HuggingFace, Google AI, Ollama.
  • Fundamentos de RAG.
  • Bases de datos vectoriales aplicadas a documentos técnicos.
  • Implementación con LangChain y APIs.
  • Casos de uso: manuales, normas, reportes, históricos operativos.
  • Exploración y caracterización de yacimientos.
  • Producción, facilidades y optimización.
  • Transporte, integridad de ductos y activos.
  • Refinación, comercialización y mercados energéticos.
  • Mantenimiento predictivo y confiabilidad.
  • Análisis de fallas con IA.
  • Monitoreo e inspección inteligente.
  • Reducción de tiempos no productivos (NPT).
  • Identificación y predicción de riesgos operacionales.
  • IA para gestión ambiental y cumplimiento normativo.
  • Reportes ESG automatizados.
  • Trazabilidad y gobernanza de la información.
  • Análisis regulatorio asistido por IA.
  • Planeación energética y escenarios.
  • IA para toma de decisiones estratégicas.
  • IA como herramienta de apoyo a la alta gerencia.
  • Riesgos, sesgos y uso responsable.
  • Seguridad de la información y protección de datos.
  • Lineamientos éticos y regulatorios.
  • Buenas prácticas para adopción de IA industrial.
  • Identificación de un reto real del sector.
  • Diseño de una solución basada en IA generativa, RAG o agentes.
  • Desarrollo de prototipo con Python, LangChain, FlowiseAI o Make.
  • Presentación y defensa técnica del proyecto.

La Universidad de América se reserva el derecho de ajustar, cambiar o modificar el contenido del programa.

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