سنجش و تحلیل آمادگی بخش بالادستی صنعت نفت برای پذیرش هوش‌ مصنوعی

هوش مصنوعی در سال‌های اخیر به‌عنوان یکی از مهم‌ترین فناوری‌های نوظهور، تاثیر چشم‌گیری بر صنایع مختلف داشته است. در صنعت نفت، به‌ویژه بخش بالادستی، این فناوری قادر است منجر به کارایی عملیات، بهبود تصمیم‌گیری‌ها و کاهش هزینه‌ها شود. با توجه به این امر و همچنین اهمیت راهبردی صنعت نفت در اقتصاد ایران، این پژوهش با هدف سنجش شاخص‌های آمادگی سازمانی صنایع بالادستی نفت ایران برای پذیرش فناوری هوش مصنوعی صورت گرفت.در این مطالعه، با بهره‌گیری از چارچوب منتخب، پرسشنامه‌ای طراحی شد که شامل پنج شاخص اصلی هماهنگی راهبردی، منابع، دانش، فرهنگ و داده است که این شاخص‌ها هر کدام به شاخص‌های فرعی تقسیم می‌شود. این شاخص‌های فرعی عبارت‌اند از قابلیت‌های تجاری هوش مصنوعی، آمادگی مشتریان، حمایت مدیریت ارشد، انطباق فرآیندهای سازمانی، منابع مالی، نیروی انسانی متخصص، زیرساخت‌های فناوری اطلاعات، آگاهی از هوش مصنوعی، ارتقا مهارت‌ها، اخلاق هوش مصنوعی، نوآوری، کار تیمی، مدیریت تغییر، دسترسی به داده‌ها، کیفیت‌داده‌ها و جریان داده. این پرسشنامه توسط تعدادی از مدیران و متخصصان با تجربه در حوزه هوش مصنوعی و صنعت نفت تکمیل شد و نتایج نشان می‌دهد که هماهنگی راهبردی بالاترین امتیاز و شاخص داده‌ کمترین امتیاز را در میان شاخص‌های اصلی کسب کرده‌ است. یافته‌ها تاکید دارند که توسعه برنامه‌های راهبردی و تقویت زیرساخت‌های داده برای موفقیت در پذیرش هوش مصنوعی ضروری است.

assessing and analyzing the readiness of the upstream oil industry to adopt artificial intelligence

artificial intelligence (ai) has emerged as one of the most significant transformative technologies in recent years, profoundly impacting various industries. in the oil industry, particularly in the upstream sector, ai has the potential to enhance operational efficiency, improve decision-making, and reduce costs. given this importance, along with the strategic significance of the oil industry in iran’s economy, this study was conducted to assess the organizational readiness of iran’s upstream oil industry for adopting ai technology.in this study, a questionnaire was designed based on a selected framework, encompassing five main indicators: strategic alignment, resources, knowledge, culture, and data—each further divided into sub-indicators. these sub-indicators include ai business potential, customer readiness, senior management support, organizational process alignment, financial resources, skilled workforce, it infrastructure, ai awareness, skill enhancement, ai ethics, innovation, teamwork, change management, data accessibility, data quality, and data flow. the questionnaire was completed by a group of experienced managers and experts in ai and the oil industry.the results indicate that strategic alignment received the highest score, while the data indicator scored the lowest among the main categories. the findings highlight the necessity of developing strategic programs and strengthening data infrastructure to ensure the successful adoption of ai in the upstream oil sector.