For decades, the industrial sector has operated on the simple mantra to live by automation, die by automation. In the oil and gas industry, where precision is measured in millimeters and safety in lives, automation is a necessity, not just nice to have. But as gen AI sweeps through the enterprise, a new challenge has emerged in how a global leader in energy services should transition from experimental chatbots to industrial-grade AI without compromising safety or security.

Here, Alex Philips, CIO of NOV, formerly National Oilwell Varco, discusses implementing OpenAI and securing it with zero trust for 25,000 employees, and why the next phase of agentic AI requires a fundamental shift in how to view human expertise and digital safeguards.

From FOMO to ROI

Like many global companies, NOV’s initial move into gen AI was driven by executive pressure fueled by fear of missing out. Philips remembers the early talks with his CEO about the investment.

“I said we have this opportunity, and it costs this much,” he says. “He asked about the ROI and I replied that’s something I couldn’t calculate, nor what it’d replace or what it’d displace in cost, but I couldn’t say any of that for email either.”

Just as no modern business can function without email, even without a direct line-item ROI, Philips argues that LLMs will soon become the standard for employee productivity. Currently, NOV reports about 50% of its workforce actively use the tool to enhance productivity.

The results, though qualitative, are profound. Philips says that response times for urgent customer requests, for instance, have plummeted, language barriers are crumbling, and employees are tackling complex analyses once considered out of reach.

The six-month validation lesson

One example Philips details involves an engineer who spent six months mastering a highly specialized skill. With ChatGPT, the engineer was able to replicate that six-month learning process in just 10 minutes.

And while his initial response was to think he wasted six months of his life, the response was to show him he spent six months to validate what the AI told him. “This is a great example of why humans are still needed in the AI loop,” says Philips. “AI execution without human validation can lead to errors that cost companies significant time and money.”

This underscores the crucial pillar of NOV’s AI strategy of human accountability because in an industrial setting, AI dictating terms is never an acceptable excuse. Whether designing a drill bit or automating a workflow, the end user remains responsible for the output.

Securing the Wild West of shadow AI

As AI becomes more widespread, shadow AI poses a significant security risk. To address this, NOV uses Zscaler to route all traffic, and ensure visibility and control. And by doing so, the company can:

• Redirect users: If an employee tries to use a non-approved LLM, they’re redirected to a page that explains NOV’s policy, and directed to the approved enterprise OpenAI instance.
• Monitor SaaS evolution: Many authorized SaaS applications are now adding agentic features during contract periods. Zscaler provides the visibility needed to identify these changes before sensitive IP is fed into an unvetted model.
• Enforce data privacy: Preventing intellectual property from leaking into public training sets is the first step in any industrial AI deployment.

The shift to agentic AI

In software development, NOV already benefits from AI-assisted coding, where AI works alongside developers who accept about 32% of AI suggestions. “We’re now beginning to explore the next evolution of full agentic coding,” says Philips, adding that this next stage truly supercharges teams, enabling them to move faster and better meet customer demand for innovation.

However, this efficiency feeds the dilemma of a widening talent gap. The challenge moving forward is if all the low-level, entry-level tasks can be automated, and what’s the best way to develop skilled workers. “I don’t know how we’ll adapt to it, but we’ll figure it out,” he says.

Safety first

In the oil field, some processes are too critical to be left entirely to a black-box algorithm. Philips is adamant that for safety issues, AI remains an advisor, not a decider. NOV uses AI-powered vision to monitor red zones, or dangerous areas on a drilling rig. If the AI detects a person in a restricted area, it can trigger an emergency stop. However, for actual drilling operations, the final call remains with an onsite human operator. “You can’t have a hallucination,” he says. “You can’t say it’s right 90% of the time. It has to be all the time.”

NOV’s journey shows that transitioning to industrial-grade AI isn’t just about choosing the best model but building a framework of trust, transparency, and responsibility. By using Zscaler for governance and GitHub Advanced Security for code validation, NOV is moving toward a future where AI becomes more essential to the oil industry.

“Development teams should produce twice the output with half the people in half the time,” he says. “The only remaining question is how do we train the next generation of developer experts to control the machines that do the work.”

La transformación digital se ha convertido en uno de los grandes motores de cambio en el sector energético. La volatilidad de los mercados, la transición hacia modelos más sostenibles y la creciente complejidad en la gestión del consumo están obligando a las compañías a apoyarse cada vez más en la tecnología para optimizar sus procesos y mejorar su capacidad de adaptación.

En este nuevo escenario, el dato se ha convertido en un activo estratégico. Plataformas de analítica avanzada, inteligencia artificial o sistemas de monitorización del consumo en tiempo real permiten anticipar la demanda, mejorar la gestión del riesgo y ofrecer a los clientes una visión más precisa y transparente de su consumo energético. Al mismo tiempo, la automatización de procesos internos está ayudando a reducir cargas administrativas, mejorar la eficiencia operativa y acelerar la toma de decisiones.

La digitalización ha dejado de ser una cuestión tecnológica para convertirse en una palanca clave para la competitividad. En este contexto, MET Energía, compañía internacional del sector energético con más de 1.100 empleados y presencia en 17 países, lleva varios años impulsando una estrategia tecnológica orientada a digitalizar procesos, mejorar la gestión del dato y reforzar su capacidad de adaptación a un entorno energético en constante evolución.

La transformación digital en MET Energía se ha abordado desde el principio como un proceso transversal que afecta a distintas áreas de la organización. Según explica Ramón Vicioso, director de TI de MET Energía, este proceso se intensificó especialmente en 2024, cuando la compañía decidió acelerar su hoja de ruta tecnológica con el objetivo de abordar la digitalización de procesos que todavía se realizaban de forma manual y tener así “una visual del roadmap de nuestra infraestructura de IT”.  

Uno de los principales desafíos en esta fase inicial ha sido identificar correctamente los procesos susceptibles de digitalización y establecer una gobernanza adecuada del dato dentro de la organización.

El dato y la automatización como pilares del nuevo modelo

En la actualidad, la estrategia tecnológica de MET Energía se basa en la incorporación progresiva de plataformas digitales integradas, automatización de procesos y herramientas avanzadas de analítica de datos. Según explica el responsable de TI, esta evolución ha permitido mejorar tanto la eficiencia interna de la compañía como la relación con los clientes. “En los últimos años, MET Energía ha experimentado una evolución muy sólida a nivel tecnológico, alineada con la digitalización del sector energético y con un enfoque claro en la eficiencia y el dato”, señala.

Para ello, la compañía ha reforzado especialmente sus capacidades relacionadas con la gestión inteligente de la energía, la previsión de la demanda y la gestión del riesgo en un mercado energético cada vez más volátil.

Esta evolución tecnológica ha tenido también un impacto directo en los clientes, que ahora disponen “mayor transparencia, información más accesible y en tiempo real, procesos más ágiles y soluciones más personalizadas según su perfil de consumo”, explica Vicioso.

Inteligencia artificial y analítica para anticipar el consumo

El uso de tecnologías emergentes es otro de los elementos clave dentro del proceso de transformación digital de la compañía. En este sentido, MET Energía está desarrollando aplicaciones basadas en inteligencia artificial y analítica avanzada orientadas a mejorar la previsión de consumo energético y la conciliación de facturas con los datos recibidos de las distribuidoras. “Las aplicaciones que más estamos desarrollando son para la generación de previsiones de consumo y la conciliación de facturas de energía contra los consumos recibidos desde las distintas distribuidoras”, explica Vicioso.

En este proceso, el departamento de TI desempeña un papel estratégico y transversal dentro de la organización. “No se limita únicamente a dar soporte tecnológico, sino que actúa como un facilitador clave del negocio, alineando la tecnología con los objetivos corporativos y acompañando a las distintas áreas en su transformación digital”, señala el responsable tecnológico.

Proyecto Yooz: automatización contable

Uno de los proyectos recientes dentro del proceso de digitalización de MET Energía ha sido la implantación de Yooz, una solución de automatización del proceso de cuentas a pagar integrada con el ERP Microsoft Dynamics NAV.

Antes de su implantación, el departamento contable debía introducir manualmente las facturas de proveedores, un proceso que implicaba una elevada carga administrativa y retrasos en la contabilización. “El objetivo principal es el ahorro del tiempo en nuestro departamento contable ya que reciben muchas facturas en formato PDF y tenían que entrar en cada fichero y teclear manualmente dicha factura en nuestro sistema contable”, explica Vicioso.

La nueva solución ha permitido automatizar la lectura y el procesamiento de facturas, eliminando tareas repetitivas y agilizando el flujo de aprobación.

Uno de los factores decisivos para su implantación fue su compatibilidad nativa con Microsoft Dynamics NAV, el sistema contable de la empresa, lo que permitió una integración directa y sin desarrollos adicionales. Además, su interfaz sencilla e intuitiva facilitó una rápida adopción por parte de los usuarios, mientras que su tecnología de Smart Data Extraction basada en inteligencia artificial eliminó la necesidad de crear plantillas para la lectura de facturas, aportando flexibilidad y precisión.

Los resultados han sido significativos: MET Energía ha logrado acelerar notablemente el procesamiento y validación de facturas, eliminando tareas manuales repetitivas y reduciendo de forma significativa los plazos desde la recepción hasta el pago. Esta automatización ha permitido a los equipos administrativos centrarse en tareas de mayor valor añadido, mejorando tanto la productividad como la satisfacción interna. “Ahora podemos procesar más de 200 facturas en una hora cuando antes nos podía llevar varios días subirlas a nuestro sistema de aprobación de factura y creación en nuestro sistema contable”, señala el responsable tecnológico.

Además de acelerar los procesos, la automatización ha mejorado la trazabilidad y el control del proceso contable, liberando recursos internos para tareas de mayor valor añadido.

Próximos retos: modernizar infraestructuras y reforzar la gobernanza del dato

De cara a los próximos años, la compañía continuará avanzando en la modernización de su infraestructura tecnológica y en el desarrollo de nuevas capacidades digitales.

Entre los retos más inmediatos se encuentra la actualización de algunos sistemas tecnológicos y el refuerzo de la gobernanza del dato, un elemento clave para poder incorporar soluciones basadas en inteligencia artificial. “Modernizar toda nuestra infraestructura que se ha quedado obsoleta y seguir trabajando con la gobernanza del dato para incluir agentes digitales con tecnología IA”, resume Vicioso.

En un sector marcado por la volatilidad de los mercados energéticos, la presión regulatoria y la aceleración tecnológica, la transformación digital se ha convertido en una condición imprescindible para mantener la competitividad. En el caso de MET Energía, este proceso no se plantea como una iniciativa puntual, sino como una evolución permanente que seguirá desarrollándose en los próximos años.