РИЗИКИ ВПРОВАДЖЕННЯ ТА ВИКОРИСТАННЯ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ ПІДПРИЄМСТВАМИ НАФТОГАЗОВОГО СЕКТОРУ
DOI:
https://doi.org/10.15330/apred.2.21.333-343Ключові слова:
штучний інтелект, управління ризиками, нафтогазовий сектор, цифрова трансформація, кібербезпека, етика ШІАнотація
Стаття присвячена дослідженню ризиків, пов’язаних із впровадженням та використанням штучного інтелекту (ШІ) підприємствами нафтогазового сектору України. Метою статті є виявлення ключових загроз, що виникають у процесі цифрової трансформації галузі, їх класифікація та оцінка з подальшою розробкою стратегій управління цими ризиками для забезпечення безпечного, ефективного й етичного використання технологій ШІ.
У процесі дослідження використано методи ризик-аналізу на основі міжнародного стандарту ISO 31000, включаючи якісну та кількісну оцінку ризиків, побудову матриці ризиків, а також методи теоретичного узагальнення, порівняльного аналізу, систематизації та експертного оцінювання. Застосовано інструменти сценарного моделювання для передбачення можливих наслідків реалізації ризиків.Застосовано системний підхід до оцінки рівнів ризику використання технологій ШІ підприємствами нафтогазового сектора.
У результаті дослідження визначено, що більшість ризиків мають високий рівень загрози (6–9 балів), що потребує негайного реагування. Найбільш критичними виявилися підвищена вразливість до кібератак, ненадійність алгоритмів, компрометація даних, а також соціальні ризики, пов’язані зі скороченням робочих місць і потребою в перекваліфікації персоналу.
Сформульовано низку стратегічних рекомендацій, які охоплюють технічні, організаційні, правові, економічні та соціальні аспекти управління ризиками. Для ефективного управління ризиками, пов’язаними з упровадженням та використанням штучного інтелекту в нафтогазовому секторі, запропоновано впровадження комплексного підходу, що включає: поетапне тестування алгоритмів, забезпечення прозорості рішень систем ШІ (Explainable AI), аудит даних і доступу, підвищення рівня кіберзахисту, розробку етичних кодексів ШІ, програми перекваліфікації персоналу та оновлення нормативно-правової бази.
Наукова новизна полягає в адаптації принципів управління ризиками до специфіки високоризикової галузі в умовах цифрової трансформації, а також у побудові деталізованої матриці ризиків з урахуванням технічних, інформаційних, економічних, соціальних, екологічних, правових та етичних аспектів застосування ШІ.
Практичне значення дослідження полягає в розробці конкретних рекомендацій для підприємств галузі щодо мінімізації ризиків та забезпечення безпечного і ефективного використання ШІ, що є особливо актуальним в умовах глобальної конкуренції, кіберзагроз і вимог сталого розвитку.
Посилання
Mayani, M. G., Svendsen, M., and S. I.Oedegaard. “Drilling Digital Twin Success Stories the Last 10 Years.” SPE Norway One Day Seminar, Bergen, 2018, https://doi.org/10.2118/191336-MS.
“Case Study: How Shell Utilizes AI to Optimize and Innovate.” Aiexpert, aiexpert.network/case-study-how-shell-utilizes-ai-to-optimize-and-innovate/. Accessed 10 Apr. 2025.
“Building the Future: BP’s Journey with AI and Other Cutting-edge Tech.” BP, www.bp.com/en/global/corporate/news-and-insights/energy-in-focus/technology-at-bp.html. Accessed 10 Apr.2025.
“AI, Expediting the Energy Transition.” Totalenergies, totalenergies.com/news/news/ia-expediting-energy-transition. Accessed 10 Apr. 2025.
Waqar, A., Othman, I., Shafiq, N., and Mansoor, M. S. “Applications of AI in Oil and Gas Projects Towards Sustainable Development: a Systematic Literature Review.” Artificial Intelligence Review, no. 56, 2023, рр. 12771-12798. https://doi.org/10.1007/s10462-023-10467-7.
Hanif, H. R. “The Role of Artificial Intelligence in Optimizing Oil Exploration and Production.” Eurasian Journal of Chemical, Medicinal and Petroleum Research, no. 3(5), 2024, pp. 176-190. www.ejcmpr.com/article_210864_5e5c481a5590952690c1c1ebebb4bf66.pdf. Accessed 10 Apr.2025.
Aniceto, K. “The Role of Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (Ml) in the Oil and Gas Industry.” Journal of Technology and Systems, no. 7, 2025, рр. 6-27, https://doi.org/10.47941/jts.2493.
Dashko, I., Cherep, O., and L.Mykhailichenko. “Development of Artificial Intelligence: Advantages and Disadvantages.” Economy and society, no. 67, 2024, https://doi.org/10.32782/2524-0072/2024-67-31.
Kochkodan, V. B., Petryna, M. Y., and I. M. Stankovska. “Application of Machine Learning and Artificial Intelligence in Oilfield Development.” Scientific Bulletin of the Ivano-Frankivsk National Technical University of Oil and Gas (series “Economics and Management in the Oil and Gas Industry”), no. 1 (27), 2023, pp. 16-26, eung.nung.edu.ua/index.php/ecom/article/download/547/370. Accessed 10 Apr.2025.
Sarrakh, R., Renukappa, S., Suresh, S., and S.Nabt. “Smart Solutions in the Oil and Gas Industry: A Review.” Journal of Clean Energy Technologies, no. 7, 2019, pp. 72-76, https://doi.org/10.18178/JOCET.2019.7.5.512.
“Artificial Intelligence (AI) in Oil And Gas Market Research 2024-2029: Advanced Solutions for Drilling, Extraction, and Decision-Making - Focus on Automation, Safety, and Predictive Analytics.” Yahoo /finance, finance.yahoo.com/news/artificial-intelligence-ai-oil-gas-143100253.html. Accessed 10 April 2025.
““DTEK Naftogaz” will implement software solutions using AI.” Nefterynok, www.nefterynok.info/novosti/dtek-naftogaz-vprovadit-programn-rshennya-z-vikoristannyam-sh. Accessed 20 April 2025.
“Ukrnafta trains its own AI models on data from 65 years of production.” Ukrnafta, www.ukrnafta.com/ukrnafta-trenue-vlasni-modeli-shi-na-danyh-za-65-rokiv-vydobutku. Accessed 20 Apr. 2025.
Popescu, C., Avram, L., and I.Mocanu. “Risk Management in the Oil and Gas Industry Related to the AI Tools.” Handbook of Research on Applied AI for International Business and Marketing Applications, 2020, pp. 339-364, https://doi.org/10.4018/978-1-7998-5077-9.ch017.
Cheong, B. C. “Transparency and accountability in AI systems: safeguarding wellbeing in the age of algorithmic decision-making.” Frontiers in Human Dynamics, no 6, 2024, https://doi.org/10.3389/fhumd.2024.1421273.
Korada, L. “Data Poisoning - what is it and how it is being addressed by the leading Gen AI providers?” European Journal of Advances in Engineering and Technology, no 11, 2024, pp. 105-109, https://doi.org/10.5281/zenodo.13318796.
Aziza, O. R., Uzougbo, N. S., and M. C. Ugwu. “The impact of artificial intelligence on regulatory compliance in the oil and gas industry.” World Journal of Advanced Research and Reviews, no. 19(03), 2023, pp. 1559–1570, https://doi.org/10.30574/wjarr.2023.19.3.1423.
ISO 31000:2018. Risk management — Guidelines, www.iso.org/standard/65694.html. Accessed 21 Apr. 2025.
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:
- Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).