En una cuenca que acumuló 12.198 etapas de fractura en los primeros cinco meses de 2026 y proyecta cerrar el año con 28.040 —un 57% más que en 2024—, la variabilidad en la perforación ya no es un defecto tolerable: es una fuga de valor industrial. El problema es conocido: a mayor volumen de operación, más expuesta queda la ejecución a la dispersión de parámetros entre turnos, equipos y pozos.

Phoenix Global Resources eligió ese problema para su primer despliegue de automatización cognitiva en campo. En abril de 2026, la compañía activó en el RIG 234 de Vaca Muerta la integración de la plataforma de análisis predictivo de Corva con el sistema Autodriller de Helmerich & Payne —la primera implementación global de esta integración específica en una plataforma H&P a nivel mundial.

**Qué hace el sistema en campo**

El sistema conecta en tiempo real cuatro variables críticas de perforación: peso sobre la barrena (WOB), revoluciones por minuto (RPM), presión diferencial y tasa de penetración (ROP). Corva analiza esos parámetros de forma continua y genera recomendaciones de ajuste automatizadas que el Autodriller de H&P ejecuta sin intervención manual. El operador en superficie pasa de ajustar parámetros a validar decisiones del sistema.

El CEO de Phoenix, Pablo Bizzotto, señaló que la compañía se posiciona entre las primeras en Argentina en integrar inteligencia artificial en equipos de perforación activos en Vaca Muerta. La empresa produce actualmente 22.000 barriles diarios de activos no convencionales en el país.

**Escala y contexto operativo**

La relevancia del piloto no es solo técnica: es proporcional al crecimiento de la cuenca. En mayo de 2026, Vaca Muerta registró 2.484 etapas de fractura, un 6,4% más que en abril (2.335). YPF ejecutó exactamente el 50% de la actividad mensual con 1.242 etapas. La proyección de 28.040 etapas para 2026 implica un volumen de operación que presiona a toda la cadena —perforación, completación, logística— a reducir variabilidad sin agregar recursos.

Ese es el argumento central detrás de la integración: si los parámetros de perforación se optimizan en tiempo real por algoritmo, se elimina la dispersión de criterio entre turnos y se mejora la consistencia del pozo sin aumentar el costo por etapa.

**Lo que viene**

Phoenix tiene planificada la fase de implementación continua en el PAD Mata Mora Norte. El paso siguiente será medir si la reducción de variabilidad de parámetros se traduce en mejoras de ROP consistentes y en tiempos de perforación más cortos por pozo.

Para el mercado, el piloto define un benchmark técnico: la integración de análisis predictivo sobre el Autodriller de H&P ya es replicable en cualquier equipo de la flota bajo condiciones similares. Las tasas de recuperación inicial en Vaca Muerta ya mejoraron entre 15% y 20% en los últimos dos años; la próxima palanca estructural es la eficiencia de perforación.