IA conversacional acelera la creación de flujos sísmicos en Halliburton

Introducción

El análisis de datos sísmicos es crítico para la exploración de energía, pero crear y configurar flujos de procesamiento ha sido históricamente un proceso laborioso y propenso a errores. Halliburton, con su aplicación cloud-native Seismic Engine, contaba con cerca de 100 herramientas especializadas que debían configurarse manualmente para armar workflows complejos. Para simplificar esta tarea y ampliar el acceso a sus herramientas, Halliburton desarrolló —en colaboración con el AWS Generative AI Innovation Center— un asistente impulsado por inteligencia artificial basado en Amazon Bedrock.

En este artículo describimos cómo se transformó la creación de workflows sísmicos en una interacción conversacional, los componentes técnicos clave, resultados de la prueba de concepto (incluyendo aceleraciones de hasta 95%) y las lecciones relevantes para equipos de datos y energía en Latinoamérica.

El desafío: complejidad y dependencia del expertis

Configurar Seismic Engine implicaba seleccionar y parametrizar manualmente decenas de herramientas, lo que requería experiencia técnica profunda. Este enfoque no solo consumía tiempo, sino que limitaba la adopción entre equipos con menos recursos o experiencia especializada. Reducir fricción en la configuración de workflows tenía el potencial de acelerar proyectos, disminuir errores de integración y democratizar el uso de herramientas geofísicas avanzadas.

Visión de la solución

El objetivo fue doble: convertir consultas en lenguaje natural en workflows ejecutables y ofrecer un sistema inteligente de preguntas y respuestas sobre la documentación y las herramientas de Seismic Engine. Para esto se construyó una arquitectura basada en servicios de Amazon Bedrock que permite a geocientíficos y data scientists interactuar con herramientas sísmicas mediante conversaciones, en lugar de menús y formularios complejos.

Arquitectura técnica (resumen operativo)

La columna vertebral es una aplicación FastAPI desplegada en AWS App Runner que gestiona las interacciones por streaming. Al recibir una consulta del usuario, un enrutador de intenciones —impulsado por Amazon Nova Lite a través de Amazon Bedrock— clasifica la petición en tres tipos: generación de workflows, consulta Q&A o preguntas generales.

Para Q&A, el sistema usa Amazon Bedrock Knowledge Bases con OpenSearch Serverless para buscar en documentación indexada (archivos Markdown y manuales almacenados en S3) y devolver respuestas relevantes. Bedrock Knowledge Bases reduce la carga operativa asociada a gestionar bases vectoriales, estrategias de chunking y canalizaciones de embeddings.

Para generación de workflows, un agente de generación basado en el modelo Claude (disponible en Amazon Bedrock) produce flujos en formato YAML seleccionando entre 82 herramientas disponibles en Seismic Engine. DynamoDB se emplea para mantener el historial de chat y permitir conversaciones multi-turno. El sistema soporta respuestas por streaming, ofreciendo retroalimentación inmediata durante la creación o refinamiento del workflow.

Componentes clave mencionados en la solución:

• Amazon Bedrock y Bedrock Knowledge Bases
• Amazon Nova / Nova Lite para enrutamiento de intenciones
• Modelos generativos (Anthropic Claude en Bedrock)
• Amazon DynamoDB para contexto y registro de interacciones
• Amazon OpenSearch Serverless y Titan Text Embeddings V2 para recuperación
• FastAPI y AWS App Runner para la capa de aplicación
• Almacenamiento en S3 para documentación y manuales

Enrutamiento de consultas e intención

El Intent Router clasifica cada solicitud mediante Amazon Nova Lite, asignando etiquetas como “Workflow_Generation”, “QnA” o “General_Question”. Esta clasificación determina la trayectoria de la petición dentro del sistema: si requiere generación de un workflow, invoca al agente que sintetiza YAML; si busca información técnica, consulta la Knowledge Base para RAG (Retrieval-Augmented Generation). En la implementación reportada, Nova Lite ofreció un buen equilibrio entre precisión y latencia para esta tarea.

Implementación del Q&A

La funcionalidad de preguntas y respuestas se apoya en Bedrock Knowledge Bases, que maneja el proceso de RAG sin la sobrecarga operativa de mantener una infraestructura propia de vectores. Para documentos cortos (como fichas de herramientas) se conservó el contenido sin fragmentar; para manuales largos se aplicó chunking jerárquico para mantener contexto y coherencia. Se emplearon embeddings Titan Text Embeddings V2 y OpenSearch Serverless como almacén vectorial.

Generación de workflows desde lenguaje natural

El agente de generación toma la intención de flujo y convierte instrucciones en YAML ejecutable, eligiendo entre las 82 herramientas del Seismic Engine. La capacidad de mantener contexto mediante el historial en DynamoDB permite conversaciones iterativas: el usuario puede refinar parámetros, solicitar cambios o pedir ejemplos, y el sistema actualiza el workflow en tiempo real.

Resultados y beneficios

La prueba de concepto mostró una reducción dramática en el tiempo requerido para construir workflows, con aceleraciones reportadas de hasta 95% en tareas de armado comparadas con la configuración manual tradicional. Además del ahorro de tiempo, la solución mejora la accesibilidad de herramientas complejas, ayuda a reducir errores de configuración y proporciona una ruta más rápida para que equipos menos especializados aprovechen capacidades avanzadas de procesamiento sísmico.

Para organizaciones en Latinoamérica —donde la exploración energética y la gestión de datos geofísicos son clave— esta aproximación puede significar despliegues más rápidos, menor dependencia de especialistas y mayor eficiencia operativa, sin sacrificar control técnico.

Lecciones prácticas y consideraciones para adopción

• Usar servicios gestionados para RAG (como Bedrock Knowledge Bases) reduce la complejidad operativa y acelera el desarrollo.
• Mantener el historial de conversación es crucial para interacciones multi-turno y para asegurar trazabilidad en procesos técnicos.
• El enrutamiento de intenciones mejora la experiencia al direccionar consultas al flujo adecuado (generación vs. documentación).
• La combinación de modelos de recuperación (embeddings) y generación permite tanto respuestas precisas a preguntas técnicas como la creación de artefactos ejecutables (YAML).

Conclusión

La integración de Amazon Bedrock y modelos generativos con Seismic Engine demuestra cómo la IA conversacional puede transformar tareas técnicas complejas en interacciones naturales y eficientes. Halliburton redujo el tiempo de armado de workflows y abrió la puerta a una mayor adopción de sus herramientas por parte de usuarios con distinto nivel de especialización. Para la región latinoamericana, esta clase de soluciones representa una oportunidad para optimizar proyectos de subsuelo, acelerar ciclos de decisión y democratizar capacidades analíticas sin perder el rigor técnico necesario en operaciones sísmicas.

La experiencia destaca que, con la arquitectura adecuada y servicios gestionados, es posible llevar flujos de trabajo avanzados a una interfaz conversacional, manteniendo control y trazabilidad operativa.