2013年起，壳牌已开始研究AI技术，致力于将其与能源业务相结合。2018年，壳牌宣布与美国AI企业C3和微软合作，将C3旗下的AI产品应用于自身业务，并将相关数据存储在微软的云平台上。
初期，壳牌主要将AI技术应用于预测性维护，旨在识别阀门、压缩机、其他开采或生产设备可能出现故障的时间点。该系统通过有线和无线传感器捕捉设备性能数据，并将其输入基于历史数据训练的AI。通过学习导致故障发生的先兆条件，这些算法可提供早期预警，使员工能在故障出现前更换部件，从而减少因故障导致的维护成本和停机时间。2022年，C3宣布，壳牌已将其AI技术应用于全球各地的上游资产与制造公司，用于监测和维护超过一万台设备。
与此同时，壳牌还运用AI技术分析地震勘探数据，以寻找新的油气资源。这些数据用于生成岩层图像，帮助科学家定位海底的石油储藏。过去，这些勘探数据无法清晰地展现岩层的真实形态，水下洋流等因素会产生“噪声数据”，影响图像质量，导致工作人员需要几个月才能解读。现在该技术可基于已有图像创建机器学习算法过滤掉这些“噪声数据”，使解读时间缩短了80%。
2021年，壳牌、C3、贝克休斯和微软宣布合作推出“开放AI能源计划”，这是首个专为能源行业设计的基于AI的解决方案系统。基于该系统，壳牌还推出了3个应用程序，即液化天然气（LNG）工艺优化器、防腐蚀分析工具，以及自主完整性识别工具。
LNG工艺优化器将最先进的LNG工艺工程技术与数据分析相结合，可识别最佳运行条件，并帮助工程师进行调整，缩小当前生产状态与最佳生产状态之间的差距，进而提高产量。该应用程序可整合压力、温度和流量等传感器数据，从而找到最适合的优化策略。
防腐蚀分析工具通过数据分析预测设备内部的腐蚀现象，在泄漏发生前识别出恶化情况，从而有针对性地开展检查和维护活动。操作人员利用该应用程序可降低检查成本和HSE风险，减少经济损失与人工检查带来的额外时间、成本与风险。
自主完整性识别工具帮助检查人员快速便捷地利用自动图像捕集和评估功能进行完整性检查。在一线员工、无人机或机器人检查后，相关数据被传输至云端，由该应用程序进行处理，利用机器视觉技术识别并分类外部腐蚀问题，提出巡检过程中被忽略的部分，减少生成报告所需时间，并改善后续维护计划。