La captura y almacenamiento de carbono se ha consolidado como una estrategia fundamental para mitigar las emisiones de CO₂, pero su viabilidad económica sigue siendo un desafío. Optimizar las decisiones de inyección y operación en yacimientos subterráneos requiere modelos predictivos que equilibren precisión y eficiencia computacional. La optimización bayesiana, una metodología de búsqueda libre de derivadas, permite manejar funciones objetivo costosas de evaluar, como el valor actual neto de un proyecto. Tradicionalmente, los procesos gaussianos sirven como modelo sustituto estándar, pero presentan limitaciones cuando el número de variables de decisión es elevado o cuando las funciones objetivo múltiples no están escaladas de manera similar. Aquí es donde emergen alternativas como las redes neuronales bayesianas, que ofrecen una representación más flexible de la incertidumbre y pueden adaptarse a espacios de alta dimensionalidad. Estos modelos sustitutos avanzados no solo mejoran la convergencia de la optimización, sino que también integran criterios económicos y sostenibles de forma simultánea. Desde una perspectiva empresarial, aplicar este tipo de técnicas de inteligencia artificial requiere una infraestructura sólida y herramientas que permitan escalar los cálculos. En Q2BSTUDIO desarrollamos soluciones de IA para empresas que integran modelos bayesianos con servicios cloud AWS y Azure, facilitando la implementación de agentes IA capaces de optimizar operaciones complejas como las de captura de carbono. Además, nuestras aplicaciones a medida combinan inteligencia de negocio con Power BI para monitorear en tiempo real el rendimiento de los proyectos, mientras que la ciberseguridad garantiza la integridad de los datos sensibles. La sinergia entre software a medida y modelos sustitutos avanzados abre la puerta a una gestión más rentable y sostenible de los recursos energéticos, transformando la teoría en práctica operativa.