Uno de los desafíos de los proyectos no convencionales de petróleo y gas es la correcta estimación de lo que producirán los campos, ya que suelen requerir una inversión cuantiosa y los márgenes de ganancia son pequeños. Si se realiza un proyecto piloto antes de embarcarse en el desarrollo completo, perforando una serie de pozos, se plantean preguntas de difícil respuesta, como: ¿la información que proveerá el piloto justifica sus costos? Y ¿cuántos pozos deben perforarse? Este trabajo explica cómo el equipo de una empresa que debía prestar apoyo a la toma de decisiones en la planificación de proyectos no convencionales abordó este problema empleando conceptos de aprendizaje bayesiano, valor de la información, y comparación de escenarios probabilísticos.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO)