La inteligencia artificial (IA) dejó de ser una tecnología experimental para transformarse en una herramienta con resultados tangibles dentro de la industria minera. Así lo sostiene Alejandro Martínez, gerente general de Vantaz Analytics y DPhil. in Mathematics, quien analizó los principales ámbitos donde hoy la IA está generando valor concreto y los desafíos que enfrenta su adopción a mayor escala.
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De acuerdo con Martínez, el mayor impacto actual de la IA en minería se observa en la visión computacional aplicada a seguridad. Sistemas capaces de identificar personas en zonas de exclusión, uso incorrecto de elementos de protección personal o condiciones inseguras permiten avanzar desde una gestión reactiva hacia una vigilancia preventiva.
“Combinada con robótica, la IA ha habilitado el monitoreo de condiciones críticas, como túneles, correas, o frentes inestables, sin exponer a personas, desplazando la inspección manual por vigilancia preventiva”, sostuvo el director de Vantaz Analytics.
Mantenimiento predictivo y activos críticos
Otro foco clave es el mantenimiento basado en condición y la gestión de activos. La integración de datos de sensores, operación e historial de fallas en equipos como neumáticos de camiones CAEX, palas y correas permite anticipar fallas y mejorar la planificación.
“En contextos donde existe buena calidad de datos, se han observado reducciones cercanas al 25% en las paradas no programadas”, explica Martínez, destacando el impacto directo de estas soluciones en la continuidad operacional y en la reducción de costos asociados a detenciones imprevistas.
Monitoreo ambiental y cumplimiento regulatorio
La IA también está generando valor en el monitoreo ambiental y el seguimiento de compromisos regulatorios. Mediante analítica avanzada y visión computacional, es posible fortalecer la trazabilidad de medidas ambientales y el control de condiciones en terreno, aportando tanto a la eficiencia operacional como al cumplimiento normativo y la sostenibilidad.
El principal desafío: los datos
Pese a los avances, el director de Vantaz Analytics subraya que uno de los mayores obstáculos para escalar el uso de IA en minería sigue siendo la falta de modelos sólidos de gobernanza de datos. En muchas organizaciones persiste una lógica de silos, donde cada área gestiona su información con definiciones y criterios propios, dificultando una visión integrada y confiable del negocio.
“Sin roles claros, reglas compartidas y mecanismos de control, la información pierde trazabilidad y se vuelve poco confiable para soportar decisiones y para alimentar modelos que permitan sacar mayor provecho a los datos”, explicó.
A esto se suma la alta dependencia de procesos manuales intermedios, como planillas Excel mantenidas por una sola persona, que concentran riesgos operacionales, errores y retrasos en la reportabilidad.
Gemelos digitales y analítica avanzada
En cuanto a los gemelos digitales, Martínez señala que su adopción aún no es transversal. Su uso se ha concentrado en casos específicos, como los gemelos de molinos SAG, utilizados desde hace años para analizar comportamiento dinámico, desgaste y escenarios operacionales. Más recientemente, la creciente sensorización de activos como los camiones CAEX ha impulsado nuevas soluciones capaces de reflejar el estado operativo casi en tiempo real.
Combinados con analítica avanzada, estos modelos permiten simular escenarios operacionales, como distintas políticas de mantenimiento o estrategias de uso de activos, sin afectar la producción ni asumir riesgos innecesarios en terreno: “Se consigue una herramienta especialmente potente para la simulación de escenarios operacionales”.
El rol emergente de la IA generativa
Finalmente, Martínez destaca el impacto creciente de la IA generativa en áreas intensivas en información. En planificación y control, su valor está en acelerar la síntesis de datos, apoyar la elaboración de reportes y análisis de desviaciones, y proponer escenarios alternativos. En capacitación y gestión del conocimiento, permite capturar y reutilizar experiencia operacional mediante asistentes entrenados con procedimientos, estándares y lecciones aprendidas.
“En soporte a operaciones y mantenimiento, la IA generativa puede funcionar como un primer nivel de diagnóstico y consulta técnica, integrando historial de fallas, manuales, alarmas y registros operacionales. Siempre que exista un buen control de fuentes, trazabilidad y validación de las respuestas”, concluyó.
Fuente: Reporte Minero