«En minería no basta con que una solución sea innovadora: tiene que ser confiable, aplicable a las condiciones reales de una faena»

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¿Cuál es su diagnóstico sobre el uso de la IA en la minería chilena actualmente?

La inteligencia artificial está comenzando a ocupar un espacio cada vez más relevante en la minería, principalmente como una herramienta para procesar información operacional, identificar patrones y apoyar la planificación y la toma de decisiones. En minería subterránea esto cobra especial importancia, porque estamos trabajando en condiciones cada vez más complejas y a mayores profundidades. El valor de estas tecnologías está en permitirnos pasar de una lógica principalmente reactiva a una donde podemos utilizar los datos disponibles para anticipar escenarios, evaluar riesgos y tomar decisiones con mayor precisión. De todas formas, estamos hablando de herramientas que complementan la experiencia y el conocimiento de las personas, no que los reemplazan. A esto se suman aplicaciones que ya están presentes en la industria, como sistemas de control sísmico y alertas instantáneas en caso de emergencias, además del control de producción y flota, ámbitos donde todavía existe espacio para seguir avanzando.

¿Puede destacar operaciones que estén aplicando IA en el país?

En Chile ya existe un avance importante en la incorporación de herramientas digitales, analítica de datos, automatización y simulación en distintas operaciones mineras. Desde nuestra experiencia, uno de los ámbitos donde hemos visto una aplicación concreta es en la preparación y evaluación de operadores mediante simuladores, que permiten recrear condiciones operacionales y situaciones de emergencia antes de enfrentarlas en
terreno. Más que destacar una operación en particular, lo relevante es que estas herramientas están comenzando a integrarse a procesos que antes dependían principalmente de la experiencia práctica y que hoy pueden complementarse con información y entrenamiento sistemático.

¿Cuáles son las etapas de la producción minera donde la IA puede incidir más?

Hay oportunidades a lo largo de distintas etapas, pero desde nuestra experiencia vemos un potencial especialmente importante en la planificación, el análisis de información operacional, la identificación de riesgos y la preparación de las personas. En construcción minera subterránea, por ejemplo, contar con información histórica y operacional permite detectar patrones y apoyar decisiones antes y durante la ejecución de una obra. A eso se suma la simulación, que permite preparar a los operadores para distintos escenarios antes de enfrentarlos en condiciones reales. Por lo tanto, el aporte no está solamente en ejecutar mejor, sino también en planificar, anticipar y preparar mejor. A corto y mediano plazo, una oportunidad está en avanzar hacia el monitoreo en tiempo real del 100% de las personas y equipos al interior de las faenas. Esto podría contribuir tanto a mejorar la productividad como a generar condiciones de trabajo más seguras, al permitir un mayor control de los recursos y disminuir la exposición del personal indirecto que apoya los
distintos procesos mineros.

¿De qué forma se pueden usar los datos para decidir y las simulaciones para preparar en el sector local?

Son dos herramientas complementarias. Los datos permiten analizar lo que está ocurriendo en una operación, reconocer patrones y contar con más antecedentes para anticipar determinados escenarios y tomar decisiones. La simulación, en cambio, permite llevar parte de ese conocimiento a la preparación de las personas. Podemos recrear situaciones operacionales y escenarios de emergencia en un entorno controlado, evaluar cómo responde  un operador, identificar brechas y fortalecer determinadas capacidades antes de que enfrente esas situaciones en terreno. Esa combinación es muy valiosa: utilizar la información para tomar mejores decisiones y la simulación para que las personas estén mejor preparadas para ejecutarlas.

¿Cómo ve el uso de la IA en el ecosistema de proveedores mineros chilenos?

Los proveedores tenemos una oportunidad importante porque conocemos de primera mano los desafíos que se presentan en terreno y podemos identificar dónde una tecnología realmente aporta valor. El desafío no debería ser incorporar inteligencia artificial simplemente porque está disponible, sino encontrar aplicaciones concretas que ayuden a resolver problemas operacionales. En nuestro ámbito, eso puede significar utilizar mejor la información disponible, fortalecer la planificación, anticipar riesgos o mejorar la preparación de los trabajadores. Creo que ahí existe un espacio relevante para que proveedores, empresas mineras y especialistas tecnológicos trabajen de manera conjunta.

¿Qué desafíos advierte para la IA en minería, desde el punto de vista técnico, regulatorio y económico?

Uno de los principales desafíos es evitar pensar que la tecnología por sí sola va a resolver los problemas de una operación. Para que estas herramientas generen valor necesitamos información de calidad, capacidades para interpretarla y personas preparadas para incorporarla a sus procesos de trabajo. También hay desafíos relacionados con la seguridad y el uso responsable de la información, además de la necesidad de evaluar dónde una inversión tecnológica efectivamente tiene un impacto operacional.

En minería no basta con que una solución sea innovadora: tiene que ser confiable, aplicable a las condiciones reales de una faena y demostrar que contribuye a mejorar la planificación, la seguridad o la toma de decisiones. En este sentido, avanzar hacia sistemas que permitan monitorear en tiempo real a personas y equipos también supone un desafío de infraestructura. Para implementar este tipo de soluciones es necesario que las distintas minas cuenten con el soporte tecnológico requerido, una condición que depende de cada cliente como dueño de la faena.