Por: Nicolás Vilela. Emprendedor, co-fundador y CEO de ZTZ Tech Group

En Chile, la actividad minera es responsable de la generación directa de 14,6% del PIB, aunque si se agregan los efectos multiplicadores que tiene en otras industrias, su contribución al PIB nacional rondaría el 20%. Tratándose de un sector de gran tamaño e importancia para el país, es lógico buscar constantemente mejoras y nuevas tecnologías que puedan aplicarse en los diferentes procesos, y aquí la Inteligencia Artificial está demostrando un enorme potencial.

Los beneficios son varios, e incluyen tanto a las empresas como a los trabajadores. En primer lugar, la automatización de procesos permite una mayor eficiencia y productividad, lo que se traduce en menores costos y un aumento de la rentabilidad, incluso considerando el impacto ambiental y social.

Otro aporte de la IA en la industria minera es la posibilidad de utilizar datos para que los ejecutivos puedan tomar decisiones más informadas y precisas. Al ser capaz de analizar grandes cantidades de información, ayuda a identificar patrones y tendencias que ajustan la producción y mejoran la gestión de los recursos.

Además, la IA puede utilizarse para mejorar la calidad de los productos y reducir los tiempos de espera, lo que se traduce en una mayor satisfacción de los clientes.

En cuanto a las aplicaciones concretas de IA, una de las más comunes es la optimización de tareas de planificación y programación. Al utilizar algoritmos de aprendizaje automático, se pueden generar modelos predictivos. Además, la IA facilita la automatización de procesos operativos como la perforación y el transporte de materiales, lo que reduce el riesgo de accidentes y protege la seguridad de los trabajadores. En cuanto a eficiencia, la IA es útil para anticipar y prevenir fallas en maquinarias y equipos, lo que se traduce en una disminución del presupuesto de mantenimiento y una mayor disponibilidad de los activos.

Respecto a costos, lo recomendable es que cada empresa analice lo que necesita, porque existen dos modelos preponderantes, aquellos que cobran por búsqueda y aquellos que cobran por resultados de negocio. Lo más razonable para lograr objetivos claros y definidos es el modelo por resultados.

Por último, hay que tener conocimiento sobre los desafíos pendientes. Uno de los principales obstáculos es la necesidad de contar con una infraestructura tecnológica adecuada, que permita el procesamiento de grandes cantidades de datos en tiempo real. Además, es necesario contar con personal capacitado en el manejo de la tecnología y en la interpretación de los resultados. A nivel macro, otro desafío de la implementación de la IA es la necesidad de contar con políticas y regulaciones que fomenten el uso responsable de la tecnología.

Se puede trabajar en paralelo para resolver estos retos y comenzar a familiarizarse con las múltiples opciones que ofrece la IA en la minería. Lo más importante es verla como una herramienta de apoyo y complemento a las actividades humanas, con tecnología que ayudará a obtener una minería más eficiente, responsable y sostenible.

El contenido expresado en esta columna de opinión es de exclusiva responsabilidad de su autor y no representa necesariamente la visión ni línea editorial de Poder y Liderazgo.