Minería inteligente: de los datos a las decisiones en tiempo real

Durante la Convención Internacional Minera, la charla “Minería inteligente: de los datos a las decisiones en tiempo real” puso sobre la mesa uno de los temas más críticos para el futuro de la industria: la capacidad de transformar grandes volúmenes de datos en decisiones operativas inmediatas.

Víctor Andrés González  explicó que, al igual que en la Fórmula 1, donde una decisión tardía puede costar un campeonato, en minería una respuesta lenta puede traducirse en accidentes, pérdidas económicas o paros operativos prolongados. En este contexto, subrayó que la minería moderna requiere pasar de reportes históricos y procesos manuales a modelos predictivos y automatizados.

El ponente detalló que uno de los principales obstáculos para la transformación digital del sector es la fragmentación de la información. Datos geológicos, operativos, financieros y ESG suelen encontrarse en silos, lo que limita la visibilidad integral de la operación y retrasa la toma de decisiones críticas. A ello se suma la baja conectividad en muchas minas de Latinoamérica y el alto porcentaje de proyectos de inteligencia artificial que no superan la etapa piloto.

Como respuesta, la charla presentó el concepto de mina inteligente integrada, un modelo que combina procesamiento local en sitio (edge computing), inteligencia artificial en tiempo real y plataformas en la nube para consolidar información de múltiples áreas. Esta arquitectura permite analizar datos de sensores, video e IoT directamente en la mina, incluso sin conexión a internet, y escalar el análisis a nivel corporativo.

Asimismo, se abordó la importancia de una estrategia sólida de datos para lograr retorno de inversión en proyectos de inteligencia artificial. Elementos como la calidad de la información, la gobernanza de datos, la arquitectura tecnológica y la madurez organizacional en IA fueron señalados como factores clave para avanzar de una operación reactiva a una minería predictiva y automatizada.

La charla concluyó con un mensaje claro para la industria: los datos sin evolución son solo historia; los datos con inteligencia artificial representan una evolución acelerada que puede marcar la diferencia entre la eficiencia operativa y el rezago tecnológico.