jueves 26 de junio del 2025.- La minería nacional se encuentra en plena transformación tecnológica y la inteligencia artificial (IA) se está consolidando como uno de los principales habilitadores de este cambio. Desde el mantenimiento predictivo hasta la operación de flotas autónomas, los avances en IA están redefiniendo los modelos operacionales y elevando los estándares de productividad, seguridad y sostenibilidad del sector.

Martín Tavil, director ejecutivo de Accenture Chile, explica que “la inteligencia artificial permite optimizar la cadena de valor minera a través de modelos predictivos, análisis avanzados de datos y automatización inteligente. Esto se traduce en mejoras concretas en indicadores clave como recuperación de mineral, eficiencia energética y reducción de fallas críticas”. Según un estudio de Accenture, esta transformación podría generar hasta USD $63 mil millones en ganancias para la industria minera en Chile al año 2035.

Uno de los avances más relevantes ha sido la incorporación de agentes de IA capaces de razonar sobre grandes volúmenes de datos operacionales y geometalúrgicos. Estas soluciones, impulsadas por IA generativa, permiten no sólo entender qué está ocurriendo en las faenas, sino también por qué, facilitando así una toma de decisiones basada en evidencia y conocimiento ampliado.

Actualmente, Chile muestra una adopción avanzada en diversas áreas. En mantenimiento predictivo, ya operan modelos en grandes faenas que anticipan fallas con alta precisión, minimizando tiempos de inactividad. Asimismo, el despliegue de gemelos digitales y flotas autónomas se ha convertido en parte del estándar operativo. Como resultado, la tasa de fatalidad en la industria extractiva ha disminuido un 83% entre 2010 y 2023, según datos del Ministerio de Minería.

En paralelo, tecnologías como el análisis multimodal –que combina sensores, imágenes y audio en tiempo real– están habilitando procesos de inspección más seguros y eficientes. Incluso, la IA generativa comienza a explorarse como una herramienta para personalizar decisiones y generar respuestas adaptativas en sistemas complejos.

Pero el desafío no está resuelto. “El principal cuello de botella está en cerrar el lazo entre la analítica y la acción: que la recomendación de un sistema inteligente se traduzca en una decisión operativa efectiva”, asegura el ejecutivo de Accenture Chile. Para esto, es clave la integración entre los sistemas de TI y OT, algo que solo algunas compañías han comenzado a implementar de forma incipiente.

A esto se suma la necesidad de infraestructura de datos moderna, marcos de gobernanza algorítmica y, sobre todo, talento especializado. Aunque casi la mitad de las compañías mineras ya invierte en programas de reconversión, la demanda por perfiles en IA, robótica y ciencia de datos aún supera la oferta disponible.

“La clave estará en combinar inversión tecnológica con desarrollo humano, promoviendo una cultura de aprendizaje continuo. Sólo así la minería podrá capitalizar todo el potencial de la inteligencia artificial con una mirada estratégica y sostenible en el largo plazo”, concluye Tavil.