A pesar que la minería posee avanzadas tecnologías y que la pandemia obligó a acelerar proyectos para que dieran un salto en cuanto a la digitalización, los principales déficits en uso de inteligencia artificial más inmediatos se ven en análisis multidimensional para el ahorro de combustible en camiones, predicción de fallas en mantenimiento, control de inventario, dosificación de reactivos, consumos energéticos eléctricos, control de accesos y gestión de prevención de riesgo.
“Si hablamos de años, probablemente podríamos decir que la transformación digital minera durante la pandemia nos llevó acelerar el proceso unos cinco años, sin embargo, no es suficiente” comenta Christian Stange, CEO de Safety Dispatch, empresa chilena que se dedica a la digitalización de procesos mineros/ industriales.
Según un estudio de McKinsey Global Institute, en cuanto al espacio disponible para la digitalización, mundialmente la minería posee un potencial enorme. Y si esto se lleva puntualmente a la inteligencia artificial, se traduce en un tamaño de mercado de entre 5 y 10 billones de dólares.
En la minería, existen presupuestos para invertir en tecnología. En algunos casos son montos del orden de decenas hasta cientos de millones de dólares, no obstante, este presupuesto normalmente no se gasta en su totalidad. En el mejor de los casos, se gasta un 50%, comenta Nicolás Orellana, CTO de X-Analytic, empresa dedicada al desarrollo e implementación de soliciones con IA. Esto sucede porque las personas responsables de esto no dedican el 100% de su tiempo a estas tareas, sino que es una parte de su trabajo, explica.
Además en el proceso de implementación se genera una contradicción entre los equipos de trabajo que contratan la tecnología versus los que la ofrecen. No existe una cultura que fomente la incorporación de “la tech”, así lo declara Stange, mencionando que “un hábito muy arraigado dentro de una empresa puede destruir hasta la tecnología más avanzada, por lo mismo debemos entender que la transformación digital es un cambio cultural más que comprar tecnología”.
Stange sostiene que el problema principal es que cuesta mucho digitalizar los procesos por un tema cultural, debido a que se está “acostumbrado a hacer las cosas de una forma y hacerlas de otra les cuesta un poco y por eso nosotros recomendamos hacerlo de manera gradual”.
Sin embargo, admite que cuando se les habla de la ganancia de valor que tiene la tecnología y, principalmente, la digitalización de los datos, en cuanto a lo que mejora el rendimiento del trabajo los más “viejos están dispuestos a aceptar la digitalización, porque se ven beneficiados directamente”.
“El problema es que para sacarle un provecho real a la IA, se requiere trabajar con datos transversales. Por ejemplo, para optimizar una operación se tienen que cruzar datos de esta con algunos de mantención, administrativos, de seguridad y del clima, y esto hoy no se hace”, declara Christian Stange.
“Hoy es posible llevar la eficiencia y productividad al siguiente nivel gracias a esta tecnología si se utiliza de manera adecuada” finaliza.
