Desafíos de la Inteligencia Artificial aplicada en minería

La adaptación de la inteligencia artificial, tanto a nivel de los equipos humanos como también tecnológica son los principales desafíos que se presentan en la industria minera.

Harto ha dado que hablar la inteligencia artificial en el último tiempo. Es más, Chile lidera la discusión sobre cómo aplicar la IA a nivel regional, ya que esta tecnología a tomado fuerza y es utilizada en diferentes sectores, uno de ellos: La minería. 

Uno de los hechos que marcó al país en torno a la IA fue la primera Política Nacional de Inteligencia Artificial, dada a conocer por el Ministerio de Ciencia, Tecnología, Conocimiento e Innovación, a fines de octubre de 2022. Y, desde entonces, empresas del sector minero han implementado esta tecnología para estar a la vanguardia en innovación y apoyar de manera transversal mejoras en la industria.

No obstante, existen diferentes desafíos que la IA debe ir enfrentado para posicionarse dentro del sector. Uno de ellos es el sesgo generalizado de que esta tecnología puede “quitar trabajos”. Josemaria Saldias, AI & Data Engineer de CoreDevX, menciona que esto se encuentra alejado de la realidad, y que “las organizaciones deben primero manejar este sesgo dentro de sus equipos, para que estos aporten a su desarrollo e implementación. Un equipo alineado permitirá, en etapas posteriores, un buen entrenamiento del modelo que utilizará nuestros algoritmos de inteligencia artificial”.

Asimismo, explica que “una vez que tienes abordado el factor humano, un desafío es la integración segura de las diversas tecnologías y procesos que participan en el proyecto de Inteligencia Artificial”. Junto con esto, se menciona que en conjunto con las áreas responsables de los datos se debe desarrollar una estrategia que asegure el flujo de datos e información hacia el modelo de IA. 

“A este factor transversal en la industria, se suma que en el ámbito de la minería gran parte de la información está en terreno, por lo que estandarizar los protocolos de infraestructura digital es de gran relevancia. Si logramos implementar de manera orgánica el proceso de estandarización y digitalización, además de aumentar la seguridad a nivel transversal en el ecosistema tecnológico de la organización, ayudará a administrar de forma segura y óptima el ciclo de vida de los datos que necesita el modelo y así la solución de Inteligencia Artificial podrá cumplir con las expectativas propias de su propósito”, sostiene Saldias.

Desafíos de la IA en minería 

Pablo Correa, director de Tecnología Mine Class, menciona que existen varios desafíos de instalar la IA en minería. Al igual que Saldias, Correa menciona que “lo primero es la adaptación al cambio, que hay harta gente en la industria minera que lleva muchos años trabajando dentro y hay un poco de resistencia a cambiar la forma de hacer las cosas”.

Por otro lado, Correa explica otro de los temas es poder “integrar estas tecnologías nuevas que funcionan en sistemas moderno con los sistemas antiguos que tienen la industria minera, sobre todo la gran minería”. Y, junto con aquello, el director de Tecnología de Mine Class menciona que debe haber un “control de expectativas”, esto quiere decir que la IA no es un “ser mágico” que arregla todo, sino que se debe saber utilizar observando la data que se tiene, además de su correcta aplicación. 

Eso último, trae consigo otro desafío para la IA en la industria, el cual es el financiamiento: "Hay que hacer inversión, un poquito de inversión inicial como para echar a andar, para tener a los expertos necesarios”, menciona Correa, quien recalca que esto no es algo instantáneo, “requiere un cambio en la forma tradicional de operar”. 

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