1. ¿Cuáles son las principales innovaciones y tecnologías que usan para automatización, robótica y digitalización de la minería?
En Minsur estamos impulsando nuestra transformación digital mediante el uso estratégico de datos e inteligencia artificial, buscando generar valor tangible en productividad, eficiencia en costos, seguridad y sostenibilidad. Por ejemplo, aplicamos algoritmos de Machine Learning que brindan recomendaciones operativas precisas a nuestros operadores, optimizando así la recuperación y el tonelaje procesado en nuestras plantas, desde la molienda hasta la concentración y flotación. Estos modelos aseguran que los parámetros operativos se mantengan dentro del rango óptimo la mayor parte del tiempo, maximizando la producción final de metal contenido en los concentrados.
Además, empleamos soluciones avanzadas de video-analítica con Deep Learning para fortalecer la seguridad, tanto en nuestras operaciones internas como externas (por ejemplo, evitando accidentes en rutas de tránsito). Asimismo, la IA generativa potencia nuestra eficiencia y productividad en diversas áreas de soporte mediante genAI chatbots que agilizan tareas operativas rutinarias, permitiéndonos avanzar hacia la automatización y lograr en el futuro autonomía en algunos procesos.
Otra innovación destacable en nuestra cadena de valor del estaño es la implementación de tecnología blockchain para garantizar la trazabilidad del metal, en Minsur utilizamos blockchain para certificar el origen responsable del estaño que fundimos y refinamos, asegurando transparencia y sustentabilidad.
2. ¿Cuáles son los ejemplos de Perú que son clave para Chile en este tema?
Dosificación Autónoma de Reactivos con IA:
Uso de algoritmos de Machine Learning e inteligencia artificial para la optimización autónoma de reactivos en procesos críticos como la flotación, logrando significativas mejoras en recuperación y reducción de costos operativos. Aunque aún en fase de proyecto, esto tiene mucho potencial de ser escalado.
Video-analítica para Seguridad Operacional:
El uso de algoritmos avanzados de Deep Learning en video-analítica para monitorear el uso adecuando de EPPs en zonas de riesgo (ejemplo: uso de tapa oídos en zonas de operación con altos niveles de ruido).
Blockchain para Trazabilidad de Minerales:
Este ejemplo de Minsur es especialmente relevante para Chile considerando los desafíos actuales en trazabilidad del cobre y litio, y la creciente demanda por certificaciones responsables.
Agentes Basados en IA Generativa para Automatización de Tareas:
La implementación de IA generativa en áreas administrativas y operativas, presenta una oportunidad para Chile en términos de mejora de eficiencia, reducción de costos y aceleración hacia la autonomía en diversas etapas del proceso minero.
3. ¿Cuáles son los desafíos que enfrenta la automatización, robótica y digitalización de la minería?
Los principales desafíos que enfrenta la automatización, robótica y digitalización en la minería son:
- Resistencia al cambio: Existe un reto importante en la adopción tecnológica debido a barreras culturales, temores frente a nuevas formas de trabajo y dificultades en la gestión del cambio organizacional. Si no se tiene una cultura preparada para el cambio constante, difícilmente se van a poder adoptar las nuevas tecnologías.
- Incertidumbre sobre los beneficios (retorno de inversión): Las inversiones en nuevas tecnologías a menudo carecen de un caso de negocio claramente definido, lo que genera dudas sobre su rentabilidad y compiten directamente por recursos con otras iniciativas más “tradicionales”.
- Amenazas crecientes en ciberseguridad: La digitalización y automatización aumentan la exposición a ataques informáticos, generando desafíos adicionales en la protección de datos críticos, sistemas operativos y continuidad del negocio.
- Disponibilidad y retención de talento especializado: Las capacidades de ciencias de datos en minería aún son muy escasas en comparación a otras industrias, lo que obliga a las compañías a tener que desarrollar el talento de manera interna y muchas veces es un desafío poder retener a los profesionales formados.
- Infraestructura tecnológica limitada. Las operaciones remotas suelen presentar desafíos en conectividad, estabilidad y acceso a energía, lo que limita la aplicación efectiva de tecnologías avanzadas. Asimismo, muchas operaciones “legacy”, no cuentan con la instrumentación necesaria para generar los datos que se requieren para aplicar analítica avanzada.
4. Sobre el 12° Congreso Internacional de Automatización, Robótica y Digitalización en Minería – Minería Digital 2025, ¿Cómo valora la organización de esta conferencia como una opción de conocer temas vinculados a la automatización, robótica y digitalización en la industria minera?
Considero que GECAMIN hace una extraordinaria labor organizando esta conferencia. Por un lado, tiene la capacidad de convocar a muchos profesionales de probada trayectoria y referentes en temas de tecnología minera en diversos países que enriquecen la conferencia al transmitir mucho conocimiento y experiencias reales en minería.
Por otro lado, la inclusión de universidades y otros actores de la academia también le dan una perspectiva fresca de lo que se está investigando en cuanto a aspectos de automatización, robótica y digitalización en minería. Finalmente, creo que el formato de la conferencia es muy dinámico y flexible, permite a los participantes escoger a cuáles charlas técnicas acudir, sin perder las charlas plenarias que son para todos. Felicito a Gecamin y a todos los involucrados en la organización de esta conferencia!
