¿Cuáles son las principales oportunidades de innovación digital que debería priorizar hoy el sector minero energético para aumentar su competitividad?
La búsqueda de mayor productividad es un factor clave en el sector, y esto se logra principalmente reduciendo interrupciones operativas. La tecnología ayuda a anticipar fallos y agilizar los negocios, pero es fundamental elegir bien los casos de uso. Se debe partir por definir claramente el problema, probar con (proyectos) pilotos, escalar gradualmente, aprendiendo durante el proceso y afinando los detalles. Existen dos ventajas importantes: por un lado, hay experiencias probadas en otras regiones que pueden adoptarse; por otro, los ejecutivos tienen hoy una menor resistencia al cambio y están más abiertos a nuevas formas de trabajo.
El acceso a datos de calidad se ha vuelto crítico. ¿Qué desafíos enfrentan las empresas para implementar un gobierno de datos robusto?
El mayor desafío es generar conciencia sobre la importancia de la calidad del dato y el rol que cada persona tiene en su gestión. Aunque se dice con facilidad que los datos son muy importantes, al momento de asumir responsabilidades concretas en el proceso de gobernanza, muchas veces no hay respuestas claras. Es clave contar con un espónsor que impulse la estrategia como un tema prioritario, dueños de los datos que definan los requerimientos de calidad, y usuarios finales que capturen el dato con el cuidado e interés genuino. Esto requiere identificar incentivos adecuados para construir una cultura verdaderamente orientada al data driven (gestión de datos).
¿Cómo han cambiado los criterios con los que se evalúan las inversiones tecnológicas?
Hoy las empresas evalúan sus inversiones considerando múltiples beneficios: reducir el time to market, mejorar la satisfacción de los clientes y de los colaboradores, tomar decisiones oportunas o ganar cuota de mercado. En todos estos objetivos, contar con datos confiables, disponibles y de calidad es fundamental. Estos datos permiten entender mejor a los clientes y colaboradores, optimizar procesos para evitar los reprocesos y aplicar modelos predictivos para anticipar las necesidades de los clientes. El reto es cómo priorizar las inversiones según el valor esperado y cómo medir ese valor, sobre todo en propuestas disruptivas donde no hay precedentes o información histórica. En ese sentido, es vital hablar de tecnología con propósito: no se trata de implementar tecnología por tendencia o moda, sino definir qué problema queremos resolver y elegir la tecnología que mejor nos ayuda.
En un entorno interconectado, ¿qué riesgos enfrentan las empresas en cuanto a la protección de información confidencial?
Los marcos de referencia para gobierno de datos, como los de la Data Management Association, abordan la seguridad de forma integral. Incluye diferentes pilares, desde seguridad de datos, que busca resguardar la privacidad, hasta confidencialidad de los activos de información. También se incluyen los requerimientos regulatorios que pueden ser diferentes por países, y la seguridad cibernética desde los aspectos técnicos y de procedimiento. Lo que sucede con frecuencia es que los aspectos de privacidad y cumplimiento son los primeros que se desarrollan por la exigencia normativa, y ya tienen responsables definidos o un comité donde se monitorean. Esa experiencia puede servir de base para ampliar la gobernanza hacia todos los datos, con políticas, procedimientos y responsabilidades claras que garanticen su calidad y uso estratégico.
¿Qué posibilidades abre la inteligencia artificial generativa en el sector y cómo empezar a implementarlas estratégicamente?
La inteligencia artificial generativa tiene mayor impacto en el modelo operativo que en el modelo de negocio, ya que la competencia y el mercado se manejan por otras variables. Pero su mayor impacto está en la forma en que se hacen las cosas, y se orientan a mejorar las relaciones con clientes y proveedores, por ejemplo, en la gestión de contratos, reducir costos por eficiencias en los procesos críticos que incluyen procesamiento de texto como gestión de proyectos y soporte técnico, si hablamos del sector energético. En minería, puede aplicarse a la identificación de recursos, la visualización 3D del subsuelo, el uso de gemelos digitales o la solución de desafíos en la extracción. Las empresas pueden comenzar por explorar casos de uso concretos que impacten sus procesos críticos.
¿Qué temas tecnológicos marcarán la agenda del sector en los próximos años y cómo prepararse desde ahora?
La agenda del sector minero energético ya tiene un alto componente tecnológico, lo que se busca es incrementar la madurez de las tecnologías implementadas y lograr mayor productividad. Por ejemplo, la integración eficiente del internet de las cosas (IoT) con otros sistemas, el uso de analítica avanzada en tiempo real con datos de sensores, mejorar las operaciones autónomas o gemelos digitales, como ya los están usando para prevención de fallas o para operaciones subterráneas, son un buen ejemplo del uso de la tecnología, así como el tracking de los trabajadores para asegurar condiciones de seguridad mediante sensores y alertar oportunamente. Prepararse desde hoy implica avanzar en estas tecnologías con una mirada estratégica, alineada a los objetivos del negocio.