El sector minero energético peruano está experimentando una transformación impulsada por la inteligencia artificial (IA), tecnología que está optimizando procesos, reduciendo costos y mejorando la seguridad en operaciones críticas. En un país donde las empresas vinculadas a los sectores minería y la energía son pilares económicos, la adopción de IA se ha convertido en un diferenciador competitivo para las compañías líderes.
Una minería de avanzada
Una de estas experiencias proviene de Sociedad Minera Cerro Verde, donde la IA y el Machine Learning se utilizan para predecir el potencial de deslizamiento de taludes al interior del tajo minero, así como para compartir en línea los resultados de la caracterización del mineral que ingresa a las chancadoras. Estas innovaciones permiten optimizar decisiones en distintos puntos del proceso minero y constituyen solamente una pequeña muestra del gran número de desarrollos tecnológicos que se han implementado en la compañía minera.
Pero, Cerro Verde es solo la punta del iceberg. Pablo Alcázar, gerente de Servicios Técnicos en la mina Constancia, operada por Hudbay Perú, describe cómo su empresa ha transformado la gestión de información a través del proyecto My2Meal. “En Hudbay nos hemos enfocado en administrar nuestra data para mejorar productividad y abordar cuellos de botella”, señala. Esta plataforma integra información geológica, de perforación y voladura en un entorno 3D interactivo, permitiendo a los ingenieros visualizar y planificar operaciones con una precisión que era impensable hace cinco años.
Lo más interesante del proyecto de Hudbay es cómo han resuelto el desafío de la visualización de datos. “El año pasado logramos integrar completamente estos datos en coordenadas 3D. Nuestros ingenieros de diseño, cuando van a programar nuestras mallas de voladura o planes de minado, pueden ver toda la información y, a partir de eso, tomar decisiones y planificar de una manera más adecuada”, explica Alcázar. Esta innovación ha reducido significativamente los tiempos de planificación y ha mejorado la exactitud de las operaciones mineras, demostrando cómo la IA puede servir como puente entre los datos técnicos y la toma de decisiones humanas.
En Compañía Minera Antamina, la aplicación de IA ha tomado un rumbo igualmente innovador. Rafael Estrada, gerente de sistemas, telecomunicaciones y control de procesos de la minera, detalla cómo utilizan Machine Learning para optimizar la recuperación de minerales. “Nuestro sistema analiza históricos operativos y emite recomendaciones que los supervisores evalúan y retroalimentan”, explica. Este enfoque híbrido, que combina la IA con la experiencia humana, ha logrado incrementos significativos en la recuperación de cobre y otros minerales.
Este modelo representa un caso exitoso de colaboración humano-máquina. Los operadores no son reemplazados por la IA, sino que trabajan en conjunto con ella. Cuando el sistema emite una recomendación que el supervisor decide no aplicar, este proporciona una retroalimentación que mejora el algoritmo. Este “ciclo virtuoso” de aprendizaje continuo ha permitido que el sistema se vuelva cada vez más preciso y que se adapte a las particularidades del yacimiento.
Seguridad y mantenimiento predictivo
La seguridad operativa es otro ámbito donde la IA está marcando una diferencia significativa. ENGIE Energía Perú ha desarrollado soluciones que anticipan riesgos y previenen accidentes. “Nuestra estrategia digital pone los datos en el centro”, afirma Diego Buendía, líder de Transformación Digital e Innovación de la empresa del sector eléctrico. El uso combinado de IA, analítica avanzada y drones está permitiendo a la empresa monitorear sus operaciones con un nivel de detalle y anticipación sin precedentes.
“Estamos usando IA, analítica avanzada y drones para optimizar el mantenimiento predictivo y mejorar la eficiencia operativa y seguridad de nuestras operaciones. Además, desarrollamos dashboards (tableros digitales) estratégicos que permiten tomar decisiones basadas en información en tiempo real, y plataformas que integran datos locales y globales”, agrega Buendía.
Pero quizás uno de los ejemplos más impresionantes de aplicación de IA en seguridad y mantenimiento proviene de Ferreyros. Santiago Basualdo, gerente de la División Gran Minería de la representante de Caterpillar, describe su Engine Risk Model, como un algoritmo con más del 90% de precisión en la predicción de fallas en los camiones mineros. “No solo predice eventos, sino que identifica exactamente qué variables están causando el riesgo”, explica. Este nivel de detalle diagnóstico es revolucionario, refieren en la empresa. Tradicionalmente, el mantenimiento predictivo se basaba en identificar síntomas de desgaste, pero el sistema de Ferreyros va mucho más allá, identificando las causas raíz de los problemas potenciales. Cuando se combina con su sistema DARIS, que procesa diariamente 8,000 millones de datos de 11 minas diferentes, el resultado es una capacidad sin precedentes para anticipar y prevenir fallas en equipos críticos.
Por su parte, Cálidda, la empresa que opera las redes de distribución de gas natural de Lima y Callao, está demostrando cómo la IA puede transformar no solo las operaciones técnicas, sino también la relación con los clientes. Luis Miguel Vásquez, director de tecnología y transformación digital de la empresa, enumera diversas aplicaciones, desde la predicción de morosidad hasta el scoring de riesgos en los clientes. “La IA tiene un potencial enorme, pero debemos ser cuidadosos con aspectos éticos como la privacidad”, advierte.
Esta advertencia es particularmente relevante en el contexto de una empresa que maneja datos privados de millones de clientes. Cálidda ha implementado protocolos estrictos para garantizar que el uso de la IA en la gestión comercial cumpla con los más altos estándares éticos y legales. “Usamos la IA generativa para automatizar y optimizar el servicio de atención al cliente, también la usamos para realizar mantenimientos predictivos en las plantas de producción en múltiples sectores, optimización de la ciberseguridad mediante procesos y el monitoreo autónomo, entre otros usos”, añade.
La adopción de la IA
Uno de los aspectos más desafiantes de esta nueva ola de transformación digital es la adopción organizacional de la tecnología. Marco Marticorena, director de IT de Hunt Services, aborda este tema de manera directa. “Nuestro programa Digital Skills busca entrenar colaboradores en el uso ético de herramientas, como Microsoft Copilot”, explica. Hunt Oil ha adoptado un enfoque gradual y cuidadoso para la implementación de IA. En lugar de imponer soluciones tecnológicas de arriba hacia abajo, han creado equipos multifuncionales de “early adopters” que exploran las posibilidades de estas herramientas en contextos operativos reales. “Existe cierta resistencia al cambio y miedo al reemplazo”, reconoce Marticorena, “por lo que debemos transmitir que la IA está para asistirnos, no para reemplazarnos”.
Este enfoque humano-céntrico en la adopción de tecnología es fundamental para el éxito a largo plazo de estas iniciativas, aseguran. Las empresas que han logrado implementar IA de manera efectiva coinciden en que el factor humano es tan importante como el tecnológico. Se requiere de una combinación de capacitación, comunicación transparente y rediseño de procesos para que estas herramientas alcancen su máximo potencial.
Resultados tangibles
Los beneficios económicos de estas implementaciones son significativos. Reynaldo Mayorca, gerente de ingeniería de automatización de ABB, comparte resultados concretos: “Nuestras soluciones han logrado aumentos del 5% al 15% en productividad y reducciones del 20% en paradas (de planta o equipos) no planificadas”.
Estas cifras adquieren mayor relevancia cuando consideramos la escala de las operaciones mineras en el Perú. Un aumento del 5% en productividad en una mina de cobre de gran escala puede representar millones de dólares en ingresos adicionales anuales, afirman. De manera similar, la reducción de paradas no planificadas no solo mejora la eficiencia, sino que también prolonga la vida útil de los equipos y reduce los costos de mantenimiento.
ABB ha logrado estos resultados mediante plataformas como System 800XA y ABB Ability, que integran datos operativos de diversas fuentes y proporcionan análisis predictivos en tiempo real. Sus beneficios, no obstante, se extienden más allá de la productividad, incluyendo mejoras del 8% al 12% en eficiencia energética, gracias a algoritmos de control adaptativo.
Desafíos y barreras
A pesar de estos éxitos, el camino hacia la adopción generalizada de la IA en el sector minero energético peruano no está exento de obstáculos. La escasez de talento especializado en ciencias de datos e ingeniería de Machine Learning es una limitación significativa.
La calidad y disponibilidad de los datos también representan un desafío constante. Los algoritmos de IA son tan buenos como los datos con los que se entrenan, y muchas operaciones mineras históricamente no han priorizado la recolección y estandarización de datos. Esto está cambiando rápidamente, pero la transición requiere de inversiones significativas en infraestructura digital y cambios en los procesos operativos.
Los aspectos culturales y organizacionales quizás sean los más difíciles de superar. La resistencia al cambio es natural en cualquier organización, especialmente cuando las nuevas tecnologías alteran los flujos de trabajo establecidos. Las empresas que han tenido más éxito en su transformación digital son aquellas que han abordado este desafío mediante una comunicación clara, programas de capacitación integrales y un enfoque gradual que permite a los empleados adaptarse a los cambios.
