La inteligencia artificial redefine la operación minera moderna

La presión por aumentar la producción de minerales críticos avanza al mismo ritmo que las expectativas en seguridad, costos y desempeño ambiental. Este escenario ha impulsado la adopción acelerada de la inteligencia artificial (IA) en toda la cadena de valor minera. Lo que hace pocos años parecía un experimento, hoy opera en minas de gran escala, ayudando a los equipos a decidir con mayor rapidez, proteger a las personas y mantener procesos más estables y eficientes.

En exploración, extracción, procesamiento, mantenimiento y planeación, la IA se ha convertido en un factor que hace ganar tiempo: decisiones más oportunas, menos fallas inesperadas y ajustes operativos durante los turnos, no días después. Cuando el tiempo mejora, también lo hacen la seguridad y la rentabilidad.

Operaciones que aprenden mientras trabajan

Las minas actuales generan volúmenes masivos de datos. Tradicionalmente, convertir esos datos en acciones útiles llevaba demasiado tiempo. Con aprendizaje automático, las tendencias se visualizan en tiempo real y los operadores pueden anticipar desviaciones antes de que afecten la producción. Este enfoque permite reducir consumo de agua, energía y reactivos mediante ajustes inmediatos en planta.

La supervisión remota se ha vuelto una herramienta esencial. Un especialista puede revisar el comportamiento de una planta desde otra ubicación y ofrecer recomendaciones operativas sin estar presente físicamente. La siguiente etapa es integrar salas de control con visión centralizada y capacidad de operación remota bajo estándares estrictos de seguridad.

En paralelo, la automatización avanza en tareas repetitivas y de inspección. Robots cuadrúpedos equipados con sensores recorren zonas complejas, detectan vibraciones, ruidos anómalos, temperaturas elevadas y alimentan sistemas de confiabilidad con información precisa. El resultado es menos fallas inesperadas y ventanas de mantenimiento más ordenadas.

La base de todo es la calidad de los datos. Los modelos solo funcionan si la información es confiable. Los equipos deben depurar fuentes antiguas, identificar sensores defectuosos y establecer controles claros. Este trabajo, aunque minucioso, sostiene todas las mejoras posteriores.

Seguridad y sostenibilidad con herramientas modernas

La IA genera beneficios inmediatos al reducir la exposición de las personas. La autonomía y las herramientas remotas disminuyen la necesidad de entrar a zonas con maquinaria en movimiento o espacios de riesgo. Drones y sensores fijos amplían el monitoreo en muros altos, acopios y presas de jales.

Los sistemas predictivos también ayudan a mantener el desempeño ambiental dentro de los límites permitidos. Alertas en tiempo real permiten corregir desviaciones antes de que se conviertan en incidentes reportables. El uso inteligente de energía y reactivos disminuye el impacto ambiental y reduce costos operativos.

La cultura como columna vertebral

La adopción tecnológica depende de la confianza. Los equipos deben tener claro que estas herramientas no buscan sustituirlos, sino protegerlos y hacer su trabajo más especializado. Los roles evolucionarán hacia actividades de supervisión, análisis y toma de decisiones. Cuando los líderes priorizan el bienestar, la adaptación sucede con mayor facilidad.

Factores económicos y continuidad operativa

El mantenimiento predictivo es una de las aplicaciones más valiosas de la IA. Los modelos detectan fallas antes de que sean perceptibles, permitiendo programar intervenciones precisas. Esto mejora el tiempo de actividad sin aumentar el mantenimiento innecesario.

La escasez de personal especializado también encuentra un contrapeso en la automatización. La supervisión remota y las herramientas semiautónomas permiten cubrir más áreas con equipos reducidos. La IA generativa apoya en tareas administrativas como borradores de políticas, capacitaciones o reportes, lo que agiliza el trabajo técnico.

No todas las operaciones pueden migrar a flotas autónomas completas, especialmente aquellas con infraestructura existente. Sin embargo, pueden avanzar en ámbitos específicos: perforación autónoma, análisis avanzados, asistencia remota, inspección robótica o monitoreo predictivo. El progreso no depende de un rediseño total.

Mirando hacia adelante

La IA seguirá ampliando su presencia en perforación, plantas, mantenimiento, análisis y asistencia en campo. Las operaciones con mejor liderazgo cultural y mayor disciplina en manejo de datos serán las que obtengan los mayores beneficios.

La colaboración entre operadores, proveedores y organismos profesionales será clave. Compartir experiencias, lecciones aprendidas y proyectos piloto acelerará la madurez tecnológica del sector.

La IA no busca reemplazar talento. A corto plazo, aumenta la necesidad de especialistas en datos, confiabilidad, automatización y control. Con el tiempo, las minas evolucionarán hacia equipos enfocados en planeación, supervisión y gestión de sistemas. El trabajo seguirá existiendo, pero con un enfoque más técnico y seguro.

La demanda global de minerales seguirá creciendo, al igual que las expectativas sociales y ambientales. La IA ayuda a equilibrar estos factores, proporcionando información oportuna y operaciones más estables. Con disciplina, buena cultura y datos confiables, la industria podrá avanzar hacia operaciones más seguras, productivas y con menor impacto.

Artículo basado en el análisis original de Mick Routledge, director de la Junta Directiva de la Sociedad de Minería, Metalurgia y Exploración (SME) y vicepresidente senior y director de operaciones de Coeur Mining.