En la era de la digitalización, la capacidad de adaptación y la innovación tecnológica se han convertido en elementos cruciales para el éxito de cualquier sector industrial, incluida la minería. En este contexto, la figura del líder con pensamiento digital, especialmente en relación con el Machine Learning y la Inteligencia Artificial, emerge como una necesidad imperante. Estos líderes no solo comprenden y valoran las tecnologías emergentes, sino que también saben cómo integrarlas estratégicamente en las operaciones mineras para maximizar la eficiencia y la productividad. La transformación digital requiere una nueva generación de líderes que puedan navegar por la complejidad de los datos, impulsar la adopción de tecnologías avanzadas como el Machine Learning y la Inteligencia Artificial, y guiar a sus equipos hacia un futuro más innovador y competitivo. En la industria minera, donde la optimización de procesos y la gestión de datos son fundamentales, la presencia de líderes con pensamiento digital es esencial para mantener la ventaja competitiva y asegurar el crecimiento sostenible.
Los modelos de lenguaje como ChatGPT han experimentado un notable incremento en su uso, marcando un hito histórico en la adopción de aplicaciones tecnológicas. Estos modelos no solo generan texto a partir de los datos que les proporcionamos, sino que también pueden crear imágenes, videos y realizar tareas complejas como la elaboración de formatos de Excel y reportes; todo ello basado en función a los datos ofrecidos.
Es fundamental entender qué es la Inteligencia Artificial y qué es el Machine Learning. La Inteligencia Artificial busca imitar la inteligencia humana, mientras que el Machine Learning consiste en las técnicas que permiten a estos sistemas aprender de la información proporcionada por los usuarios. La inteligencia artificial abarca una amplia gama de tecnologías, desde sistemas de reconocimiento de voz hasta robots autónomos, pero en su núcleo, se trata de crear sistemas que puedan realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. El Machine learning, una subcategoría de la inteligencia artificial, se centra en desarrollar algoritmos que permiten a las computadoras aprender y hacer predicciones o decisiones basadas en datos.
En la actualidad, compañías como SAP, Microsoft, Oracle, entre otras, están a la vanguardia en la implementación de estas tecnologías en sus aplicaciones. Esto se traduce en un aumento significativo de la productividad gracias a datos organizados, estructurados y confiables. La capacidad de estas empresas para integrar Inteligencia Artificial y Machine Learning en sus productos está transformando la forma en que las organizaciones gestionan sus operaciones diarias. Por ejemplo, en la gestión empresarial, estas tecnologías pueden optimizar la cadena de suministro, prever la demanda de productos y mejorar la eficiencia operativa mediante el análisis de grandes volúmenes de datos.
El desarrollo de estas tecnologías se orienta hacia sistemas de inteligencia de uso específico que, aplicados a un contexto de datos particulares, pueden potenciar nuestro conocimiento en áreas específicas. Estos sistemas no solo pueden asistirnos, sino también superar en algunas tareas que considerábamos exclusivas para los humanos. Sin embargo, como con cualquier nueva tecnología, existen riesgos significativos en cuanto a la seguridad de los datos empresariales, los cuales son vitales para mantener una ventaja competitiva. Por esta razón, algunas organizaciones están desarrollando modelos de lenguaje de inteligencia artificial que pueden operar internamente en sus dispositivos, en lugar de depender de la nube. Este tipo de avances y la competencia global están impulsando un rápido crecimiento en estas tecnologías. La capacidad de ejecutar estos modelos internamente ayuda a mitigar riesgos relacionados con la privacidad y la seguridad de los datos, proporcionando a las empresas un control más directo sobre su información.
En la industria minera, existen diversas aplicaciones actuales que emplean algoritmos de Machine Learning para optimizar procesos. Empresas como Antamina y otras consultoras utilizan sistemas de Machine Learning para mejorar los procesos metalúrgicos. Asimismo, empresas como KoBold Metals están aplicando Machine Learning e Inteligencia Artificial para mejorar sus procesos de exploración, lo cual reduce significativamente la incertidumbre en sus inversiones y, consecuentemente, los costos asociados. El uso de algoritmos de Machine Learning es esencial en todas las actividades que realizamos como ingenieros. Algoritmos como Random Forest y XGBoost pueden ayudarnos a predecir patrones de fallas en equipos de plantas concentradoras, mientras que las redes neuronales o los algoritmos de transformers pueden ayudarnos a comprender el lenguaje.
El Machine Learning puede analizar grandes volúmenes de datos operativos y de producción para identificar patrones y anomalías que pueden indicar problemas potenciales antes de que se conviertan en fallos costosos. Por ejemplo, los algoritmos de Machine Learning pueden monitorear las vibraciones y temperaturas de los equipos para prever cuándo es probable que ocurran fallos, permitiendo el mantenimiento preventivo y reduciendo el tiempo de inactividad no planificado. Esta capacidad para predecir y prevenir fallos no solo mejora la eficiencia operativa, sino que también extiende la vida útil de los equipos.
En la exploración minera, Machine Learning puede analizar datos geológicos, geoquímicos y geofísicos para identificar áreas con alto potencial mineral. Tradicionalmente la exploración minera ha sido un proceso costoso y arriesgado, con una alta probabilidad de no encontrar depósitos económicamente viables. Al utilizar Machine Learning, las empresas mineras pueden reducir significativamente esta incertidumbre, optimizando sus inversiones y aumentando la probabilidad de éxito en la exploración.
Existen múltiples formas en las que podemos beneficiarnos de los modelos de lenguaje de Inteligencia Artificial. Por ejemplo, podemos crear software que utilice la API de OpenAI o de Cloud para mejorar y contextualizar los datos de nuestra empresa. El sector minero se enfrenta al desafío de actualizar sus sistemas de gestión de datos. Las empresas del sector minero suelen utilizar herramientas de mensajería instantánea como WhatsApp y Telegram, así como Excel para gestionar datos operativos. Estos métodos generan datos no estructurados que son difíciles de procesar y a menudo se pierden en el camino. La transformación digital en la minería implica la implementación de sistemas avanzados de gestión de datos que pueden capturar, procesar y analizar información en tiempo real, mejorando la toma de decisiones y optimizando los procesos operativos.
El entrenamiento de modelos de Machine Learning no debería ser una práctica exclusiva de desarrolladores o programadores de Inteligencia Artificial. Todos los ingenieros deberían adquirir estas habilidades, ya que un ingeniero con dos décadas de experiencia puede aportar un criterio valioso para desarrollar un modelo, algo que un ingeniero de software tendría dificultades para replicar sin esa misma experiencia. Una de las principales ventajas de formar a los ingenieros en Machine Learning es la capacidad de aprovechar el conocimiento y la experiencia acumulada en el sector. Los ingenieros con años de experiencia en la industria minera pueden utilizar su conocimiento para desarrollar modelos más precisos y efectivos, aplicando su comprensión de los procesos operativos y las condiciones del terreno. Esta combinación de experiencia práctica y habilidades técnicas en Machine Learning puede proporcionar a las empresas una ventaja competitiva significativa en la optimización de sus operaciones.
Ahora bien, el mayor desafío para los profesionales y líderes del sector minero en Perú es recolectar información clave, importante y verídica que permita crear software específico para cada operación unitaria en nuestras empresas. De este modo, estos programas podrán integrarse con aplicaciones móviles utilizadas por la mayoría de los gerentes para monitorear sus indicadores y serán gestionados por el personal técnico en el campo. Utilizando los lenguajes de Inteligencia Artificial podríamos optimizar los resultados de nuestras operaciones con una adecuada toma de decisiones. Además, la utilización de modelos de Machine Learning puede proporcionar análisis predictivos y recomendaciones basadas en datos históricos y en tiempo real, optimizando aún más las operaciones mineras.
Es crucial seguir un procedimiento adecuado para formular preguntas a la Inteligencia Artificial, lo que nos permitirá predecir acciones basadas en criterios coherentes y alineados con la seguridad, productividad y rentabilidad de nuestra industria. Formular preguntas adecuadas a los modelos de Inteligencia Artificial implica una comprensión profunda de los procesos operativos y los objetivos empresariales. Esto asegura que las respuestas y recomendaciones proporcionadas por los modelos sean relevantes y aplicables, contribuyendo a mejorar la eficiencia y la rentabilidad en la industria minera.
El futuro del Machine Learning en la minería es prometedor. Con el avance continuo de la tecnología y la mejora de los algoritmos se espera que las aplicaciones de Machine Learning en la minería se expandan y se vuelvan aún más sofisticadas. Esto incluirá el desarrollo de modelos más precisos para la predicción de fallos, la optimización de procesos y la exploración minera. Además, la integración de Machine Learning con otras tecnologías emergentes como el Internet de las Cosas (IoT) y la computación en la nube, abrirá nuevas oportunidades para la innovación y la mejora operativa.
La implementación de Machine Learning en la formación de futuros profesionales de la industria minera es una necesidad imperante. La capacidad de estos modelos para analizar grandes volúmenes de datos, predecir fallos y optimizar procesos representa una ventaja competitiva significativa. Es crucial que los ingenieros en el sector minero adquieran habilidades en Machine Learning, permitiéndoles aprovechar su conocimiento y experiencia para desarrollar modelos efectivos y mejorar la eficiencia operativa. La transformación digital en la minería, impulsada por la Inteligencia Artificial y el Machine Learning, promete revolucionar la industria, mejorando la seguridad, la productividad y la rentabilidad.