La transformación digital en la industria minera experimentó un salto cualitativo crucial a partir de la pandemia de coronavirus. La necesidad de reducir la presencia de personal en los yacimientos obligó a acelerar la operación remota y la captura masiva de datos mediante sensores de Internet de las Cosas. Sin embargo, la acumulación de un volumen colosal de información generó un nuevo desafío operativo, ya que las herramientas analíticas tradicionales no resultaban suficientes para procesar semejante caudal en tiempo real. En ese escenario comenzó a integrarse la inteligencia artificial para transformar los datos en hallazgos operativos y recomendaciones directas para la toma de decisiones, adelantándose en casi dos años al despliegue masivo que tuvo esta tecnología a nivel global a fines de 2022.
Según explica Juan Marcos Tripolone, director de operaciones y líder de la Factory de Desarrollo de Software en WES, la verdadera revolución tecnológica radica en pasar de la simple visualización de métricas a recibir sugerencias concretas que optimicen el trabajo diario. Un frente principal de aplicación es el mantenimiento predictivo de la maquinaria pesada, donde los algoritmos analizan variables como vibración, temperatura y uso de los componentes. Esto permite detectar desgastes anómalos antes de las fechas programadas, reducir las paradas no planificadas, bajar costos de reparación y extender la disponibilidad de los camiones fuera de ruta. A esto se suma el uso de flotas y camiones autónomos en el ciclo de acarreo, una tendencia ampliamente probada en yacimientos de África, Chile y Perú para reducir tiempos muertos y estandarizar las maniobras de transporte.
La eficiencia de recursos y la sustentabilidad también se ven beneficiadas por estos sistemas analíticos. Señaló a Tiempo de San Juan que las principales operadoras internacionales utilizan modelos algorítmicos para calcular rutas de transporte eficientes en terrenos agrestes, monitorear el consumo de combustible en tiempo real, reducir las emisiones de dióxido de carbono y evaluar el desgaste de piezas críticas como los neumáticos. Asimismo, indicó que en las plantas de procesamiento se aplican ajustes automatizados durante la etapa de molienda para maximizar la recuperación del mineral y reducir el consumo energético general.
En las etapas iniciales de un proyecto, Tripolone destacó que la inteligencia artificial agiliza la exploración geológica al procesar de forma acelerada grandes volúmenes de muestras, datos satelitales y mediciones geoquímicas, acortando plazos que antes demandaban meses de estudio manual. De igual manera, en la gestión corporativa y la cadena de suministros, la implementación de asistentes inteligentes permite auditar licitaciones complejas durante la construcción de campamentos e infraestructura, detectando riesgos en contratos, cláusulas de financiación y fórmulas polinómicas de costos antes de concretar compras de gran envergadura.
De cara al desarrollo del sector en San Juan, la formación de talento técnico representa un paso clave para sostener esta evolución. Consideró que la provincia cuenta con una sólida trayectoria en Ingeniería de Minas y suma la propuesta académica de la Licenciatura en Sistemas Informáticos Inteligentes en la Universidad Nacional de San Juan. Para consolidar este perfil profesional multidisciplinario, el desafío principal consiste en fomentar la comunicación entre ambas disciplinas desde la etapa universitaria mediante talleres integrados y pasantías cruzadas que preparen a los especialistas para los nuevos requerimientos de la industria.