- La fragmentación de la información, la dificultad para detectar desviaciones durante el turno y el uso de la IA sin que esta se convierta en una fuente adicional de errores se encuentran entre los principales desafíos para transformar la digitalización en productividad real.
La industria minera genera cada vez más información desde diversas fuentes: sistemas de planificación, flotas, geología, topografía, sensores y plantas. Sin embargo, el problema ya no es obtener datos de calidad.
El desafío es conseguir que conversen entre sí y lleguen a quienes deben tomar decisiones durante el turno.
Esta brecha cobra especial relevancia en una industria presionada por elevar la productividad, controlar costos y sostener operaciones más seguras y trazables.
El informe global Tracking the Trends 2026 de Deloitte sitúa los datos, la inteligencia artificial y las operaciones inteligentes entre los factores que marcarán a la minería durante los próximos 12 a 18 meses.
En Chile, expertos del sector han advertido además que la interoperabilidad, la ciberseguridad y la preparación de los equipos son los principales factores que dificultan el paso desde pilotos aislados hacia implementaciones a escala industrial.
El mayor desafío está en el cumplimiento del plan. En una faena, no basta con saber cuánto material se movió.
También es esencial saber si se extrajo en el lugar, la secuencia, la geometría, el tiempo y el destino previstos.
Si la ejecución se separa del diseño y las recomendaciones llegan tarde, la desviación puede propagarse al carguío, transporte, stocks y planta.
Esto puede afectar productividad, costos, seguridad y calidad del mineral, es decir, la cadena de valor completa.
**“La pregunta crítica no es cuántos datos tiene una mina, sino si esos datos permiten saber, dentro del turno, qué se apartó del plan y qué acción corresponde tomar.
El valor se pierde cuando la información llega después de que la operación ya avanzó”, señala Phillip Whatmore, CEO de TIMining.**
Otra brecha importante es la integración. En muchas operaciones, cada área observa una parte distinta de la realidad.
Esto ocurre mediante plataformas o sistemas que fueron incorporadas en momentos diferentes y con estructuras de datos propias.
El resultado puede ser una mina con abundante información, pero sin una visión operacional común.
Integrar no significa reemplazar todos los sistemas existentes, sino conectarlos. Estandarizar sus datos y vincular la intención del plan con lo que efectivamente ocurre desde la preparación hasta la planta.
La arquitectura de tres capas descrita por TIMining. Para su plataforma CORE responde esa lógica. La primera capa conecta de manera agnóstica múltiples fuentes de datos. Como sistemas de gestión de flotas, geología, sensores, topografía y planta.
La segunda capa modela la información mediante algoritmos que infieren el estado de la mina e identifican fugas de valor.
Por último, la tercera capa entrega una interfaz de visualización 3D de la mina, alertas y aplicaciones operacionales en línea.
También incorpora interfaces máquina a máquina y un agente conversacional de IA que se comunica en lenguaje natural.
El gran beneficio, sin embargo, no está en sumar otra interfaz, sino en reducir el tiempo entre la desviación y la decisión.
El tercer desafío es controlar el uso de la inteligencia artificial para que no se transforme en una fuente de errores y desviaciones.
La IA no puede operar como una caja negra ni reemplazar el criterio del ingeniero. Debe mostrar de dónde proviene la información.
También debe trabajar sobre una fuente operacional confiable y dejar la decisión crítica bajo control humano.
El desafío para 2026, por tanto, es construir una cadena confiable que conecte datos, modelo operacional, alertas y responsables.
Esta cadena debe permitir auditar por qué se tomó una decisión y medir si la recomendación produjo una mejora real.
La operación que logre cerrar esa brecha no será necesariamente la que tenga más tecnología. Será la que logre transformar antes sus datos en decisiones verificables durante el turno.
