Perú: El uso de IA permite identificar yacimientos un 30% más rápido

La consultora NTT DATA Perú y la empresa de soluciones de IA para geociencias, Mineral Forecast, informaron recientemente la firma de una alianza estratégica para modernizar la exploración minera en el Perú mediante la incorporación de inteligencia artificial (IA) y tecnologías avanzadas de análisis geocientífico. Ambas organizaciones aseguraron que la colaboración marca un hito para la industria minera del país, principal soporte de la economía peruana, al transformar profundamente la forma de descubrir y desarrollar recursos minerales al identificar zonas prioritarias de forma más certera. Esto se traduce en ahorros sustanciales en los costos operativos.

Gracias a esta sinergia, añadieron, se están llevando a cabo proyectos pioneros de targeting geológico en Perú, utilizando tecnologías disruptivas como aprendizaje automático (ML, por sus siglas en inglés), modelos predictivos y análisis algorítmico avanzado. Esta nueva generación de soluciones permite a las empresas mineras tomar decisiones más rápidas y precisas, maximizando sus probabilidades de éxito y reduciendo significativamente los riesgos operativos y económicos.

En Perú, en los últimos años, la minería ha contribuido con un porcentaje que varía entre el 10 % y el 16 % del Producto Bruto Interno (PBI) del país. Este aporte se debe tanto a la actividad extractiva de minerales como a los servicios conexos. En términos monetarios, se habla de más de S/ 56.904 millones de soles (casi 16 mil millones de dólares) por concepto de canon, regalías y derechos de vigencia entre 2015 y diciembre de 2024.

Mariano Prieto, director de Industria en NTT DATA, considera que la industria minera peruana está en un nivel seis de maduración en la adopción de estas herramientas, y avanza a un ritmo de 10 % anual en minería digital. En entrevista con ComputerWeekly en Español, el ejecutivo brinda mayores detalles sobre los usos de estas tecnologías en el Perú y la región.

¿Cómo se están usando la IA, ML y robótica en la industria minera local y regional?

Mariano Prieto: En la minería peruana y latinoamericana, la IA, el aprendizaje automático (ML) y la robótica mejoran la eficiencia, seguridad y sostenibilidad. Se usan para automatizar procesos, optimizar operaciones, prevenir accidentes y minimizar el impacto ambiental. Además, tecnologías como gemelos digitales y exploración avanzada están revolucionando la industria, haciéndola más competitiva y moderna.

¿Cómo se optimiza la etapa de exploración y perforación?

Mariano Prieto: La inteligencia artificial y la robótica mejoran la exploración y la perforación minera al optimizar datos geológicos, usar sensores avanzados y modelar digitalmente los yacimientos. Las empresas emplean IA para interpretar datos sísmicos y electromagnéticos, mientras que robots perforadores aumentan la precisión. Se espera mayor automatización, exploración remota con drones y tecnologías que reduzcan el impacto ambiental, haciendo la minería más eficiente y sostenible.

¿Qué se ha logrado con su uso?

Mariano Prieto: La IA y la robótica han logrado avances significativos en la exploración y perforación minera. Por ejemplo, en Perú, el uso de IA ha reducido el tiempo de identificación de yacimientos en un 30 %, optimizando recursos y costos. Además, plataformas de Technology han mejorado la precisión en la exploración, permitiendo identificar zonas prioritarias con hasta un 40 % más de certeza. Sin embargo, es clave combinar tecnología con criterio humano para evitar errores costosos, como ocurrió en una campaña de perforación que generó pérdidas superiores a un millón de dólares por confiar ciegamente en modelos digitales.

¿Qué se planea lograr en concreto con la alianza con Mineral Forecast?

Mariano Prieto: La alianza entre NTT DATA y Mineral Forecast busca revolucionar la exploración minera con IA y ML. Se espera mejorar la precisión en la identificación de yacimientos, reducir costos operativos y acelerar descubrimientos. Sus modelos predictivos permiten evaluar zonas con hasta un 40 % más de certeza, optimizando perforaciones y minimizando riesgos. Esta colaboración marca un hito en la minería digital y sostenible

¿Ya hay casos de usos de gemelos digitales en la región o el país? ¿Cómo funcionan? ¿Es solo para manufactura o puede usarse en Minería?

Mariano Prieto: Los gemelos digitales ya se aplican en minería y manufactura en la región. En Perú, Quellaveco usa simulaciones digitales para optimizar seguridad y procesos, mientras que, en Chile, Escondida los emplea para mejorar eficiencia y reducir impacto ambiental. Funcionan como réplicas virtuales que analizan datos en tiempo real. Además de Minería, son útiles en energía, automotriz y salud, permitiendo decisiones más precisas y mejoras operativas

¿Se usa blockchain para minería o es solo útil para otro tipo de sectores, como el financiero?

Mariano Prieto: Blockchain se usa en minería para mejorar la transparencia y trazabilidad de la cadena de suministro. Las empresas lo aplican para gestionar concentrados minerales y verificar datos en tiempo real. Además, facilita contratos inteligentes y pagos automatizados. Aunque es clave en el sector financiero, también optimiza procesos en energía y manufactura. Su adopción sigue creciendo en diversas industrias.

¿Cuál es el nivel de madurez en la adopción de tecnología en el sector minero local? ¿Qué se ha logrado y que hay pendiente para poder decir: “tenemos Minería Digital”?

Mariano Prieto: El sector minero en Perú avanza en Minería Digital, con un crecimiento del 10 % en madurez tecnológica. Empresas como Las Bambas han invertido muchos millones de dólares en transformación digital; sin embargo, aún falta mayor integración de automatización, IA y análisis de datos para optimizar procesos. La digitalización mejora la eficiencia y sostenibilidad, pero requiere inversión y capacitación.

Del 1 al 10, ¿qué nivel de avance en el uso de IA vemos en la minería local y regional?

Mariano Prieto: El avance de la inteligencia artificial en la minería peruana y regional se encuentra, bajo mi opinión, en un nivel 6 de 10. Empresas como Quellaveco han implementado IA para optimizar procesos, reduciendo costos significativamente. Sin embargo, aún falta mayor integración de automatización y análisis predictivo. En América Latina, Chile lidera con IA en exploración y mantenimiento predictivo. La adopción sigue creciendo, pero desafíos como la capacitación y la inversión limitan su expansión. Para alcanzar un nivel 9 o 10, se requiere mayor digitalización y colaboración entre industria y tecnología.