Con el fin de intercambiar experiencias que contribuyan con la innovación, la inclusión y transformación digital del país en favor de la ciudadanía, el Jurado Nacional de Elecciones (JNE) presentó su solución tecnológica “EleccIA” al Centro de Cooperación en Gobierno Digital Corea-Perú.

Dicha herramienta digital es un innovador proyecto desarrollado por el JNE con Inteligencia Artificial (IA), que permitirá agilizar la justicia electoral en los comicios en marcha y en los que se desarrollen el próximo año, como las elecciones generales y elecciones regionales y municipales de 2026.

En la reunión participaron el presidente del JNE, Roberto Burneo, y el director del referido centro, Shin Daul, quien estuvo acompañado de Patricia Gamio Franco, subsecretaria I de la Subsecretaría de Política y Regulación Digital de la Secretaría de Gobierno y Transformación Digital de la Presidencia del Consejo de Ministros.

El titular del JNE resaltó que la visita y las opiniones del consultor coreano resultan muy positivas, puesto que permitirán dar un mayor impulso a la cooperación que el Perú y Corea, a través de la PCM, mantienen en esta materia.

“El intercambio de experiencias nos ayudará a avanzar en este gran esfuerzo y trabajar con mayor eficiencia en el desarrollo tecnológico; esto no es el futuro, ya es el presente”, subrayó al concluir el encuentro.

Por su parte, Shin Daul manifestó estar “gratamente sorprendido” con el producto y dijo que este puede ser un gran modelo para otras entidades públicas en el país que aspiran a darle confianza al ciudadano.

El experto resaltó que el trabajo evidencia “una pasión por el desarrollo y uso de la Inteligencia Artificial” y expresó su voluntad de colaborar con los organismos peruanos, ya que en su país (Corea del Sur) hubo errores cuando se comenzó a aplicar la IA, que espera explicar para que no se repitan en el Perú.

En la cita, Abraham Torres, jefe de la Oficina General de Tecnologías de la información del JNE y gestor del proyecto, detalló aspectos del funcionamiento del producto y los beneficios que proporcionará a la administración de justicia electoral.

Fuente: Andina

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“Los líderes en sectores intensivos en capital están descubriendo la necesidad de aprovechar las tecnologías digitales para gestionar proyectos de capital de manera eficiente, superando así los desafíos de planificación que conducen a retrasos y pérdidas financieras”, explica Flavio Dayrell, Socio Líder de Capital Projects para EY Latin America.

En este contexto, las tecnologías más utilizadas en la planificación, diseño y ejecución de proyectos de capital para mejorar la eficiencia incluyen: AWP, BIM, GIS y Digital Twin. Aunque la adopción en el sector minero es actualmente baja, estas tecnologías han demostrado su eficacia en otros sectores a lo largo de más de una década.

• Advanced Work Packaging (AWP): Este sistema disciplinado de gestión de proyectos segmenta las actividades de proyectos de capital en paquetes de trabajo manejables para cada fase. AWP define el alcance del trabajo, los plazos y los recursos necesarios, organizándolos en diferentes paquetes que facilitan la ejecución.
• Building Information Management (BIM): Proporciona una representación digital del activo con información detallada de cada estructura, incluyendo especificaciones como diseños en 3D, tamaño, cantidad, secuencia de construcción, costos asociados y recursos. Los modelos BIM también ofrecen la flexibilidad para probar diversos diseños, materiales y equipos mediante modificaciones, lo que ayuda a evaluar sus efectos en los costos y la viabilidad.
• Geographic Information Systems (GIS): Ayuda a analizar la información geoespacial y ambiental de un área o superficie para proporcionar información sobre el terreno, la vegetación, el tipo de suelo, entre otros, lo que permite una mejor planificación de la construcción. Se utiliza generalmente en la exploración minera para analizar datos geoespaciales, identificar depósitos minerales y evaluar la viabilidad de una inversión en una mina.
• Digital Twin: La tecnología de gemelos digitales utiliza sensores, dispositivos de Internet de las Cosas (IoT) e inteligencia artificial (IA) para recopilar y sincronizar datos en tiempo real y crear una representación precisa (réplica virtual) de un activo físico o proceso. Dentro del alcance de la planificación de proyectos de capital, la tecnología de gemelos digitales puede aprovecharse a lo largo del ciclo de vida del proyecto, comenzando desde la simulación de diseños de ingeniería hasta el monitoreo continuo del progreso de la construcción comparando la estructura real con los modelos planificados.

 “En el actual panorama, es fundamental que las empresas mineras optimicen sus operaciones y minimicen los retrasos y sobrecostos. Para ello, es crucial prestar especial atención a tres variables esenciales: costos, tiempos y cumplimiento de objetivos. Contar con una asesoría especializada también puede significar una diferencia para la eficacia de estos proyectos, permitiendo evitar errores recurrentes y simplificar los procesos”, finaliza Renato Urdaneta, Socio de Consultoría de EY Perú.

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Las cifras que han salido sobre el tema confirman esto, ya que se calcula que una búsqueda de ChatGPT consume 10 veces más energía que una tradicional de Google. Además, se estima que debido a la cantidad de usuarios que usan estas herramientas, el consumo de los centros de datos es aproximadamente del 1% de la electricidad mundial.

Asimismo, el Foro Económico Mundial ha evidenciado que la IA consume 33 veces más energía para realizar una tarea que un software tradicional que se diseñe con el mismo propósito. No obstante, los beneficios de la IA son múltiples para las personas y las empresas, ya que permite reducir tiempos y costos en las tareas diarias y generar mayor productividad.

Incluso, hay informes que predicen que estas herramientas pueden reducir entre el 5% y 10% de las emisiones mundiales de gases de efecto invernadero de acá al 2030. Por ende, la cuestión es encontrar la manera en la que se puedan aprovechar al máximo las soluciones tecnológicas teniendo siempre presente la eficiencia energética que se debe buscar en los procesos.

Las organizaciones se pueden apoyar en empresas líderes en temas de energía y tecnología como Schneider Electric, que con soluciones avanzadas de refrigeración, softwares de monitoreo y gestión energética, y filtros activos armónicos, les permite a las industrias seguir usando la IA, pero de la mano de la sostenibilidad y eficiencia energética.

“Tecnologías como la IA llegaron para facilitarnos procesos, ser más eficientes y para ser aliadas en nuestra cotidianidad. Tenemos la responsabilidad de usarla de manera adecuada, con ética y teniendo presente que debemos encontrar un equilibrio entre la cantidad de uso que le damos y el consumo energético que esto genera. En Schneider Electric vemos la eficiencia energética como un pilar fundamental en la transformación digital de las empresas y un aliado para seguir recorriendo el camino de la sostenibilidad” afirmó Javier Ortiz, CEO de Schneider Electric para el Clúster Andino.

Las empresas han hecho grandes inversiones para estar a la vanguardia de las herramientas tecnológicas disponibles en el mercado, pero no se debe perder de vista que cada vez el mundo tiene el llamado a ser más consciente ambientalmente y más sostenible. Así como  es importante la implementación de la IA en los procesos de las industrias, debe ser también una prioridad la implementación de tecnológicas que permitan el consumo responsable de la energía.

Fuente: Difusión

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Lima, 06 de mayo de 2025. La inteligencia artificial está transformando la forma en que se identifican zonas de alto potencial mineral, optimizando recursos y reduciendo riesgos en la exploración minera. Claro ejemplo de ello es un caso emblemático en la región Cajamarca que fue presentado por Santiago Mayor, CEO de Geomatic World, durante su ponencia en la segunda jornada de proEXPLO 2025, un encuentro organizado por el Instituto de Ingenieros de Minas del Perú (IIMP).

La empresa canadiense dedicada a soluciones integrales, con sede en Montreal, ha desarrollado la plataforma GeoWorld Insight Technology, una herramienta que combina scripts en Python con el entorno ArcGIS, evitando el desarrollo desde cero de software propio. Esta estrategia ha permitido ofrecer soluciones más rápidas, escalables y rentables tanto a grandes compañías mineras como a gobiernos e incluso pequeñas empresas.

El estudio del caso presentado demuestra que a través de la integración de múltiples capas de datos geocientíficos —incluyendo información estructural, geológica, geoquímica y sensores remotos—, la empresa aplicó técnicas de machine learning, lógica difusa y análisis predictivo para generar un Mapa de Prospectividad Mineral (MPM).

Entre los hallazgos más importantes se destacan:

• Identificación de zonas prioritarias: Áreas con mayor superposición de variables recibieron puntuaciones elevadas, reforzando su potencial exploratorio.
• Manejo de incertidumbre: Gracias a la lógica difusa, se identificaron patrones amplios incluso en entornos con datos incompletos.
• Ventajas técnicas:  La metodología superó desafíos como la densa vegetación y terrenos complejos.

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Tercera ola

Para el CEO de Geomatic World, la inteligencia artificial representa una tercera ola en la evolución de la exploración minera: después de la adquisición de datos geocientíficos (1.ª ola) y la industrialización de la recopilación de datos (2.ª ola), ahora se avanza hacia la automatización del análisis mediante la IA.

“La inteligencia artificial ha venido a tomar un campo que va a ser parte del trabajo diario de todas las empresas y de todos los que estamos metidos en el mundo de la exploración. La IA nos permite interpretar la información a un costo mínimo y en menor tiempo”, señaló.

Mayor concluyó que la IA en minería está tomando el lugar que ocuparon hace dos décadas las imágenes satelitales, una novedad tecnológica en aquel entonces que pasó a convertirse en una herramienta imprescindible.

Fuente: IIMP

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La transformación digital avanza con fuerza en la industria minera de América Latina, impulsada por la necesidad de optimizar operaciones, reducir costos y mejorar la eficiencia energética. En este contexto, tecnologías como la realidad virtual, los modelos de datos y los gemelos digitales eléctricos están cobrando protagonismo, permitiendo a las empresas mejorar la planificación y el control de sus procesos, desde la extracción del mineral hasta su conversión en productos finales.

Un estudio sobre tecnologías emergentes en Latinoamérica, realizado por NTT DATA y Harvard Business Review (2024), revela que las empresas de la región están adoptando nuevas tecnologías para sus programas de transformación y el 92% dice haber tenido éxito con su uso en los últimos doce meses.

De la mano con esto, los gemelos digitales han empezado a abrirse camino en la región, especialmente en la industria minera. Incluso, según un informe de Mordor Intelligence (2023), se espera que este mercado mundial alcance los 91,92 mil millones de dólares de 2024 a 2029, registrando una tasa compuesta anual del 36,94% durante el período previsto.

En este escenario, Roberto Lepin, director de Servicios para el Clúster Andino Sur en Schneider Electric, señala que “la implementación de estas réplicas digitales eléctricas mejora la comprensión y visibilidad de los procesos mineros, facilitando una toma de decisiones más informada y una planificación más eficiente dentro de la planta, lo que optimiza la recuperación y el desempeño del sistema. Además, el monitoreo en tiempo real brinda a las operaciones información clave para un control más preciso del proceso”.

Hacia una minería digital y sostenible

Los gemelos digitales eléctricos son una herramienta que permite crear réplicas virtuales de los sistemas eléctricos de una mina para simular, predecir y anticiparse a cualquier imprevisto. Su implementación no solo contribuye a reducir costos operacionales y tiempos de inactividad, sino que también fortalece la resiliencia operativa, aspectos cruciales en un entorno altamente demandante como la minería.

En este contexto, Schneider Electric ha desarrollado su propia versión de esta tecnología, basada en el software ETAP con el objetivo de proporcionar una solución integral para la digitalización y actualización de la arquitectura eléctrica de las instalaciones mineras. Esta tecnología permite digitalizar y actualizar la arquitectura eléctrica de una instalación y, con ello, “las empresas pueden mejorar la seguridad de los trabajadores y reducir los tiempos de inactividad, además de garantizar el cumplimiento de normativas vigentes”, explica el ejecutivo.

Entre sus principales ventajas, Lepin destaca que “puede digitalizar toda la red, además de identificar con facilidad las necesidades de actualización de equipos y su beneficio, en el caso de que se planee una modernización de la planta”.

Además, la incorporación de estas representaciones digitales avanzadas, junto con la digitalización de diagramas unifilares —herramientas dinámicas que permiten simular, evaluar, actualizar y gestionar los sistemas eléctricos— facilita la identificación y resolución de problemas antes de que ocurran, reduciendo los tiempos de diagnóstico de fallas y mejorando la eficiencia operativa.

A medida que la industria minera avanza hacia un modelo más sostenible y eficiente, el uso de tecnologías como los gemelos digitales eléctricos será clave para afrontar los desafíos del futuro. La adopción de estas soluciones impulsa la productividad y la reducción de costos y contribuye a la transición hacia una minería más segura, automatizada y alineada con los compromisos ambientales y regulatorios de la región

Fuente: Difusión

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Al respecto, Pía Torres, gerente de innovación del Hub de Innovación Minera del Perú, sostiene que la automatización está revolucionando la forma en que se llevan a cabo las operaciones en todo el ciclo minero, desde la exploración y el desarrollo de yacimientos hasta la extracción y el procesamiento de minerales.

Desde la perspectiva del Hub, puede resumirse en tres los principales aportes de la automatización de procesos a la evolución de la minería, ventajas que no solo serán mayores en pocos años, sino que vienen ya experimentándose:

1. Reducción de riesgos y peligros laborales. En primer lugar, la automatización ha permitido proteger mejor a los trabajadores del entorno minero. El uso de equipos y sistemas automatizados permite llevar a cabo tareas peligrosas y repetitivas sin que el operario esté presente físicamente. Esta mejora es un aspecto fundamental para garantizar condiciones de trabajo más seguras y saludables en la industria.
2. Eficiencia en las operaciones mineras. Los sistemas automatizados pueden funcionar de manera continua y consistente, lo cual elimina los tiempos de inactividad y maximiza la productividad. Por ejemplo, usar vehículos autónomos para transportar materiales dentro de la mina permite operar de corrido las 24 horas del día, los 7 días de la semana, eliminando descansos o cambios de turno.
3. Supervisión más precisa y monitoreo remoto. Gracias a la implementación de sensores, dispositivos IoT (Internet de las cosas) y sistemas de análisis de datos, es posible supervisar y controlar a distancia equipos y procesos mineros. Esto agiliza la toma de decisiones, ya que se pueden detectar y solucionar problemas en tiempo real, y por tanto, optimizar la operación y reducir los costos.

Si bien la automatización en la minería ofrece grandes beneficios, también  plantea desafíos y consideraciones importantes. Uno de ellos es la necesidad de capacitar y facilitar que la fuerza laboral se adapte a los nuevos sistemas y tecnologías. Es fundamental brindar a los trabajadores las habilidades y conocimientos necesarios para operar y mantener los equipos automatizados de manera efectiva.

En tal sentido, el Hub mantiene su compromiso de brindar capacitaciones a sus empresas socias, ejecutando talleres de aplicación a corto y mediano plazo, y comprometiendo a los actores a seguir actualizándose.

Sobre el Hub de Innovación Minera del Perú

El Hub de Innovación Minera del Perú es una asociación que nace por iniciativa de las empresas mineras para facilitar la innovación y la colaboración en el sector, promoviendo proyectos colaborativos y codesarrollos en respuesta a sus desafíos. Entre sus objetivos se encuentran: promover la cultura de innovación y colaboración, disminuir el esfuerzo de conexión con el ecosistema, acelerar el desarrollo de iniciativas que resuelvan desafíos y posicionar al sector minero como un sector innovador.

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Uno de los principales factores del alto consumo de agua de la IA es la necesidad de mantener refrigerados los servidores que procesan grandes volúmenes de información.

Según Néstor Andrés Jiménez, gerente de TI para países andinos en Schneider Electric, un centro de datos puede llegar a usar hasta 1,5 millones de litros de agua al día solo para enfriar sus sistemas.

“Un ejemplo fue la moda de transformar fotos al estilo Ghibli usando IA, que generó 215 millones de solicitudes y consumió alrededor de 215 millones de litros de agua para procesarlas”, explicó el experto.

¿Cuánta energía consume realmente la inteligencia artificial?

En ese contexto, Jiménez detalla cuatro formas en que la inteligencia artificial consume agua y cuánta energía realmente requiere para operar:

1. Consumo energético intensivo: La IA trabaja con vectores y realiza operaciones matriciales, lo que requiere el uso de GPUs especializadas para acelerar los procesos de aprendizaje automático implicando un alto consumo eléctrico. “Los centros de datos representan cerca del 3% del consumo energético global, y se estima que esa cifra aumentará antes de 2030″, señala Jiménez.
2. Huella hídrica invisible: No toda el agua utilizada por la IA proviene directamente del enfriamiento de servidores. También existe una huella hídrica indirecta asociada a la generación de la energía que alimenta estos centros. Dependiendo de la fuente (hidroeléctrica o térmica), se requieren hasta 4 litros de agua por cada kilovatio-hora producido. Al considerar la cantidad de megavatios que se consumen en operaciones de IA intensiva, el impacto se vuelve preocupante.
3. Extracción de materiales y construcción de infraestructura: El desarrollo de tecnologías renovables para alimentar los centros de datos como paneles solares o turbinas eólicas, también genera un impacto ambiental. La producción de estos sistemas requiere minerales como litio, cobre y tierras raras, cuya extracción y procesamiento demanda grandes volúmenes de agua.
4. Fabricación de hardware especializado para IA: El diseño y producción de chips avanzados como GPUs y TPUs, fundamentales para operar modelos de IA, requieren miles de litros de agua ultrapura para limpiar las obleas de silicio durante su fabricación. Esta agua no siempre es contabilizada, pero representa una parte significativa de la huella hídrica de la IA. Cuanto más complejos y potentes son los chips, mayor es el volumen de agua necesario para su elaboración.

En Perú, aún hay mucho por hacer. Aunque ya se produce un 10% de energía eléctrica a partir de renovables, según cifras del Ministerio de Energía y Minas, el crecimiento de la IA obliga a acelerar las inversiones en infraestructura sostenible.

“Schneider Electric también ha sido reconocida por su enfoque en la sostenibilidad y la eficiencia energética a nivel global. Según un artículo de Global Energy, la empresa promueve soluciones innovadoras para optimizar el consumo energético y fomentar el uso de energías renovables, contribuyendo a un suministro sostenible”, finalizó Jiménez.

Fuente: Difusión

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De hecho, muchas organizaciones están reflexionando respecto a que la seguridad no se trata solo de proteger la red de amenazas tradicionales, sino que de asegurar que las grandes cantidades de datos manejados por sistemas de IA no se conviertan en armas de guerra para los ciberdelincuentes, que están ansiosos por iniciar el gran golpe a una compañía.

Así lo reconoce Jorge Román Deacon, director de Tecnologías y Ciberseguridad de Soluciones Virtuales Perú®, quien manifiesta que- si bien las herramientas de IA tienen el potencial de transformar las operaciones de los clientes, proveedores y en general de toda una empresa- también introducen y revelan riesgos significativos.

“Ya sea por filtraciones de datos, brechas en la cadena de suministro, controles de acceso inadecuados o actores maliciosos que emplean IA para mejorar los ciberataques, hay un nuevo conjunto de desafíos de ciberseguridad que tienen que abordarse en el menor tiempo posible”, sostiene el ejecutivo.

A la vez aclara que no se trata solo de las mismas amenazas convencionales con un giro moderno, pues la IA también introduce nuevos vectores de riesgos de seguridad que los profesionales de TI pueden no haber considerado completamente.

Riesgos emergentes 

En este sentido, el director de Soluciones Virtuales Perú® mencionó los siguientes nuevos vectores de ciber riesgos:

1. Uso de IA en la sombra. Esto ocurre cuando los usuarios utilizan herramientas tecnológicas o plataformas de IA que no están oficialmente autorizadas por los equipos de TI o de cumplimiento de la organización. Por ejemplo, un trabajador podría comenzar a utilizar una herramienta de IA gratuita para automatizar sus funciones laborales, pensando que le facilitará la vida. No obstante, sin la supervisión adecuada, la IA podría suponer una brecha de fuga de datos personales y manejar incorrectamente los datos confidenciales exponiéndolos a terceros y causando una infracción de cumplimiento normativo y daño a la reputación de la compañía.
2. Exposición de datos. Cuando las empresas utilizan IA para analizar datos sensibles de clientes, a menudo olvidan implementar protocolos de seguridad para el manejo de datos. Sin políticas sólidas de supervisión de las fuentes de IA y gestión en el ciclo de vida de los datos, los sistemas de IA pueden exponer detalles personales, financieros y/o sanitarios a personal no autorizado.
3. Controles de acceso. La IA puede agilizar procesos como la recuperación o reconstrucción de documentos. Pero si los controles de acceso no están configurados con los privilegios correctos, los usuarios sin la autorización necesaria pueden acceder a información confidencial que no les compete. “Partamos del supuesto de que un trabajador que no debería tener acceso a informes financieros ni a costos claves, termina recuperándolos a través de una herramienta de IA. Este acceso no autorizado puede llevar a una filtración de datos sensibles y resultar en graves daños financieros, pérdida de confianza y desventaja estratégica si su competencia consiguiera dichos documentos”, alerta el experto.
4. Ataques potenciados por IA. Acceder a sistemas restringidos solía requerir técnicas de fuerza bruta o algunas habilidades de ingeniería social. Ahora, la IA puede hacer el trabajo pesado y de una manera muy simple y eficiente. Las herramientas impulsadas por IA pueden analizar estructuras de contraseñas, predecir credenciales probables y automatizar ataques por combinaciones con una velocidad sin precedentes y con resultados casi instantáneos.
5. Deepfakes de voz y video. El robo de identidad siempre ha sido una preocupación, pero nunca tan alarmante como ahora que la IA lo ha llevado a gran escala. Con el incremento de la tecnología de deepfake impulsada por IA, los ciberdelincuentes ahora pueden utilizar herramientas para crear clonaciones de voz y video convincentes de ejecutivos de empresas, trabajadores o incluso clientes. Estos deepfakes pueden ser utilizados para defraudar a las empresas o sorprender a los usuarios para que compartan información sensible.

Jorge Román Deacon comenta que, si bien los investigadores han anunciado durante mucho tiempo que las tecnologías de deepfake e IA podrían ser explotadas por criminales, esto ha comenzado a convertirse en una realidad. Uno de los ejemplos más impactantes, añade, ocurrió recientemente en Hong Kong, donde un trabajador financiero fue engañado para pagar 25 millones de dólares después de una videollamada con un “Director Financiero” deepfake.

“El trabajador pensó que estaba asistiendo a una videoconferencia legítima con varios colegas, sólo para descubrir más tarde que cada participante, incluido el CFO, era una suplantación sistemática de deepfake generado por IA. Los estafadores utilizaron tecnología avanzada para imitar voces y apariencias, montando un operativo de estafa millonaria para que la víctima creyera que la transacción estaba autorizada”, puntualiza.

A la vez, afirma que gestionar herramientas de seguridad de IA requiere una comprensión profunda del aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, el monitoreo de datos y la detección avanzada de amenazas, habilidades que son escasas. Y advierte: “Hasta que las organizaciones puedan tomar conciencia y cerrar esta brecha de seguridad, seguirán siendo altamente vulnerables a sofisticadas amenazas cibernéticas impulsadas por IA”.

Fuente: Difusión

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Tal ha sido su impacto que según Orion Market Research, la IA en el mercado minero podría crecer a una tasa compuesta anual (CAGR) significativa del 14.8% durante el período 2024-2031, lo que refleja el potencial de esta tecnología para seguir revolucionando a este rubro.

Una de las principales tendencias en este ámbito es la integración de la IA en los sistemas de minería ya existentes. Para Sergio Campana, SWC Technology and Innovation Leader en Rockwell Automation, esta no es una solución aislada, sino una herramienta que se adapta a los procesos cotidianos, elevando la productividad y permitiendo a los operarios prevenir problemas antes de que ocurran. “La IA se ha convertido en un aliado estratégico que se acerca al usuario para resolver problemas a nivel de procesos, reduciendo la latencia y, a su vez, incrementando la productividad”, asegura.

Además, la adopción de esta herramienta está dando un paso más en la sostenibilidad del sector. De acuerdo a Andrea Ruotolo, Global Head of Customer Sustainability en Rockwell Automation, las tecnologías basadas en IA no solo mejoran el uso de los recursos, sino que también contribuyen a la reducción de desechos y la minimización del impacto ambiental. “Estamos viendo cómo las operaciones mineras se vuelven más eficientes en cuanto al uso de energía y recursos, lo que nos lleva a una minería más responsable con el medio ambiente”, destaca.

Mayor eficiencia y seguridad

Uno de los cambios de paradigma que ha irrumpido de la mano de esta revolución tecnológica, y que está marcando la diferencia en la minería peruana, es la implementación de gemelos digitales. Estos modelos virtuales permiten simular el comportamiento de equipos y procesos antes de su construcción, lo que reduce significativamente los costos operativos. Un informe de McKinsey & Company revela que el uso de esta tecnología ha permitido a las compañías mineras reducir hasta un 20% sus costos operativos. “Los gemelos digitales permiten realizar ajustes antes de que se presenten problemas en el terreno, lo que marca una diferencia significativa en términos de eficiencia y ahorro”, comenta Campana.

Por otro lado, la automatización está tomando un rol clave. Vehículos autónomos, maquinaria sin intervención humana y sistemas predictivos que alertan sobre fallas, ahora forman parte de la minería del futuro. “Estamos siendo testigos de una conversión profunda en la industria, donde las máquinas no solo ejecutan tareas repetitivas, sino que toman decisiones basadas en datos en tiempo real, optimizando su rendimiento”, señala el experto.

En este contexto, Rockwell Automation plantea la importancia de integrar esta herramienta, aseverando que, a través de sistemas inteligentes y análisis predictivos, las empresas pueden tomar decisiones más precisas, asegurando la continuidad y eficacia de sus operaciones en un entorno global cada vez más complejo.

“La inteligencia artificial, integrada directamente en los dispositivos y sistemas de control, permite abordar los problemas en su origen, optimizando los procesos en tiempo real. En el caso de los sistemas MES y de diseño, la IA generativa capta las mejores prácticas y ajusta los procesos de producción, brindando a los usuarios la capacidad de tomar decisiones informadas y más eficaces basadas en datos concretos. Además, los datos recolectados por nuestros PLC a través de los sensores de las máquinas son cruciales para entrenar la IA y facilitar su implementación. Estos datos permiten realizar un mantenimiento predictivo, un control autónomo y garantizar la calidad de los procesos de producción”, añade Campana.

La seguridad en las minas también es un foco de atención para esta herramienta, lo que se refleja en que los sistemas predictivos permiten identificar riesgos antes de que se materialicen, reduciendo el número de accidentes en el sector. “La automatización también está cambiando la forma en que se gestionan los recursos humanos en las minas, especialmente ante la creciente escasez de mano de obra calificada. Ello evidencia que el futuro de la minería busca la innovación permanente, con un enfoque claro en la optimización, la sostenibilidad y la seguridad”, concluye Ruotolo.

Así entonces, la transformación en el sector es clara: la minería peruana está avanzando hacia una nueva era, donde la tecnología y la sostenibilidad se combinan para redefinir lo que significa operar en un sector tan crucial para la economía del país.

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La tecnología, desarrollada junto a la empresa EMERSON, utiliza una herramienta de machine learning que permite monitorear y predecir fallas en los equipos del área de procesamiento del cobre.

El primer foco de aplicación ha sido el monitoreo de las cuatro bombas principales del área de procesamiento, encargadas de transportar la pulpa del mineral hacia los ciclones para su separación.

Gracias al análisis de datos en tiempo real, la IA puede detectar anomalías con semanas de anticipación, permitiendo el planeamiento de mantenimientos preventivos y reduciendo las paradas no planificadas.

Desde el inicio de sus operaciones en el 2022 como una mina 100% digital, Quellaveco ha recopilado grandes volúmenes de datos. Al combinar esta información con la capacidad de aprendizaje de la inteligencia artificial, es posible identificar patrones, optimizar el desempeño de los equipos y anticipar posibles fallas con días e incluso meses de anticipación.

“En Quellaveco hemos logrado un hito representativo para el sector al usar inteligencia artificial para monitorear el comportamiento del área de molienda. Esta herramienta está permitiendo mejorar la confiabilidad de la planta y por ende la disponibilidad de los activos y del proceso de molienda”, destacó Manuel Valverde, gerente de Estrategia y Confiabilidad de Activos de Anglo American.

La operación Quellaveco de Anglo American, no prevé limitar el uso de la IA a su aplicación actual. En la siguiente etapa, su implementación se ampliará a nuevos componentes y procesos dentro de la operación. Con cada nueva aplicación, la tecnología continuará evolucionando, mejorando su capacidad de predicción y asegurando que Quellaveco se mantenga a la vanguardia de la minería digital.

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