Dos proyectos desarrollados en Chile están comenzando a aplicarse en faenas mineras chilenas para acelerar análisis geológicos y mejorar la precisión en perforaciones, con el objetivo de aumentar productividad y reducir costos operativos. Uno de ellos es la herramienta de Lidenbrock, una empresa chilena que integra modelos de inteligencia artificial, y el otro es una solución de proveedores locales orientada a optimizar la puntería de las brocas en terreno.
La inteligencia artificial, IA, es la capacidad de sistemas computacionales para realizar tareas que requieren inteligencia humana, como clasificar datos o predecir resultados. Según un estudio de la Universidad de Stanford, el 78% de las organizaciones ya está incorporando IA en sus procesos. A nivel de la industria, la consultora Precedence Research proyecta que las soluciones de IA aportarán USD 800.000 millones hacia 2034, una cifra equivalente a más de dos veces el Producto Interno Bruto anual de Chile, lo que muestra el tamaño del mercado potencial.
En Chile, la Comisión Chilena del Cobre, Cochilco, en su estudio de Innovación en Empresas Proveedoras de la Minería, registra que más de 300 empresas han implementado soluciones tecnológicas y que el 66% se define como proveedor de alto componente de conocimiento, investigación, desarrollo e innovación. Ese ecosistema explica por qué surgen proyectos locales que no solo buscan eficiencia en la faena, sino también oportunidad de exportación.
La herramienta de Lidenbrock se enfoca en la lectura del suelo y en acortar el tiempo de análisis geológico que antecede al sondaje. Francisco Anguita, CFO, COO y cofundador de Lidenbrock, dice que "la misión fue construir una herramienta que hiciese simple lo complejo, que combinase metodologías de herramientas de aprendizaje de máquina con metodologías tradicionales de geología y geoestadística". El aprendizaje de máquina, o machine learning, es una técnica de IA que detecta patrones en datos para hacer predicciones. La geoestadística es la disciplina que aplica estadística al estudio de variables geológicas. La combinación permite detectar con mayor rapidez y claridad zonas con mayor probabilidad de mineralización, lo que reduce las vueltas de muestreo y acelera decisiones en terreno.
La segunda solución, desarrollada por proveedores locales y ya en pruebas pilotos en faenas, apunta a aumentar la precisión en las perforaciones. Mejorar la puntería de la broca reduce rehacer pozos y el consumo de energía y agua asociado a sondajes errados. Las fuentes disponibles no entregaron el nombre del desarrollador ni cifras públicas sobre eficiencia alcanzada, por lo que aún falta transparencia sobre resultados concretos en terreno.
En la práctica, estas tecnologías tienen dos efectos claros. Por un lado, aumentan la productividad y pueden bajar costos operativos al disminuir tiempo de análisis y reprocesos. Por otro lado, transforman labores en faena: trabajos repetitivos y de inspección pueden automatizarse, mientras aparece demanda por perfiles técnicos en datos y mantenimiento de sistemas. Eso implica un cambio en el empleo, no necesariamente una reducción neta inmediata, pero sí una reubicación de funciones y necesidad de capacitación.
La brecha entre anuncio y disponibilidad real es relevante. Algunas soluciones ya se aplican en faenas chilenas; otras siguen en piloto y requieren validación adicional antes de escalar. Para que Chile capitalice y exporte estas tecnologías, los desarrolladores deberán documentar resultados, cumplir normativas de seguridad y demostrar ahorro real a las mineras. También será clave la colaboración entre empresas proveedoras, universidades y entidades como Cochilco para estandarizar mediciones y facilitar adopción.
En resumen, la combinación de herramientas locales de IA para lectura geológica y para la precisión en perforaciones muestra que la innovación minera chilena avanza más allá del discurso, pero el impacto final dependererá de la evidencia en terreno, la formación de capital humano y la capacidad de los proveedores para transformar pilotos en soluciones exportables.
