La IA impulsa la productividad en la industria minera
La implementación de la Inteligencia Artificial (IA) está transformando diversos sectores de la economía, y uno de los más beneficiados es el sector minero. De acuerdo con Gtd Perú, la adopción de la IA permite a las empresas tomar decisiones estratégicas basadas en el análisis y explotación de datos, lo que se traduce en beneficios como la mejora de los costos de logística y la reducción del inventario en un 30 % y 50 %, así como una mayor productividad y eficiencia en la operación.
Por ejemplo, la predictibilidad en el mantenimiento de maquinaria y fajas transportadoras evita paradas no programadas, maximiza la productividad y reduce los costos de producción en un 10 % y 20 %. Además, permite gestionar los costos de calidad y generar eficiencias.
Para Ethel Bazan, gerente comercial de Gtd Perú, la IA ha permitido una mayor eficiencia en la exploración y explotación de minerales, mejorando significativamente la productividad y rentabilidad de las empresas mineras. Además, la IA facilita el análisis de grandes cantidades de datos y la identificación de patrones y tendencias, lo que ayuda en la toma de decisiones y la optimización de los procesos productivos.
Innovación y crecimiento económico impulsados por la IA en Latinoamérica
Según el informe 44 de la revista Integración y Comercio del BID, determina que la Inteligencia Artificial puede aumentar el crecimiento económico anual en Sudamérica en un punto porcentual. El estudio analiza el impacto de la IA en las principales economías de la región: Argentina, Brasil, Chile, Colombia y Perú, que representan el 85% de la producción económica sudamericana.
«La implementación de la inteligencia artificial como herramienta para mejorar la eficiencia y el progreso de las empresas en Latinoamérica es crucial, especialmente en un momento en que la región ha enfrentado históricamente bajos niveles de productividad, agravados por la pandemia de COVID-19. La IA representa una oportunidad única para que las economías de la región den un salto hacia una mayor innovación y crecimiento económico», señala Bazan.
No obstante, esta tecnología presenta desafíos importantes para su implementación en el sector minero, como la calidad de los datos, la cultura empresarial resistente a la adopción de la IA, la falta de capacidades internas y el costo del proceso.
Para lograr una implementación exitosa de la IA, se deben abordar cinco etapas: Descubrimiento de los problemas del negocio, Preparación de Datos, Modelado (definición del modelo de aprendizaje automático), Comunicación de Insights y finalmente la etapa Operacional la cual integra la solución en los procesos de trabajo diarios y la capacitación del personal para su correcto uso.
