Autor: DANIELA ZARATE
Inteligencia artificial industrial avanza pero con frenos
Inteligencia artificial industrial avanza pero con frenos DANIELA ZÁRA1E La inteligencia artificial avanza con fuerza en industrias intensivas intensivas en activos, pero su adopción efectiva aún enf renta obstáculos estructurales.
De acuerdo con el Kyndryl Readiness Readiness Report 2025, elaborado con lideres de sectores comparables comparables a la minería como manufacturay manufacturay energía, más de la mitad de las organizaciones no logra seguir el ritmo del avance tecnológico y 54% afirma que la innovación se retrasa por problemas en su base tecnológica. Además. 69% considera considera que sus sistemas de lA no están están preparados para riesgos futuros. futuros. reflejando brechas entre inversión inversión digital y madurez operacional operacional El diagnóstico apunta a factores cuhurales y técnicos.
Un 30% de los ejecutivos reconoce que la toma toma de decisiones internas es demasiado demasiado lenta, mientras que una mayoria adeerte que la infraestrucNra infraestrucNra heredada limita el despliegue de soluciones avanzadas En paralelo, paralelo, especialistas coinciden en que el desafio además de tecnológico tecnológico es organizacional, ya que la adopción de lA exige rediseriar procesos. procesos. gobernanza de datos y capacidades capacidades humenas. Sinembargo. lainteligenciaartificial lainteligenciaartificial se perfile hoy como un motor de precisión industnal.
Ya se utilizan utilizan cámaras inteligentes para identificar defectos y ajustar procesos procesos automáticamente con el fm de prevenir fallos futuros, mientras mientras algoritmos avanzados pueden evaluar miles de variables para optimizar optimizar diseños y operaciones complejas. Esto se puede ver en experiencias experiencias concretas que muestran la lA puede generar valor cuando se implementa con foco operativo.
Un etemploes Minverso, empresa tecnológica que desarrolla plataformas plataformas inmersivas basadas en realidad realidad vetual. gemelos digitales e oteligencia oteligencia artificial para entrenamiento entrenamiento y simulación industrial. implementó una experiencia inrrlersiva inrrlersiva que permite comprender el proceso productivo completo desde la mina hasta el puerto, fortaleciendo fortaleciendo transparencia y vinculo territorial.
González agrega que los resultados resultados son medibles en segundad. capacitación y productividad En ese sentido, destaca que la plataforma plataforma permite “entrenar procedimientos, procedimientos, comprender sistemas complelos y simular escenarios de forma inmersiva, repetible y medible. medible. sin exponer a los trabajadores ni interrumpir la operación”. El reto ahora es escalar estas soluciones a toda la industria.
Informe internacional advierte brechas estructurales en adopción tecnológica, FACTORES CULTURALES Y TÉCNICOS: Inteligencia artificial mientras casos en industrial avanza pero mejoras reales en seguridad, capacitación con f re n os y productividad.. . os especialistas coinciden en que el desafio además de tecnológico es cirganizecional, ya que Lu adopción de la lA exige rediseñar procesos, gobernanza de datos y capacidades humanas. Según explica su creador, Ro. drigo González. “en mineria, gran parte del aprendizaje critico ocurre ocurre en terreno, pero el terreno es complejo, costoso y riesgoso”, brecha que motivó el desarrollo de su plataforma. La tecnología de Minverso permite permite entrenar procedimientos, comprender sistemas y simular escenarios sin detener operaciones operaciones ni exponer trabajadores. La solución es utilizada por compañías compañías corno BHP. Codelco y AMSA, además de proveedores como Finning, Orica, Mateo y Enaex, El Centro Andrónico Luksic Abaroa ICALA) de Minera Los Pelambres. Informe internacional advierte brechas estructurales en adopción tecnológica, mientras casos en minería muestran mejoras reales en seguridad, capacitación y productividad. FACTORES CULTURALES Y TÉCNICOS:
