La inteligencia artificial tiene el potencial de transformar la minería al optimizar procesos, automatizar operaciones y mejorar la toma de decisiones. Sin embargo, un estudio elaborado por PwC en colaboración con la Sociedad Nacional de Minería, Petróleo y Energía (SNMPE) concluye que el principal reto para aprovechar esta tecnología no es incorporar más herramientas, sino fortalecer la gestión de datos. Aunque las empresas ya avanzan en políticas y estructuras para administrar su información, aún deben convertir esos esfuerzos en prácticas cotidianas que garanticen información confiable y de calidad.,La investigación, que evaluó a empresas de los sectores minería, energía, hidrocarburos y proveedores, señala que el gobierno del dato se ha convertido en un factor estratégico para mejorar la competitividad, aumentar la eficiencia operativa y reducir riesgos en un contexto marcado por el avance de la inteligencia artificial.,¿Por qué la gestión de datos es clave para la inteligencia artificial?,El estudio advierte que la inteligencia artificial solo puede ofrecer resultados confiables si trabaja con información de calidad. Cuando los datos contienen errores, están incompletos o carecen de estándares, la tecnología también puede generar decisiones equivocadas o amplificar sesgos.,Jessica Cornejo, directora de Consultoría Tecnológica de PwC y una de las responsables del estudio, explica que el verdadero desafío ya no está en reconocer la importancia de gestionar los datos, sino en convertir esa tarea en una capacidad que forme parte del funcionamiento diario de las organizaciones. De esta manera, las empresas podrán implementar y escalar proyectos de inteligencia artificial con mayor seguridad y eficiencia.,¿Cuál es el principal reto de la minería para implementar inteligencia artificial?,Uno de los hallazgos más positivos del informe es que ninguna de las empresas evaluadas se encuentra en un nivel básico de madurez en la gestión del dato. Todas muestran avances en la definición de políticas, responsabilidades y mecanismos para administrar la información. Sin embargo, PwC concluye que las principales brechas siguen estando en la ejecución.,De acuerdo con el estudio, las organizaciones todavía deben fortalecer aspectos como:, La aplicación de las políticas de gobierno del dato. La estandarización de la información en toda la empresa. El desarrollo de capacidades para implementar y escalar proyectos de inteligencia artificial. El uso de datos confiables y de calidad en la toma de decisiones. ,Para medir estos avances, PwC utilizó una escala de cinco niveles de madurez y estableció un benchmark de 3,40 puntos como referencia deseable. Ninguno de los sectores evaluados logró superar ese umbral, aunque las empresas proveedoras obtuvieron el resultado más cercano.,Datos ordenados y confiables son la base para una inteligencia artificial eficiente.,¿Qué necesitan las empresas para implementar inteligencia artificial con éxito?,El estudio señala que la tecnología, por sí sola, no garantiza una implementación exitosa de la inteligencia artificial. Las organizaciones con mejores resultados comparten un elemento en común: el compromiso de la alta dirección con la gestión de datos. Cuando sus líderes consideran esta tarea una prioridad estratégica, las iniciativas dejan de depender únicamente de las áreas tecnológicas y se integran en toda la organización.,Según Jessica Cornejo, este respaldo permite que las políticas de gobierno del dato pasen del papel a la práctica e impulsen una cultura basada en información confiable. De esta manera, las empresas crean las condiciones necesarias para desarrollar y escalar proyectos de inteligencia artificial de forma sostenible.,Gobernar los datos es el primer paso para implementar inteligencia artificial con éxito.,¿Qué sectores están más preparados para aprovechar la inteligencia artificial?,El estudio evidencia que el nivel de madurez en la gestión de datos varía entre los sectores evaluados. En minería existe una marcada diferencia entre empresas: mientras algunas han consolidado capacidades más avanzadas, otras aún se encuentran en etapas intermedias. Según PwC, esto demuestra que todavía no existe un estándar común para gestionar los datos, pese a la creciente incorporación de herramientas de automatización, analítica e inteligencia artificial.,En el sector energía, los resultados son más homogéneos, aunque persisten desafíos relacionados con la definición de responsabilidades sobre los datos, la automatización de controles y la capacidad para escalar proyectos de inteligencia artificial. En hidrocarburos se registraron algunos de los mejores indicadores entre las actividades productivas, pero aún es necesario fortalecer la documentación del origen de los datos y los mecanismos de gobierno. Por su parte, el sector de proveedores obtuvo el mayor nivel de madurez gracias a sus avances en procesos de calidad de datos, catálogos de información y al involucramiento de la alta dirección.,Si te interesó esta nota sobre inteligencia artificial en la minería, también puedes leer más sobre transformación digital, innovación y tecnología en Acción Minera.
