Gestión de datos para IA en minería y energía en Chile

En minería y energía, la IA no falla por “falta de algoritmos”. Falla por algo más básico: datos incompletos, duplicados, sin contexto, o imposibles de integrar entre sistemas. Y cuando eso pasa, el equipo termina discutiendo cuál es “el número correcto” en vez de optimizar la operación.

A fines de 2025, muchas empresas chilenas ya están probando analítica avanzada, mantenimiento predictivo o asistentes internos basados en IA. Pero hay una realidad que se repite: la gestión estratégica de datos es el cimiento. Sin ese cimiento, cualquier iniciativa de IA queda como piloto eterno, caro y difícil de escalar.

Este artículo aterriza los desafíos clásicos de la gestión de datos —calidad, almacenamiento, seguridad e integración— y los traduce al terreno donde más duelen: faenas mineras, plantas, subestaciones, centros de despacho, mantenimiento y supply. Además, dejo un plan práctico para pasar de “tenemos hartos datos” a “tomamos mejores decisiones todos los días”.

La calidad del dato no es un tema de BI: es continuidad operacional

Si la calidad del dato es baja, la IA aprende mal y la operación decide peor. Esto aplica igual para un dashboard de producción que para un modelo de detección de anomalías en chancado.

En el mundo industrial chileno, el problema típico no es la ausencia de datos; es su confiabilidad. Sensores con calibración atrasada, tags duplicados en historiadores, catálogos de equipos inconsistentes, órdenes de trabajo con textos libres, o datos de laboratorio que llegan tarde. Cuando Sebastián Farías (Matisi Consulting) advierte sobre información duplicada, incompleta o errónea, está describiendo exactamente la causa raíz de muchos proyectos que se estancan.

Señales claras de que tu IA está montada sobre arena

• Dos áreas reportan distinta “disponibilidad” para el mismo equipo.
• Los modelos requieren semanas de “limpieza manual” antes de entrenar.
• El dato crítico existe, pero sin timestamp confiable o sin unidad estandarizada.
• Hay KPIs “inventados” porque el dato real es inaccesible o no se entiende.

Qué funciona en minería y energía (sin romanticismo)

1. Definir “dato bueno” por uso, no por estética. Si el objetivo es mantenimiento predictivo, el dato bueno es el que tiene frecuencia, unidad, rango y contexto operativo adecuados.
2. Reglas automáticas de calidad (validación de rangos, duplicados, nulos, drift). Si se hace a mano, no escala.
3. Maestros comunes: catálogo de activos, ubicaciones, códigos de falla, taxonomía de eventos. Esto suena administrativo, pero es lo que permite comparar peras con peras.

“Un modelo entrenado con datos sucios no es conservador: es peligroso.”

Almacenamiento y escalabilidad: el dato industrial crece más rápido que el presupuesto

El volumen de datos en operaciones industriales crece por diseño. Más sensórica, más cámaras, más telemetría, más sistemas (SCADA, DCS, historiadores, CMMS, ERP, LIMS). Farías lo plantea directo: se requieren herramientas tecnológicas escalables, robustas y seguras, ya sea on‑premise, nube o híbrido.

En Chile, este punto suele tener un dilema real: latencia y continuidad en sitio versus capacidad elástica y analítica avanzada en nube. La respuesta práctica para minería y energía casi siempre termina siendo arquitectura híbrida.

Arquitectura híbrida típica (y sensata)

• Edge / planta / faena: captura y buffering; analítica rápida para alarmas; continuidad ante cortes de enlace.
• Plataforma central (data lakehouse o repositorio corporativo): integración multi‑fuente; trazabilidad; entrenamiento de modelos; reporting corporativo.
• Capa de consumo: BI, APIs, notebooks, y productos de datos (por ejemplo, “salud de flota”, “energía específica”, “riesgo de falla”).

Error común: guardar “todo” sin diseño

Guardar por guardar encarece: almacenamiento, redes, backups, y sobre todo búsqueda y comprensión. La gestión estratégica exige decidir:

• Qué datos son críticos (y con qué retención)
• Qué granularidad se necesita (1s, 1min, por turno)
• Qué metadatos y linaje se deben conservar

Si la empresa no define eso, la plataforma crece, pero la confianza no.

Seguridad de datos: el “oro digital” en entornos OT/IT

En minería y energía, la seguridad de datos no es sólo confidencialidad: es seguridad física y operacional. La convergencia IT/OT amplía la superficie de ataque, y eso obliga a políticas y controles que aguanten el ritmo de la operación.

Farías menciona el dato como “oro digital” y tiene razón: no sólo por su valor comercial, sino porque afecta decisiones de despacho, continuidad y mantenimiento. Una mala segmentación, credenciales compartidas, o accesos sin trazabilidad pueden terminar en incidentes graves.

Buenas prácticas que sí se implementan (y se auditan)

• Control de acceso por rol (RBAC) y privilegio mínimo, especialmente para datos operacionales.
• Trazabilidad y auditoría: quién accedió, cuándo, qué descargó.
• Clasificación de datos: no todo es “público interno”.
• Encriptación en tránsito y en reposo, con gestión seria de llaves.
• Separación de ambientes (desarrollo, prueba, producción) para modelos y pipelines.

Un punto delicado: IA generativa y fuga de información

En 2025 ya es común que equipos quieran usar asistentes para resumir reportes, analizar incidentes o buscar documentación. Si no hay gobernanza, aparece el riesgo: subir datos sensibles a herramientas no autorizadas. La solución no es prohibir; es habilitar un entorno seguro (modelo privado, políticas, DLP, y registro).

Integración e interoperabilidad: el cuello de botella real

Sin integración, los datos existen pero no conversan. Y sin conversación, no hay “visión global” ni automatización confiable.

En operaciones, la integración se enfrenta a:

• Sistemas legados con conectores limitados
• Formatos distintos por proveedor
• Definiciones distintas para el mismo evento (paro, detención, falla)
• Dependencia de personas “que saben dónde está el dato”

La interoperabilidad que menciona Farías impacta directo la eficiencia: reduce tiempos de búsqueda, evita reprocesos, y permite que un modelo consuma datos consistentes.

La solución práctica: productos de datos + contratos

He visto que funciona mejor cuando se deja de hablar sólo de “integrar todo” y se pasa a entregar productos de datos con contrato:

• Nombre y propósito (ej.: “Eventos de detención de molienda”)
• Fuentes y transformaciones
• SLA (latencia, completitud)
• Definiciones de negocio
• Dueño (data owner) y responsable técnico

Así, la IA deja de ser un experimento aislado y se vuelve un consumidor estable.

IA aplicada: cuándo tiene sentido (y cuándo estás apurando)

La IA agrega valor cuando reduce variabilidad, anticipa fallas o acelera decisiones repetibles. Pero necesita tres cosas: datos confiables, contexto y un proceso operacional que use el resultado.

Casos de uso con alta tracción en Chile

• Mantenimiento predictivo en equipos críticos (correas, bombas, transformadores, ventiladores): prioridad por criticidad y costo de detención.
• Optimización de energía (energía específica, peak shaving, pronóstico de demanda interna): relevante por costos y compromisos de sostenibilidad.
• Detección de anomalías en procesos (variaciones fuera de patrón): útil para anticipar pérdida de recuperación o calidad.
• Automatización de reportabilidad: resumen de turnos, incidentes, y análisis de causa probable (siempre con trazabilidad).

Lo que muchos subestiman: capacitación y resistencia interna

La adopción tecnológica genera fricción. No por “mala actitud”, sino porque cambia rutinas y expone inconsistencias. Farías lo dice: la capacitación es determinante.

En mi experiencia, el enfoque que mejor baja la resistencia es:

1. Entrenar por rol (mantenedor, ingeniero de procesos, supervisor, TI/OT).
2. Mostrar ejemplos con datos propios, no demos genéricas.
3. Medir impacto con métricas operacionales, no sólo métricas de modelo.

Checklist de 90 días para preparar la IA con gestión estratégica de datos

En 90 días sí se puede pasar de diagnóstico a una base utilizable. No perfecta, utilizable. La diferencia es clave.

Semana 1–2: foco y alcance

• Elegir 1–2 casos de uso de alto retorno (ej.: falla recurrente + alto costo).
• Definir qué decisión se tomará con el resultado (alarma, plan de mantenimiento, setpoint).
• Identificar fuentes: historiador, SCADA/DCS, CMMS, ERP, laboratorio.

Semana 3–6: calidad, contexto y gobierno mínimo

• Diccionario de datos operativo (tags críticos, unidades, rangos).
• Reglas automáticas de calidad y monitoreo.
• Dueños de datos por dominio (mantenimiento, proceso, energía).

Semana 7–10: integración y producto de datos

• Pipeline reproducible (ingesta, transformación, versionado).
• Producto de datos con contrato (SLA, definiciones).
• Acceso seguro (roles, auditoría).

Semana 11–13: piloto con medición real

• Piloto en producción controlada.
• Métricas: reducción de detenciones, horas hombre, energía específica, MTBF/MTTR.
• Plan de escalamiento (otros activos/plantas) basado en lo aprendido.

Cierre: la IA en minería y energía parte por ordenar la casa del dato

La serie “Cómo la IA Está Transformando el Sector Minero y Energético en Chile” suele enfocarse en modelos, automatización y eficiencia. Yo lo pondría así: la transformación empieza antes del modelo. Empieza cuando la empresa decide tratar los datos como un activo operativo, con dueños, reglas, seguridad e integración.

Si tu organización está por invertir en IA (o ya lo hizo y no despega), el siguiente paso no es “otro piloto”. Es gestión estratégica de datos: calidad, almacenamiento escalable, seguridad y interoperabilidad. Con eso, la IA deja de ser promesa y se vuelve rutina.

¿Tu mayor fricción hoy está en la calidad del dato, en integrar sistemas, o en alinear a las áreas para que confíen en una única versión de la verdad?