Sin alfabetización digital, la IA en minería y energía se vuelve riesgo. Aprende cómo preparar equipos y gobernanza para usar IA (incluida IA afectiva) con control.
Alfabetización digital: la base de la IA en minería y energía
En 2025, el mercado de IA afectiva (tecnologías que detectan o infieren emociones) alcanzó cerca de US$ 43 mil millones, frente a US$ 38 mil millones en 2024, y la proyección apunta a US$ 113 mil millones en 2032. Estos números no son una curiosidad de consumo masivo: en sectores como minería y energía en Chile, la capa “afectiva” ya empieza a colarse en procesos donde antes solo importaba el dato duro.
La paradoja es que muchas compañías están acelerando pilotos de IA sin asegurar lo básico: alfabetización digital real, no “saber usar un software”. En ambientes industriales, alfabetización digital significa algo más exigente: entender qué decide un algoritmo, con qué datos, dónde se equivoca, cómo se audita y qué riesgos trae para la seguridad, la reputación y la licencia social para operar.
En esta entrega de la serie “Cómo la IA Está Transformando el Sector Minero y Energético en Chile”, voy a defender una postura clara: sin alfabetización digital, la IA se convierte en deuda operativa. Con alfabetización digital, en cambio, se vuelve una ventaja competitiva medible en productividad, seguridad y relación con stakeholders.
Alfabetización digital en 2025: ya no es “saber usar tecnología”
La alfabetización digital moderna es la capacidad de operar con criterio en ecosistemas donde el software no solo ejecuta, sino que recomienda, prioriza, predice y persuade. Eso incluye IA predictiva (mantenimiento), IA generativa (documentos, reportes) e IA afectiva (interacción y comunicación).
En minería y energía, esto se traduce en una pregunta práctica: ¿Tus equipos distinguen entre “recomendación del sistema” y “decisión operacional”? Si la respuesta es “más o menos”, hay una brecha.
Qué cambia cuando entra la IA (y por qué duele si no estás preparado)
La IA introduce tres cambios que tensionan a cualquier operación:
- Opacidad percibida: si el modelo no se entiende, se desconfía… o se obedece a ciegas.
- Velocidad: el algoritmo propone acciones más rápido que el ciclo de aprobación tradicional.
- Escala: un error de configuración o un sesgo puede repetirse miles de veces.
Mi regla práctica: no implementes IA donde no tengas claridad de gobernanza y competencias mínimas. La IA no “tapa” problemas de proceso; los amplifica.
Chile está bien posicionado… pero la ventaja se pierde en la “complejidad de uso”
Chile aparece como líder regional en preparación digital: el Ranking Mundial de Competitividad Digital IMD 2023 lo ubicó primero en Sudamérica y 42° a nivel global. Y el acceso también acompaña: la penetración de internet en hogares urbanos supera el 95% (dato reportado por Subtel en los últimos años, según el artículo base).
El punto incómodo es el que casi nadie celebra en PowerPoints: acceso no es competencia. En minería y energía, la diferencia entre “estar digitalizado” y “ser digitalmente competente” se nota en cosas concretas:
- Un supervisor que interpreta una alerta (y no solo la reenvía).
- Un planificador que sabe cuándo el modelo está fuera de rango.
- Un equipo de asuntos corporativos que distingue entre automatizar respuestas y automatizar el vínculo.
La infraestructura ya no es el principal cuello de botella. El cuello de botella es humano y organizacional.
IA afectiva en minería y energía: menos “emociones”, más gestión de confianza
IA afectiva suena a electrodomésticos que “te entienden”, pero en sectores críticos el uso más relevante es otro: detectar señales tempranas de fricción, estrés o conflicto en interacciones humanas, especialmente en canales digitales.
En el contexto chileno, donde la licencia social para operar es decisiva, la IA afectiva puede aportar en tres frentes si se usa con criterio.
1) Gestión de comunidades y relacionamiento territorial
Aplicación directa: análisis de sentimiento y tono en consultas, reclamos y conversaciones públicas (call center, formularios, redes sociales, reuniones registradas con consentimiento, etc.).
Valor real: priorizar casos con mayor riesgo de escalamiento y mejorar tiempos de respuesta.
Riesgo típico: convertir el “sentimiento” en una etiqueta simplista (positivo/negativo) y tomar decisiones automáticas. La IA puede ayudar a priorizar, pero no reemplaza el criterio ni el contexto local.
2) Seguridad y clima laboral en faena
La IA afectiva también puede aparecer como analítica de voz (en centros de coordinación), análisis de texto en reportes de turno o herramientas internas. El objetivo no es “psicologizar” el trabajo, sino reducir incidentes identificando fatiga, estrés operacional o escalamiento de conflictos.
Condición mínima: reglas claras de privacidad, propósito, retención de datos y acceso. Si no, la herramienta se percibe como vigilancia y el proyecto muere por rechazo interno.
3) Atención a stakeholders: proveedores, autoridades y clientes
En energía, por ejemplo, el servicio al cliente y la coordinación con municipios puede beneficiarse de asistentes que:
- Mantienen consistencia en el tono.
- Resumen historiales.
- Proponen borradores de respuesta.
Pero la línea roja es esta: un borrador no es una respuesta. La alfabetización digital aquí significa que la persona responsable entiende qué parte es automatización y qué parte es rendición de cuentas.
Frase para recordar: la IA afectiva no gestiona relaciones; gestiona señales. La relación la sostiene la empresa.
La alfabetización digital que sí sirve: 6 competencias que deberías medir
Si tu objetivo es adoptar IA en minería y energía, la alfabetización digital tiene que bajar a comportamientos observables. Estas seis competencias son un buen punto de partida para un diagnóstico interno:
- Lectura crítica de recomendaciones: distinguir dato, inferencia y decisión.
- Calidad de datos en terreno: comprender cómo un mal registro “contamina” predicciones.
- Ciberhigiene operacional: manejo de credenciales, phishing, acceso mínimo necesario.
- Gestión de sesgos y límites: reconocer cuándo el modelo no aplica (cambios de mineral, clima, operación, estacionalidad).
- Trazabilidad y auditoría: documentar versiones de modelos, supuestos y cambios.
- Ética y privacidad aplicada: saber qué datos personales no se deben capturar o reutilizar.
Esto no es teoría. Es control de riesgo. Y, de paso, es eficiencia: menos retrabajo, menos incidentes, menos “pilotos eternos”.
Mini-métrica útil (y brutalmente honesta)
Si quieres un indicador simple: mide el porcentaje de usuarios que puede explicar, en 60 segundos y con sus palabras:
- Qué hace el modelo
- Qué dato lo alimenta
- Qué error es esperable
- Qué hacer cuando la recomendación contradice la realidad
Si menos del 50% lo logra, tu IA está montada sobre arena.
Cómo implementar IA sin chocar: un plan de 90 días para minería y energía
La implementación responsable no parte comprando software. Parte alineando personas, procesos y gobernanza. Este esquema de 90 días suele funcionar porque obliga a decisiones concretas.
Días 1–30: diagnóstico y priorización (sin vender humo)
- Inventario de casos de uso: operación, mantenimiento, HSE, supply, relacionamiento.
- Mapa de datos: calidad, disponibilidad, dueños, restricciones.
- Evaluación de riesgo: ciberseguridad, continuidad operacional, reputación.
- Selección de 1–2 casos con retorno claro y riesgo controlable.
Entregable clave: una ficha por caso con beneficio esperado, riesgos, responsable, datos y criterios de éxito.
Días 31–60: alfabetización digital focalizada por rol
Capacitar “a todos” suena bonito y falla en la práctica. Lo que funciona es por rol:
- Operaciones: interpretación de alertas y límites del modelo.
- Mantenimiento: decisiones basadas en condición vs. calendario.
- TI/OT: seguridad, integraciones, disponibilidad.
- Asuntos corporativos: uso de IA en comunicaciones y gestión de crisis.
Incluye simulaciones: incidentes falsos, datos incompletos, recomendaciones erróneas. La competencia se forma cuando el modelo se equivoca y el equipo sabe reaccionar.
Días 61–90: piloto con gobernanza y evidencia
- Definir
human-in-the-loop: quién aprueba, cuándo y con qué criterio. - Tablero de control: precisión, tiempos, costo evitado, incidentes.
- Revisión semanal de errores: no para castigar, sino para aprender.
- Protocolo de escalamiento: cuándo apagar el modelo y volver a manual.
Resultado deseable al día 90: un piloto que demuestre impacto, pero también que deje instalado un estándar de trabajo.
Preguntas típicas (y respuestas directas) sobre alfabetización digital e IA
¿La alfabetización digital es responsabilidad de RR.HH. o de TI?
De ambos, pero liderada por el negocio. TI habilita; el negocio se juega el resultado. En minería y energía, el sponsor tiene que ser operacional y con poder de decisión.
¿IA afectiva es “vigilar emociones”?
No debería serlo. Bien diseñada, es analítica para detectar señales y mejorar atención y prevención. Mal diseñada, se siente como vigilancia y destruye confianza.
¿Qué pasa si ya tengo IA predictiva funcionando?
Perfecto, pero no te relajes: la alfabetización digital no es un curso único. Es una capacidad que se renueva con cada modelo, cada integración y cada cambio de proceso.
El punto final: la IA madura cuando la gente sabe decir “no”
La alfabetización digital es lo que permite que una empresa minera o energética adopte IA a escala sin perder el control. Y control no significa frenar la innovación: significa saber cuándo confiar, cuándo auditar y cuándo detener.
Chile tiene condiciones para liderar esta etapa: conectividad alta, impulso digital y una industria que ya trabaja con analítica avanzada. La brecha está en la adopción cotidiana: en el turno, en la reunión con la comunidad, en el mail de respuesta, en el protocolo de incidentes.
Si en 2026 tu organización quiere pasar de pilotos a resultados, parte por lo menos glamoroso: alfabetización digital aplicada a IA. Después conversemos de modelos.
¿En qué proceso de tu operación (faena, planta, red, relacionamiento) una mejor alfabetización digital reduciría más rápido el riesgo de implementar IA?