Las compañías de exploración enfrentan hoy un escenario complejo. Los riesgos geopolíticos en aumento, las mayores exigencias regulatorias y la menor frecuencia de descubrimientos demandan nuevos enfoques para acelerar los procesos y optimizar la toma de decisiones. Frente a este contexto, la inteligencia artificial (IA) comienza a ocupar un rol central en los modelos de exploración más avanzados.
Según Sebastián Feldberg, Líder de Industry X en Accenture Argentina, la IA tiene potencial para transformar al menos cuatro aspectos clave de la exploración minera: el análisis de prospectividad, el mapeo de terrenos, la interpretación de datos de perforación y el cumplimiento normativo. Estos factores, históricamente intensivos en tiempo y recursos, están siendo reformulados con herramientas digitales que permiten acelerar los ciclos de descubrimiento y reducir riesgos operativos.
Generación de targets y análisis de prospectividad
Uno de los desafíos más críticos de la exploración es definir dónde buscar. A pesar del trabajo de gabinete y los relevamientos iniciales, la elección de zonas prioritarias continúa implicando grandes niveles de incertidumbre. Feldberg explica que la IA puede analizar grandes volúmenes de datos geocientíficos para identificar patrones geológicos y correlacionarlos con estilos de depósitos conocidos, lo que permite generar modelos predictivos de mayor precisión. Esto acorta el proceso de selección y reduce la superficie a explorar, disminuyendo costos y exposición en terreno.
Mapeo y levantamiento digital
La interpretación manual sigue siendo la base de gran parte del trabajo cartográfico, pero esta metodología puede ser subjetiva y lenta. En áreas remotas o con dificultades de acceso, los relevamientos pueden verse limitados por cuestiones logísticas o legales. En este punto, la IA aplicada a imágenes satelitales o drones permite generar modelos digitales del terreno y detectar anomalías sin presencia física en el sitio. Esta capacidad permite realizar levantamientos preliminares sin necesidad de desplegar equipos de campo en etapas tempranas.
Análisis de perforaciones y modelado predictivo
Los datos obtenidos de núcleos de perforación son críticos para dimensionar el potencial de un proyecto, pero el procesamiento tradicional suele presentar demoras importantes. Feldberg señala que las tecnologías de escaneo con IA —como la imagen hiperespectral— están cambiando esta dinámica. Los datos pueden ser procesados en tiempo real, lo que permite tomar decisiones en campo (por ejemplo, redirigir un pozo o finalizarlo) con base en información validada, mejorando la eficiencia y acortando los cronogramas exploratorios.
Permisos y cumplimiento regulatorio
Uno de los principales cuellos de botella en la industria es la obtención de permisos. La IA también puede intervenir en este frente mediante el análisis de marcos regulatorios, antecedentes de aprobaciones previas, evaluaciones de impacto y ubicación geográfica. A partir de estos datos, los sistemas pueden redactar borradores de solicitudes, detectar inconsistencias o anticipar objeciones regulatorias. Esto permite optimizar el proceso de cumplimiento normativo y minimizar tiempos muertos por demoras administrativas.
Perspectivas
A medida que aumentan los volúmenes de datos y se acortan los márgenes operativos, las compañías mineras están comenzando a integrar soluciones de IA en sus sistemas de exploración. En contextos de alta competencia por los recursos, estas herramientas pueden marcar la diferencia entre avanzar con un proyecto o perder su ventana de oportunidad.
“Las compañías que logren implementar soluciones de IA de forma eficaz estarán mejor posicionadas para liderar en un futuro donde la demanda de minerales estratégicos será cada vez más intensa”, concluye Feldberg.
