Cómo IA y Edge elevan productividad del sector extractivo
¿Puede la tecnología evitar pérdidas millonarias en la minería y el petróleo en América Latina?
La respuesta está en redes privadas, inteligencia artificial y decisiones que ya escalan a nivel de junta directiva.
La presión por sostener la rentabilidad operativa en un entorno de crecimiento moderado está llevando a la industria extractiva latinoamericana a replantear sus prioridades tecnológicas con urgencia y un enfoque más humano: evitar pérdidas, garantizar continuidad y proteger empleos en operaciones cada vez más automatizadas.
En este escenario, la eficiencia operativa dejó de ser un asunto técnico para convertirse en una preocupación estratégica de alto nivel.
Con una proyección de crecimiento regional de 1,9%, sectores como minería e hidrocarburos están apostando por la integración de conectividad crítica —como pLTE y 5G Standalone—, junto con Edge Computing y analítica predictiva, como base para sostener su desempeño financiero.
Redes industriales avanzadas.
La industria ha dejado atrás la etapa de experimentación digital. Las redes Wi-Fi tradicionales han evidenciado limitaciones críticas, especialmente en entornos de automatización pesada donde la interferencia y la latencia —que puede oscilar entre 20 y 100 milisegundos— afectan la continuidad operativa.
Frente a esto, se acelera la adopción de redes privadas industriales (pLTE y p5G), diseñadas para ofrecer alta disponibilidad, latencias ultrabajas de un solo dígito y capacidades como el network slicing. Estas condiciones permiten, por ejemplo, la teleoperación de vehículos autónomos y la conexión masiva de sensores IoT, reduciendo interrupciones operativas asociadas a fallas de conectividad.
Operación basada en datos.
En paralelo, la industria avanza hacia modelos más integrados de gestión de datos. La inversión global en redes privadas podría alcanzar los 7.700 millones de dólares hacia 2027, con foco en sectores de misión crítica.
En este contexto, el procesamiento de datos en el borde (Edge Computing on-premise) cobra protagonismo al permitir que la información crítica se analice directamente en sitio, sin depender de la nube pública. Este enfoque facilita el desarrollo de lo que se conoce como la mina cognitiva.
Este modelo integra tecnologías como gemelos digitales, capaces no solo de simular procesos de extracción o transporte, sino también de correlacionar en tiempo real la telemetría de la maquinaria (OT) con el estado de las redes de comunicación.
El resultado es una operación más anticipativa: detección de cuellos de botella, optimización de rutas y mejoras en la recuperación de recursos. Según estimaciones del sector, estas capacidades pueden traducirse en incrementos productivos de hasta 15% y reducciones cercanas al 10% en costos de combustible en flotas autónomas.
Riesgos y continuidad operativa.
La convergencia entre tecnologías de la información (IT) y de operación (OT) también ha traído nuevos riesgos digitales. Un 87% de los líderes del sector reporta un aumento en amenazas como ransomware orientado a detener operaciones físicas.
A esto se suma un bajo nivel de confianza regional en la capacidad de respuesta ante incidentes en infraestructura crítica en América Latina, que alcanza apenas el 13%, según el Foro Económico Mundial.
Para enfrentar este panorama, las estrategias actuales priorizan ciberseguridad industrial que mantenga los datos operativos localizados y físicamente segregados de amenazas externas. Esta misma infraestructura permite avanzar en objetivos de sostenibilidad operativa, como el monitoreo IoT en tiempo real de acuíferos y relaves, así como la gestión eficiente de micro-redes eléctricas que previenen pérdidas millonarias por curtailment energético.
Héctor Tamayo, Regional Product Leader de OSC Top Solutions Group, afirma:
“El desafío actual para los tomadores de decisión ya no es adquirir hardware, sino consolidar plataformas interoperables que garanticen la continuidad del negocio”.
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