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El CIIT Latam Congress 2026 se constituyó como uno de los escenarios más determinantes desde la mirada de la eficacia de la tecnología aplicada a sectores estratégicos como la minería, la energía y la industria en América Latina. Este evento se desarrolló durante el 26 y el 27 de marzo en el Country Club Lima Hotel, como una plataforma de confluencia en la que participaron líderes de la industria, especialistas en transformación digital y ejecutivos de alto nivel para intercambiar ideas sobre la situación actual y el futuro de la industria, teniendo en cuenta la disrupción tecnológica.
En el transcurso de su exposición, Mijalko Ugarte, presidente del CIIT Latam Congress 2026 y gerente de Informática de Sociedad Minera Cerro Verde, puso de manifiesto que la innovación no debe entenderse como un concepto aislado. En su visión, la transformación digital debe ir acompañada de la continuidad operacional, la seguridad y la confiabilidad de las plataformas informáticas.
El planteamiento expuesto confirma una realidad crítica: modernizar operaciones en sectores como la minería o la energía requiere hacerlo sin detener la producción y sin comprometer la seguridad. Para ello, se necesitan soluciones tecnológicas robustas, confiables e integrables en entornos complejos.
El expositor presentó ejemplos de empresas que ya están llevando la disrupción a la práctica mediante la implementación de tecnologías avanzadas. Estos casos demostraron que la innovación genera valor cuando está correctamente alineada con los objetivos del negocio.
Dentro de las aplicaciones más relevantes se encuentran los centros integrados de operaciones que permiten monitorear procesos en tiempo real, sistemas de mantenimiento predictivo impulsados por machine learning, robótica aplicada a tareas críticas, soluciones de seguridad predictiva y optimización operacional basada en análisis de datos.
Empresas digitales
Durante la ponencia, uno de los ejes centrales fue el análisis de las compañías consideradas “digitales” y las claves de su éxito. Estas organizaciones han logrado transformar sus modelos de negocio mediante el uso intensivo de datos, algoritmos y plataformas tecnológicas.
Un ejemplo claro es la evolución de sectores tradicionales que han incorporado capacidades digitales hasta redefinir su propio core de negocio. Así, la fabricación de maquinaria o vehículos ya no se limita al componente físico, sino que integra software, análisis de datos y tecnologías inteligentes.
Las compañías deben combinar lo mejor de su experiencia operativa con las capacidades que brindan las tecnologías digitales. Esta fusión permite convertir información en soluciones y generar ventajas competitivas sostenibles.
Además, se destacó la creciente cooperación entre compañías industriales y grandes empresas tecnológicas. La integración entre empresas tradicionales y firmas tecnológicas está generando innovaciones que antes parecían imposibles. Este modelo podría replicarse en el sector minero, abriendo nuevas oportunidades de desarrollo.
El poder de los datos
La gestión de datos es uno de los aspectos clave de la transformación digital. Sin información suficiente y de calidad, las herramientas de inteligencia artificial no pueden ofrecer resultados efectivos.
En esta línea, se enfatizó la “ingesta de datos”, entendida como la capacidad para recolectar, almacenar y procesar grandes volúmenes de información en tiempo real. En la experiencia presentada, se destacó que se procesan cientos de millones de datos por hora, lo que refleja la complejidad de este proceso.
La implementación de plataformas en la nube ha sido fundamental para centralizar la información y facilitar su análisis avanzado. Asimismo, el uso de sensores en campo, incluso en zonas remotas, ha ampliado significativamente la capacidad de recopilación de datos.
No obstante, recolectar información no es suficiente. Es necesario limpiarla, organizarla y enriquecerla con otras fuentes, como imágenes o videos, para maximizar su valor.
Inteligencia artificial
Con datos estructurados y un conocimiento profundo del proceso, el siguiente paso es implementar herramientas de inteligencia artificial. Estas se basan en distintos niveles de analítica: descriptiva, que explica lo ocurrido; diagnóstica, que identifica las causas; predictiva, que anticipa eventos; y prescriptiva, que recomienda decisiones.
En el caso analizado, el enfoque principal ha sido la gestión de la complejidad geológica, uno de los mayores desafíos en la minería. Las variaciones en el material que ingresa a planta pueden generar inestabilidad y afectar la producción.
Mediante modelos basados en inteligencia artificial, es posible anticipar estos cambios y ajustar la operación para mantener la estabilidad requerida.
Aplicaciones concretas en procesos mineros
El congreso también permitió conocer diversas aplicaciones prácticas de la inteligencia artificial en procesos mineros:
- Sistemas de optimización de flota que permiten analizar el desempeño de operadores y mejorar la eficiencia del transporte.
- Herramientas de detección de fallas que permiten priorizar el mantenimiento y reducir los tiempos de inactividad.
- Sistemas predictivos que monitorean condiciones críticas, como la temperatura de los equipos, para evitar fallas.
- Soluciones de recomendación operativa que actúan como “expertos digitales”, sugiriendo ajustes para optimizar el rendimiento de las plantas.
- Sistemas de trazabilidad que permiten seguir el material desde su extracción hasta su procesamiento, facilitando decisiones anticipadas.
Estas tecnologías no solo incrementan la productividad, sino que también contribuyen a mejorar la sostenibilidad y la seguridad de las operaciones.
El reto de la integración
A pesar de los avances, uno de los principales desafíos sigue siendo la integración de la inteligencia artificial en entornos industriales complejos. La implementación de modelos avanzados, como la inteligencia artificial generativa, requiere estructuras de datos más sofisticadas.
Para afrontar este reto, se están desarrollando modelos semánticos que permiten organizar la información de manera más eficiente y facilitar su uso por parte de sistemas inteligentes. Este enfoque representa un paso clave hacia la creación de asistentes digitales capaces de interactuar en lenguaje natural y apoyar la toma de decisiones en tiempo real.