La llegada de la nueva ola de softwares de Modelamiento Geoestadístico

Durante mi visita al PDAC 2025, observé una fuerte dinámica de las empresas hacia la innovación en aplicaciones en las geociencias. Me sorprendió encontrar que se multiplicó el número de equipos todo terreno diseñado para capturar información digital desde los testigos de sondajes. Estos integran, en diferentes medidas, tecnologías de escaneos por imágenes, hiperespectral, RFX y procesamiento de los datos basados en herramientas de inteligencia artificial (AI).

Sin embargo, lo que realmente me hace pensar que estamos entrando en una nueva era de la minería digital no es solo la proliferación de estos equipos, sino que el surgimiento de nuevos softwares para estimaciones geoestadística. A grandes rasgos, podemos resumir las principales características en los siguientes puntos:

• Ejecución en la nube, mayor accesibilidad y colaboración.
• Alta velocidad de procesamiento que aceleran, notablemente, tanto las estimaciones lineales como las simulaciones condicionales.
• Parametrización automática de todo el proceso de estimación o simulación, incluyendo la variografía.
• Equilibrio entre automatización y flexibilidad; no se pierde la flexibilidad para la edición de parámetros o el uso de códigos en notebook bajo ambiente Python, lo que permite personalizar o adaptar los flujos de trabajo a los problemas específicos.
• Acceso al uso de notebook que integra los procesos de estimación con las herramientas de Deep Learning o Machine Learning.
• Entornos multiusuarios, ideales para proyectos colaborativos a nivel global.

Preguntas clave sobre esta evolución tecnológica

Como cada vez que ocurren estas grandes evoluciones tecnológicas, me parece importante que nos hagamos ciertas preguntas. ¿Cómo vamos a garantizar la privacidad de los datos que se suben a la nube y los aspectos de ciberseguridad asociados? Sabemos que, en minería, y en muchas otras áreas distintas, tratamos con datos estratégicos y sumamente sensibles. Ya mencioné que estos softwares nos facilitan el trabajo multiusuario, algo necesario en un mundo digital en la que los proyectos se realizan con equipos ubicados en distintos lugares del mundo, como nos sucede en GeoEstima, pero al mismo tiempo expone estos datos. ¿Cómo controlaremos el equilibrio entre el trabajo multiusuario en la nube y la seguridad de la información?

También me pregunto, ¿quiénes firmarán o respaldarán los criterios y los parámetros intrínsecamente definidos en esta automatización? ¿Cómo actuarán las personas calificadas en este tipo proceso? Me parece importante que no olvidemos que, hasta la fecha, ninguna AI es capaz de reemplazar lo que el criterio de una persona experimentada en el área puede aportar. Por ello, es clave entender cómo se integrará el rol de las personas calificadas en este nuevo paradigma.

¿Hacia dónde nos dirigimos?

En el corto plazo, veo dos grandes cambios en la manera en que trabajamos:

• La velocidad de procesamiento derivará en un cambio en los tiempos de construcción en los Modelos de Recursos y la aplicación de más herramientas en los procesos de control mineral.
• Las simulaciones condicionales, por fin, se consolidarán como una herramienta de uso frecuente en las estimaciones de recursos, control mineral y geometalurgia.

¿Qué me gustaría ver en este nuevo escenario?

De manera personal, desde la perspectiva de alguien que lleva décadas trabajando en la industria minera y que sigue de cerca cada innovación, hay tres aspectos que me general especial interés:

• Probar estas herramientas en acción para poder opinar desde el punto de vista de un estimador de recursos pragmático.
• Explorar la integración de geoestadística no lineal en estos entornos de trabajo.
• Descubrir cuáles serán las novedades en el modelamiento geológico 3D dentro de esta nueva minería digital.

¡Se vienen tiempos interesantes! ¿Qué les parece?