Un nuevo informe sobre el desastre de relaves Kitwe de febrero ha renovado el escrutinio de cómo las minas gestionan el riesgo ambiental. La última cobertura sugiere que la verdadera escala de esta falla de la presa de relaves puede ser 30 veces peor de lo estimado, con el equivalente a 400 piscinas de desechos tóxicos de tamaño olímpico liberados al medio ambiente. Alastair Bovim, CEO de Insight TerraDice que esto resalta que cuando las señales de advertencia pasan desapercibidas o no supervisan, los pequeños problemas pueden volverse catastróficos y rápidos.
“Las cosas fallan lentamente hasta que fallan rápidamente”, dice Bovim. “Es por eso que la detección y acción oportuna son importantes, no solo para prevenir el daño ambiental, sino para evitar los enormes costos sociales, ambientales y financieros de reaccionar después de un colapso de esta escala”.
Bovim argumenta que AI no es una bala de plata. Más bien, es un dominio dinámico de fuerza para ingenieros y equipos de primera línea. Al asumir las tareas peligrosas, aburridas, sucias y difíciles que los humanos no deberían o no pueden hacer continuamente, la IA configurada adecuadamente ayuda a las personas a actuar antes y de manera más decisiva. Estos son los 4ds de AI.
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Por qué el 4ds importa ahora
Los sectores críticos, desde la minería hasta el petróleo, el gas y la agricultura, operan en algunos de los entornos de riesgo más difíciles. A menudo funcionan en ubicaciones remotas, enfrentan riesgos climáticos y están bajo una presión creciente de los reguladores y el público para demostrar la responsabilidad ambiental.
En la práctica, los “4DS” se traducen en intervenciones concretas y del mundo real, que muestran cómo la IA y los datos de confianza pueden cambiar el monitoreo de las verificaciones reactivas a la prevención proactiva:
Peligrosos: tareas que ponen en riesgo la vida humana, por ejemplo, inspecciones manuales en crestas de presas de relaves inestables o enviando equipos a áreas inundadas o contaminadas durante un desastre. Dullón: automatización de tareas repetitivas y propensas a errores, como la transcripción de lectura manual y los registros diarios. Analizar automáticamente los cambios de datos sutiles y marcar las advertencias tempranas. DIVERSIÓN: Monitoreo de materiales peligrosos de forma remota (agua ácida, lodos tóxicos, sin exponer a los equipos. Diflado: convertir los datos vastos y fragmentados de satélites, sensores y registros históricos en ideas claras que revelan los signos de riesgo de advertencia temprana.
Si bien la minería proporciona un ejemplo claro, el principio se aplica más allá de las industrias extractivas, a donde sea que los datos continuos y confiables puedan evitar daños e informar mejores decisiones.
Cómo se ve esto en la práctica
Utilizando el enfoque 4DS, AI agrega un elemento dinámico a la gestión de riesgos ambientales al convertir los controles intermitentes dependientes del ser humano en una visión continua y contextual. Por ejemplo, si se pronostica una lluvia pesada, un sistema integrado puede combinar modelos meteorológicos de corto alcance con sensores de tierra y imágenes satelitales para ascender los niveles de agua de la presa de relaves con días de anticipación, lo que provoca un bombeo o desvío preventivo, evitando una inundación antes de que suceda. Los cambios de presión o deformación en una presa, monitoreados junto con picos de lluvia se pueden reducir automáticamente y enrutar al ingeniero adecuado con un plan de acción basado en evidencia según lo requiera el estándar global de la industria en la gestión de relaves (GISTM).
Las cámaras remotas habilitadas para AI, las salidas de calidad del agua y los análisis automatizados eliminan la necesidad de que las personas ingresen sitios peligrosos. AI Analytics consolida y convierte miles de lecturas sin procesar en controles e indicadores de plomo en tiempo real, ayudando a priorizar las intervenciones rápidamente, ahorrar tiempo, reducir la exposición al riesgo y evitar respuestas de emergencia costosas.
Calidad de datos: la base no negociable
El poder de la IA es tan fuerte como los datos detrás de él. Como señala Bovim, el adagio de la industria todavía es cierto: basura adentro, basura fuera. Los datos contextualizados de alta calidad son esenciales para ideas confiables. “Las malas entradas crean salidas engañosas”, advierte. Sin los rigurosos controles de calidad de datos en tiempo real, las soluciones de Genai corren el riesgo de hacer poco más que automatizar y amplificar las malas decisiones a la velocidad.
Es por eso que el enfoque debe estar en crear una fuente única de verdad inmutable y auditable, ingerir datos sin problemas de múltiples instrumentos, validarlo dentro de un contexto de ingeniería y marcar anomalías para una revisión experta. La transparencia es crítica. Los ingenieros necesitan ver los cálculos, reproducir los resultados y confiar en la cadena de custodia completa detrás de cada alerta.
Política, prevención y la realidad de los estándares
Los marcos globales como el GISTM están cambiando las expectativas del cumplimiento episódico hasta el monitoreo integrado del rendimiento. Sin embargo, la implementación es desigual: los estándares locales en muchas jurisdicciones retrasan el gistm, y existe una tendencia observable para que las empresas cumplan con la barra legal más baja en lugar del estándar global más riguroso. Esa desalineación deja a las comunidades expuestas y socava la confianza pública, y hace que el monitoreo continuo y auditable sea un imperativo práctico y reputacional.
Bovim enfatiza que la tecnología debe empoderar a las personas, no reemplazarlas. “La IA debería liberar a los ingenieros para aplicar su extensa capacitación y juicio donde más importa”, dice. “Debe amplificar el monitoreo basado en la comunidad, mejorar los planes de respuesta de emergencia y hacer que la transparencia sea el valor predeterminado”. De manera crucial, la detección temprana también es un buen negocio: las intervenciones oportunas evitan los costos mucho más altos de la limpieza reactiva, los litigios y el daño de reputación.
Un llamado a la acción
El desastre de Kitwe es un recordatorio de que la prevención no solo es posible sino esencial. Invertir en monitoreo continuo, tuberías de datos de confianza y IA centrada en el ingeniero puede convertir la advertencia temprana en acciones oportunas: salvar vidas, medios de vida y paisajes. Los líderes y legisladores de la industria deben ir más allá del debate abstracto y hacer que los relaves en tiempo real supervisen un requisito regulatorio, respaldado por estándares exigibles. Los pasos medibles incluyen una gestión sólida del agua, acciones de activación bien definidas con planes de respuesta probados y monitoreo continuo y auditable que las comunidades pueden confiar.
Los datos que son tardíos o incorrectos no son mejores que el silencio, es una oportunidad perdida para evitar daños “, advierte Bovim.” Pero cuando los datos son oportunos, precisos y transparentes, faculta a las personas a actuar de manera decisiva. Eso es más que eficiencia, es la diferencia entre el riesgo y la resiliencia, entre el desastre y la protección de las vidas y el medio ambiente que todos compartimos.
