La inteligencia artificial también debe aprender a leer el territorio
Por Eduardo Antonio Arias Larenas | CEO de Antroproyectos
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Durante años, hablar de transformación digital en minería significó hablar de la operación: automatización, sensores, mantenimiento predictivo, procesamiento de información geológica, drones y optimización de procesos. La tecnología nos ha permitido conocer con enorme precisión qué ocurre debajo de la superficie.
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Paradójicamente, uno de los espacios más complejos de cualquier proyecto minero todavía se gestiona, en buena medida, con herramientas fragmentadas: hojas de cálculo, actas, informes, correos electrónicos, grupos de WhatsApp y, sobre todo, información que permanece en la memoria de los equipos.
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Ese espacio es el territorio.
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Un conflicto social rara vez comienza con una declaración formal de conflicto. Puede empezar con una queja aparentemente menor, una conversación comunitaria, un compromiso cuyo plazo está por vencer, una publicación en redes sociales o un cambio en la posición de un actor local. Cada señal, tomada individualmente, puede parecer poco relevante. El problema aparece cuando nadie conecta las piezas.
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En muchos proyectos no falta información. Ocurre exactamente lo contrario: existe demasiada información, pero está dispersa entre personas, sistemas y documentos. Cuando finalmente las piezas se juntan, el riesgo puede haberse transformado en oposición, pérdida de confianza, paralización o conflicto.
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Aquí la inteligencia artificial abre una posibilidad mucho más interesante que simplemente escribir informes más rápido.
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Aplicar inteligencia artificial a la gestión territorial no significa reemplazar al relacionador comunitario, al sociólogo, al antropólogo ni al equipo que conoce a las comunidades. Ningún algoritmo sustituye la confianza construida durante años, la conversación cara a cara o la capacidad de comprender los matices culturales y políticos de un territorio.
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La tecnología debería hacer precisamente lo contrario: potenciar esas capacidades.
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La pregunta relevante no es cuánto trabajo humano puede reemplazar la inteligencia artificial, sino cuánto mejor puede trabajar un equipo territorial cuando dispone de memoria institucional, información estructurada y señales oportunas para tomar decisiones.
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Desde nuestra experiencia trabajando en gestión social, riesgos socioambientales y gobernabilidad territorial, hemos identificado cuatro capacidades que empiezan a ser fundamentales para proyectos complejos: escuchar al territorio, identificar señales tempranas, conservar el conocimiento institucional y asegurar la trazabilidad de los compromisos.
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Sobre esas cuatro capacidades hemos venido desarrollando Lysis, un ecosistema de inteligencia territorial que busca conectar información que tradicionalmente ha permanecido separada.
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La primera capacidad es escuchar. Un mecanismo digital y multicanal de consultas, peticiones, quejas y reclamos puede integrar comunicaciones provenientes de diferentes canales y convertirlas en casos trazables, con responsables, plazos, evidencias y seguimiento.
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La segunda es anticipar. Medios de comunicación, conversaciones públicas, actores territoriales y otras fuentes producen constantemente señales. La inteligencia artificial permite procesar grandes volúmenes de información y detectar patrones o cambios que merecen la atención del equipo. No predice mágicamente un conflicto, pero puede ayudar a identificar aquello que deberíamos mirar antes.
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La tercera capacidad es recordar. Un proyecto minero puede acumular durante años estudios de impacto ambiental, planes de manejo, censos, mapas de actores, actas, acuerdos, informes de campo, normativa y miles de páginas de documentación. Cuando esa información puede consultarse en lenguaje natural manteniendo trazabilidad hacia las fuentes originales, el archivo deja de ser solamente un repositorio y comienza a convertirse en conocimiento disponible para la toma de decisiones.
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La cuarta es cumplir. Los compromisos sociales y ambientales necesitan responsables, fechas, evidencia y seguimiento. Un compromiso olvidado puede convertirse rápidamente en un problema de confianza. Digitalizar su trazabilidad permite saber qué se ofreció, a quién, cuándo, quién debe cumplirlo y cuál es su estado.
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Las cuatro capacidades se retroalimentan. Una queja puede convertirse en una señal. Esa señal puede llevarnos a consultar antecedentes. Los antecedentes pueden revelar un compromiso pendiente. Y ese compromiso puede explicar un riesgo que, observado aisladamente, habría sido difícil de comprender.
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Eso es inteligencia territorial.
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Cuando un mecanismo de quejas se convierte en inteligencia territorial
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Una experiencia reciente en una operación minera nos permitió comprobar que un mecanismo de consultas, peticiones, quejas y reclamos puede cumplir una función mucho más amplia que gestionar casos individuales.
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Implementamos un MQR digital bajo una lógica multicanal, diseñado para facilitar el acceso de la población, ordenar la gestión interna y asegurar la trazabilidad desde que una inquietud ingresa hasta que recibe respuesta y se cierra. El objetivo inicial era fortalecer la capacidad de atención y reducir el riesgo de que una petición o preocupación quedara dispersa entre distintos canales o dependiera exclusivamente de la memoria de una persona.
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Sin embargo, durante su funcionamiento apareció un segundo valor quizás más interesante: el mecanismo comenzó a convertirse en una fuente permanente de información sobre el territorio.
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Las consultas y quejas permiten observar preocupaciones recurrentes, necesidades, expectativas y percepciones de la población que no siempre aparecen en una reunión comunitaria o en un estudio social. Incluso los registros anónimos, precisamente porque reducen ciertas barreras para expresarse, pueden aportar señales importantes sobre aquello que preocupa a las personas.
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Una queja aislada puede ser solamente un caso que requiere respuesta. Varias manifestaciones sobre un mismo asunto, en cambio, pueden constituir una señal territorial.
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Esta diferencia es fundamental. Al sistematizar los registros es posible comenzar a identificar recurrencias, temas emergentes, lugares donde se concentran determinadas preocupaciones y cambios en el tipo de interacción que mantiene la población con el proyecto. El mecanismo deja entonces de funcionar únicamente como una herramienta reactiva y empieza a aportar información para una gestión preventiva.
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Para los equipos sociales, esto permite actuar antes. Una preocupación puede ser atendida cuando todavía es una inquietud individual y no cuando se ha convertido en una demanda colectiva o en un conflicto. Para la dirección del proyecto, además, genera algo igualmente valioso: evidencia estructurada para comprender cómo está evolucionando la relación con el territorio.
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La experiencia también nos ha dejado una conclusión importante: un buen mecanismo de quejas no debería medir su éxito solamente por cuántos casos cierra, sino por cuánto aprende la organización de aquello que las personas están tratando de decirle.
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Ahí aparece una de las aplicaciones más interesantes de la inteligencia artificial. No para decidir automáticamente qué piensa una comunidad ni para asignarle un nivel de riesgo a una persona, sino para ayudar a encontrar patrones dentro de grandes cantidades de información, conectar casos relacionados y alertar al equipo sobre asuntos que merecen atención.
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En ese sentido, el MQR comienza a cumplir dos funciones simultáneas: resolver mejor cada caso y escuchar mejor al territorio.
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Esta transformación conversa también con la evolución de los estándares ambientales y sociales internacionales. Marcos como los Estándares de Desempeño de IFC, el Marco Ambiental y Social del Banco Mundial y los Principios del Ecuador han reforzado conceptos como participación informada, mecanismos accesibles de atención de quejas, gestión de riesgos, relacionamiento con partes interesadas y seguimiento durante el ciclo de vida de los proyectos.
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La tecnología no reemplaza esos procesos. Puede hacerlos más trazables, consistentes y oportunos.
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También existe un riesgo que no debemos ignorar. Incorporar inteligencia artificial sin una adecuada gobernanza de datos puede producir el efecto contrario al buscado. Información comunitaria, datos personales, percepciones sociales y registros de relacionamiento requieren protocolos claros de acceso, seguridad, confidencialidad, validación humana y uso responsable.
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La inteligencia territorial no puede convertirse en vigilancia territorial.
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Esa frontera será especialmente importante para la industria minera. El objetivo no debería ser utilizar tecnología para controlar comunidades, sino mejorar la capacidad institucional de escuchar, responder, aprender y cumplir.
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En definitiva, la discusión sobre inteligencia artificial en minería necesita salir también de los centros de operación y llegar al territorio.
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Porque un proyecto puede tener excelentes modelos geológicos, sensores sofisticados y sistemas capaces de anticipar una falla operacional. Pero si no puede identificar a tiempo el deterioro de una relación comunitaria, recordar un compromiso asumido hace tres años o conectar diez pequeñas señales que anuncian un problema mayor, todavía existe una parte fundamental del proyecto que permanece desconectada.
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Quizás por eso la próxima gran ventaja competitiva de la minería no estará únicamente en conocer mejor lo que existe debajo del suelo.
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Estará también en comprender mejor, y más temprano, lo que está ocurriendo sobre él.
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*La opinión de este artículo es responsabilidad del autor y no refleja el pensamiento de este medio.
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