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La implementación de trazabilidad basada en inteligencia artificial en los contratos de aseo y servicios externos de la minería chilena podría generar ahorros netos de aproximadamente $8 millones mensuales en una faena tipo, según estimaciones de eGenya, plataforma nacional especializada en el control de operaciones. El cálculo considera una operación con cien personas diarias dedicadas a limpieza, cuyo contrato puede alcanzar los $100 millones mensuales. La aplicación de metodologías de control y reasignación de recursos según lo efectivamente ejecutado permitiría un ahorro del 10% —equivalente a $10 millones—, que al descontar los costos de implementación tecnológica de unos $2 millones al mes deja un beneficio neto de $8 millones solo en esa línea de dotación.
La relevancia de esta cifra se entiende en el contexto de una industria minera que enfrenta crecientes presiones por eficiencia y descarbonización. En faenas de mayor tamaño, donde los equipos externos involucran entre 120 y 200 personas por turno, el volumen de información convierte a la trazabilidad en un factor determinante para ordenar la gestión, reducir desviaciones y capturar eficiencias en contratos de presupuestos elevados. De acuerdo con la experiencia documentada por eGenya, los ahorros en servicios de limpieza y aseo industrial pueden oscilar entre un 10% y un 39% respecto del gasto ejecutado, dependiendo del tamaño y complejidad de la operación.
Trazabilidad basada en IA: una palanca para reducir pérdidas millonarias
El problema de fondo es la brecha entre lo contratado, lo ejecutado y lo reportado. Según las estimaciones de la plataforma, una minera mediana-grande podría estar perdiendo entre $50 y $60 millones mensuales por ineficiencias, tareas mal ejecutadas o servicios no alineados con lo contratado. Esta fuga de valor se concentra en contratos de limpieza, aseo industrial, mantención menor y seguridad, donde las diferencias tienden a acumularse sin detección, especialmente en faenas con alta dotación de personal, turnos extensos y múltiples zonas críticas.
«En una operación compleja, las desviaciones van a existir. Lo importante es poder verlas, medirlas y entender si responden a una contingencia puntual o a un patrón que se repite. Sin esa información, la gestión se vuelve reactiva y las oportunidades de eficiencia quedan fuera del radar», señala Pablo Flores, CPO y cofundador de eGenya. La solución que propone la plataforma consiste en registrar en tiempo real qué se ejecuta, quién lo ejecuta, dónde y cuándo, generando datos que las operaciones mineras pueden traducir en decisiones sobre reasignación de recursos, ajuste de contratos, mejora de procesos y reducción de costos sin sacrificar cobertura operacional ni estándares de seguridad.
Impacto en la minería regional y proyecciones de implementación
Para la industria minera de la Región de Atacama, donde conviven grandes operaciones y una importante presencia de empresas contratistas, este tipo de herramientas adquiere especial relevancia. La optimización de contratos de servicios externos representa una oportunidad tangible de captura de valor en el corto plazo, sin requerir inversiones mayores en infraestructura ni cambios disruptivos en los procesos. En un escenario de costos crecientes y exigencia de sostenibilidad, la capacidad de monitorear y ajustar la ejecución de los servicios se convierte en un diferencial competitivo.
Las proyecciones de eGenya apuntan a que la adopción de trazabilidad con IA se extienda progresivamente en las faenas chilenas, especialmente en aquellas con alta dotación de personal externo. La empresa no especificó plazos de implementación ni clientes específicos, pero sus estimaciones sugieren que el retorno de la inversión tecnológica se alcanza en el primer mes de operación, considerando los ahorros netos calculados. Con la mirada puesta en la eficiencia operativa y la descarbonización, la gestión inteligente de los contratos de aseo y servicios menores se posiciona como una vía concreta para liberar recursos y mejorar la competitividad del sector minero nacional.
