Es un verdadero privilegio conversar con David Kubota Rojas, un referente cuya trayectoria ha sido fundamental en la modernización de la industria minera.

Ingeniero Civil Industrial en Minería, David ha destacado no solo por su visión estratégica, sino por su capacidad de tender puentes entre la experiencia operativa tradicional y las tecnologías de vanguardia.

Actualmente, se desempeña como Gerente de Innovación en IA en AIMINE, firma de la cual es fundador. Su perfil combina un profundo conocimiento técnico con una filosofía de trabajo enfocada en la sostenibilidad y el uso de metodologías Lean y Six Sigma. Con una participación constante en foros internacionales de alto nivel como Minería Digital de Gecamin y una prolífica labor como autor de análisis sobre la adopción de datos en la industria, David no solo implementa soluciones, sino que lidera el cambio cultural hacia sistemas que «piensan, fabrican y aprenden».

A continuación, compartimos sus reflexiones sobre la realidad de la IA en la minería.

¿Cuál es el principal error que ve en la industria minera al hablar de IA?

El mayor error es caer en la simplificación excesiva. Muchos creen que la IA es solo una herramienta, un chatbot o un copiloto que generará valor por sí solo. Es fundamental entender que la IA, aislada, no comprende la realidad de nuestro negocio. Para que realmente funcione, necesita contexto, datos de alta calidad y, por encima de todo, el conocimiento experto necesario para interpretar lo que ocurre en la operación minera.

Entonces, ¿qué es lo que realmente marca la diferencia?

Lo que marca la diferencia es la combinación: IA + datos + conocimiento experto + integración operativa. Si falta alguno de estos elementos, la IA puede entregarnos información, pero no necesariamente decisiones accionables o mejoras sostenibles en productividad. Es esa sinergia la que crea un impacto real.

¿Por qué el conocimiento experto es tan crítico?

Porque la minería es inherentemente compleja. No se trata únicamente de predecir tonelaje o disponibilidad de equipos. Se trata de entender las restricciones reales, los trade-offs, los objetivos de negocio y lo que es ejecutable en terreno. Sin ese conocimiento, la IA puede ser un excelente analista teórico, pero un pésimo aconsejador en la práctica.

¿Cómo aborda AIMINE este desafío?

En AIMINE, desarrollamos soluciones que integran la IA con la experiencia minera real. Nuestros sistemas aprenden de los datos, pero son los ingenieros y especialistas quienes guían, validan e impulsan las decisiones finales. No buscamos reemplazar la experiencia, sino potenciarla.