Hoy vivimos una paradoja tecnológica: nunca fue tan fácil conversar con una inteligencia artificial, pero nunca fue tan complejo delegarle un proceso industrial autónomo. Mientras plataformas como ChatGPT (OpenAI) o Claude (Anthropic) han democratizado el acceso a la consulta rápida, la automatización de procesos críticos permanece bajo un férreo peaje corporativo y técnico.
En la minería, esta brecha es crítica. Un geólogo puede pedirle a una IA que resuma un informe técnico en segundos, pero si intenta programar un agente que procese masivamente 1,000 metros de testigos de sondaje —analizando fotografías de alta resolución y datos de QEMSCAN para clasificar mineralogía de cobre—, se enfrenta a muros de pago, APIs costosas y la exposición de datos estratégicos en nubes extranjeras. La GenAI es democrática en el "paso a paso", pero la automatización a escala es hoy un privilegio de quienes pueden costear créditos infinitos.
Esta restricción no es solo comercial; es física. La demanda de "razonamiento" por agentes es exponencial: un solo proceso automatizado que analiza mil muestras consume el cómputo de miles de usuarios chateando. Para evitar el colapso, las Big Tech usan la tarjeta de crédito como un firewall operativo.
¿Cuál será la evolución? Probablemente no vendrá de una "tarifa plana" en la nube, sino de la soberanía local. El futuro del procesamiento masivo de datos reside en modelos de pesos abiertos como Llama 3 o DeepSeek, ejecutándose en servidores propios. Solo cuando el motor de inferencia sea un recurso local, veremos una minería inteligente, privada y sin peajes por cada mineral identificado o documento procesado.
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