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Criterio práctico sobre digitalización de reportes, mantenimiento de activos críticos, tableros operativos y datos en minería. Sin promesas de resultados: lo que hemos visto funcionar y lo que no.
Por qué un modelo pequeño encaja mejor que uno grande en una operación minera
Qué es un SLM, en qué se diferencia de un LLM y por qué la especialización —no el tamaño— es lo que hace que un modelo funcione dentro de una operación minera.
Leer →IA on-premise o en la nube: cómo decide una operación minera
Qué preguntas hay que responder antes de decidir dónde corre la IA de tu operación, qué exige cada opción a TI y en qué casos la nube sí es la respuesta correcta.
Leer →Cómo elegir un proveedor de inteligencia artificial para tu operación minera
Qué preguntar antes de firmar, cómo distinguir a un proveedor que conoce minería de uno que solo conoce software, y las señales de alarma que aparecen en la primera reunión.
Leer →Cómo digitalizar los partes de guardia sin cambiar la forma de trabajar en mina
Qué opciones reales existen para convertir los partes de guardia manuscritos en datos confiables, qué exige cada una al personal de campo y cómo evitar que el sistema se abandone al mes.
Leer →Mantenimiento predictivo en activos críticos: por dónde empezar en una planta concentradora
Cómo elegir el primer activo, qué datos hacen falta de verdad, qué se puede anticipar y qué no. Guía práctica para plantas que evalúan monitoreo de condición sin instalar sensores nuevos.
Leer →Qué indicadores debe mostrar un dashboard de operaciones mina (y cuáles sobran)
Cómo diseñar tableros que se usen de verdad: qué necesita ver el jefe de guardia, qué la superintendencia y qué la gerencia, y por qué la mayoría de dashboards mineros se abandonan.
Leer →Diagnóstico de datos en una operación minera: qué revisar antes de invertir en IA
Una revisión honesta que se puede hacer internamente, sin contratar a nadie, para saber si una operación está lista para un proyecto de inteligencia artificial y por dónde le conviene empezar.
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