La "deuda tecnológica" en Inteligencia Artificial de tres sectores clave de la economía argentina
Logística portuaria y transporte son dos de las actividades que más atrasados están en este sentido, incluso comparado con casos regionales. El de la minería avanza fuerte, aunque también tiene un camino por recorrer.Vaca Muerta, el caso especial.
BARCELONA, ESPAÑA (Enviado especial).- La revolución de la Inteligencia Artificial dejó hace rato de ser una promesa de laboratorio para convertirse en un eje central de cualquier industria. La Argentina, sin embargo, está varios escalones por debajo en al menos dos de tres segmentos claves para la economía como la minería, la logística en puertos y el transporte.
Es que el éxito ya no se mide solo en toneladas producidas sino en la capacidad de procesar datos en milisegundos para optimizar un negocio. Y muchas de estas soluciones se vieron esta semana en el Mobile World Congress, en Barcelona.
El contraste regional es fuerte y, en el caso de la operatoria en puertos, el caso de Perú es uno de los que deja más en evidencia los pocos avances que se ven a nivel local. Este año completamente de la mano de la china Huawei- inauguró en Chancay la primera terminal diseñada por y para la autonomía total. Además, Chile consolidó su minería mediante redes privadas que permiten a las máquinas razonar sin intervención humana.
En cambio, el mapa argentino muestra apenas "islas de eficiencia" como Vaca Muerta, donde la IA se utiliza para la supervivencia de costos antes que para la expansión de fronteras tecnológicas. El país afronta la paradoja de ser un faro de ingenio en software, pero no tiene un buen nivel de inversión en hardware y conectividad 5G necesaria para que esos algoritmos bajen de la nube y muevan los "fierros" logísticos.
Para hacer más específicas las diferencias -si se utilizan las mediciones de los principales jugadores del sector de la IA, y suponiendo una calificación que va de 1 a 10-, la Madurez de IA Operativa" de la Argentina alcanza una media de 6 puntos, contra el 9,5 de líderes mundiales como Australia, China, Emiratos Árabes o Singapur, y los 7,5 que alcanzan vecinos de la región como Chile o Brasil.
La Argentina está en una fase de "IA de nicho", con una enorme diferencia por segmentos: aplica la IA de forma precaria en sectores como el transporte o la logística portuaria, pero en los negocios donde es más competitivo como Energía y Minería, la tecnología aplicada es de clase mundial y alcanza una madurez de 9 puntos.
A raíz de esto, el camino que tiene por recorrer la Argentina es muy grande. Cada vez hay más tecnologías para incorporar que podrían llegar al país, aunque la gran cuestión es hasta qué punto las empresas están dispuestas a invertir en ellas.
El caso del puerto de Chancay que este año ya se consolidó como el 3° más automatizado del mundo- es una suerte de faro. Construido prácticamente desde cero bajo el concepto de puerto ciudad, hoy cuenta con avances como la implementación de un gemelo digital una replica del puerto real que permite predecir cada movimiento-, la automatización total de los camiones eléctricos que mueven contenedores coordinados por redes 5G; la utilización de la IA para optimizar el peso y equilibrio de la carga para reducir el consumo de combustible mediante algoritmos que aprenden de cada viaje; o el monitoreo ambiental con visión artificial, que detectan partículas de polvo o derrames mínimos en el agua, activando protocolos de limpieza sin intervención humana.
En el caso de los puertos en la Argentina, la situación es muy diferente, a tal punto que en el mercado se habla de que en las terminales locales se trabaja en la IA de software y monitoreo, y no en la IA de ejecución física, es decir la robótica. Ya sea en los puertos de Buenos Aires, Dock Sud o Bahía Blanca, la situación es muy similar. Mientras que en el mundo la IA mueve las máquinas, aquí mayormente recién empieza a agilizar trámites.
En el mundo del transporte se deben hacer dos análisis que arrojan dos resultados totalmente inversos. El que peor parado queda, sin dudas, es el que se refiere al de pasajeros.
La Argentina tiene uno de los sistemas de transporte público más masivos y centralizados del mundo, pero la implementación de IA es todavía pobre y fragmentada. El sistema SUBE es hoy una fuente masiva de Big Data que hasta hoy no tiene demasiada utilización.
El sistema tiene un potencial desaprovechado, por ejemplo, en lo que es la planificación predictiva. Mientras que en ciudades líderes como Barcelona, Londres o Madrid la IA analiza el flujo de pasajeros para modificar las frecuencias de los colectivos minuto a minuto, en la Argentina las frecuencias siguen siendo, en su mayoría, fijas o decididas de forma analógica por las empresas.
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En lo único que se avanzó es en la geolocalización en tiempo real de los colectivos, que permite que algoritmos básicos predigan el tiempo de arribo a la parada.
La adopción de la IA en los micros de larga distancia, en tanto, está algunos escalones por encima. Las grandes operadoras de micros ya utilizan algoritmos de IA para ajustar el precio del pasaje según la demanda en tiempo real, la anticipación de compra y la competencia. Además, las flotas más modernas de micros usan IA para monitorear el estilo de conducción. El software califica al chofer y sugiere ajustes en la aceleración y el frenado para reducir el consumo hasta un 10%.
Los casos de sectores como el de energía y minería son, sin ninguna duda, el modelo a seguir. En el primero, Vaca Muerta tiene un nivel de desarrollo muy importante, en buena parte por las condiciones que hoy facilita el Régimen de Incentivo para Grandes Inversiones (RIGI), que permite que las grandes mineras y petroleras traigan maquinaria "inteligente" (perforadoras autónomas, sensores de última generación y servidores para IA de borde) con arancel cero.
Las empresas priorizaron inversiones en "fierros" básicos (caños, rutas, dragado) y no en "cerebros" digitales. Recién a partir del RIGI se empieza a ver la entrada de equipos con IA nativa.
El minero es el otro que avanza dando pasos grandes. Con el impulso del cobre y el litio sobre todo-, adopta la IA no solo para ganar dinero, sino para cumplir con estándares ambientales y de seguridad.
Por ejemplo, se utilizan modelos de machine learning para predecir cómo afectan las variables climáticas (evaporación, viento, humedad) a la concentración de litio en las piletas. Esto permite ajustar los químicos en el momento exacto, aumentando la recuperación del metal hasta un 15%.
Además, en nuevos proyectos de cobre como Josemaría o Taca Taca de nuevo, RIGI de por medio-, la Argentina está importando tecnología de perforación y voladura inteligente. La IA analiza la dureza de la roca metro a metro y decide la carga exacta de explosivo, reduciendo el desperdicio y el consumo de energía.
La minería argentina opera en condiciones de altitud extrema (más de 4.000 metros), donde el error humano por fatiga o falta de oxígeno es un riesgo constante. Por esto, entre otras cuestiones, y siguiendo el modelo de Chile, los grandes proyectos comienzan a sumar cada vez más camiones de acarreo autónomos, una especialidad en la que Vaca Muerta ya está muy avanzada. También se utiliza la tecnología para monitorear el consumo de agua del emprendimiento, de modo de no afectar a las comunidades.
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Así como Perú es el caso a seguir en lo referente a la logística portuaria y la implementación de las soluciones con IA, Chile lo es en el ámbito de la minería. Fue el pionero regional en licitar espectro 5G, y Huawei lo capitalizó instalando redes dedicadas exclusivamente a los yacimientos. Con esta tecnología se logra una latencia menor a 20 milisegundos, algo vital para que un operador pueda manejar una pala mecánica a 1.500 km de distancia sin retraso en la imagen.
Además, provee el sistema operativo de comunicaciones que permiten un mejor control y desempeño de los camiones. Si un vehículo autónomo detecta un obstáculo, la IA lo frena en microsegundos.
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