ABB exhibe soluciones de inteligencia artificial y analítica avanzada en Minería Digital 2026

En un sector donde se estima que menos del 20% de los datos generados por la maquinaria industrial se utilizan efectivamente —dejando que hasta el 80% se pierda—, la brecha entre la recolección de información y la toma de decisiones es el principal freno operativo. Durante la 13.ª edición del congreso Minería Digital 2026 en Santiago de Chile, ABB presentó en vivo cómo cerrar esa brecha mediante dos herramientas concretas: la plataforma de modelado inferencial IMP y la suite analítica ABB Ability™ Genix.

Para fundadores, directores de operaciones y líderes de transformación digital en LATAM, el mensaje es claro: la automatización industrial ya no se trata únicamente de reemplazar hardware físico, sino de capturar el contexto de los activos existentes para escalar la eficiencia, reducir el consumo energético y habilitar el mantenimiento predictivo sin detener la línea de producción.

¿Cuál es el contexto detrás de esta presentación?

El evento, realizado en el Hotel Sheraton Santiago, congregó a más de 600 empresas nacionales e internacionales enfocadas en la automatización, digitalización, inteligencia artificial y electrificación del sector minero e industrial. La participación de ABB en esta edición subraya una tendencia estructural en la industria: la necesidad urgente de pasar de proyectos piloto aislados a implementaciones escalables que entreguen retorno de inversión medible.

Según comentó Víctor Chávez, Senior Digital Solutions de ABB en Chile, las empresas enfrentan una demanda creciente de información, pero poseen debilidades internas en su gestión de datos. Para abordar esto, la compañía ha estructurado roadmaps tecnológicos continuos acompañados de equipos multidisciplinarios locales y globales. Esta estrategia refleja lo que muchos founders están descubriendo al escalar operaciones complejas: la tecnología por sí sola no resuelve problemas operativos si no va acompañada de una arquitectura de datos robusta y un cambio cultural en la planta.

¿Cómo funcionan los sensores virtuales y la plataforma IMP?

Una de las piezas clave expuestas fue la plataforma de modelado inferencial IMP. Su objetivo principal es facilitar el desarrollo de sensores virtuales (soft sensors), permitiendo que cualquier usuario técnico pueda diseñarlos y configurarlos de forma intuitiva, sin depender exclusivamente de científicos de datos o ingenieros de sistemas externos.

¿Qué significa esto en la práctica? En entornos industriales pesados, medir ciertas variables físicas (como la composición química exacta de un mineral en tiempo real, la viscosidad de un fluido o el desgaste interno de un motor) requiere instrumentos físicos extremadamente costosos, propensos a fallas o con tiempos de respuesta lentos. Los sensores virtuales utilizan algoritmos de aprendizaje automático entrenados con datos históricos de variables fáciles de medir (temperatura, presión, vibración, flujo) para inferir y predecir esas variables difíciles en tiempo real.

Durante la presentación, ABB mostró evidencias concretas de la implementación de estos sensores en Chile, destacando su aporte directo al caso de negocio a nivel operacional. Al eliminar la dependencia de instrumentación física costosa y obtener mediciones instantáneas, las empresas pueden optimizar los procesos de control automáticamente, reduciendo el desperdicio de materia prima y estabilizando la calidad del producto final.

¿Qué es ABB Ability™ Genix y por qué integra IA generativa?

Junto con IMP, ABB puso sobre la mesa su suite analítica corporativa ABB Ability™ Genix. A diferencia de las plataformas genéricas de Internet de las Cosas (IIoT), Genix se diseña como una plataforma de inteligencia artificial agnóstica, capaz de captar datos desde múltiples fuentes dispares —sensores antiguos, bases de datos ERP, sistemas SCADA, registros de ingeniería— y unificarlos en un lago de datos cognitivo.

El núcleo de Genix radica en su capacidad para transformar la gestión del control de procesos y del mantenimiento, facilitando la transición de un modelo reactivo (reparar cuando falla) a uno predictivo y prescriptivo (anticipar la falla y recomendar la acción óptima). Según la documentación oficial de ABB, el despliegue de su módulo de Gestión del Rendimiento de Activos (APM) basado en Genix puede generar:

• Una reducción de más del 50% en las paradas no planificadas.
• Una mejora superior al 20% en la productividad general.
• Una disminución de más del 15% en los costos de mantenimiento.
• Un aumento del 15% en la vida útil de la maquinaria.

Un punto destacado de la jornada fue la configuración en vivo de un copilot integrado en Genix. Esta herramienta aprovecha la IA generativa para ofrecer una interfaz conversacional que permite a usuarios de distintos perfiles técnicos realizar consultas naturales sobre el estado de la planta, extraer reportes o solicitar diagnósticos sin navegar por dashboards complejos. Esta democratización de la IA en la planta es un avance crítico: reduce la curva de adopción tecnológica y permite que operadores y supervisores tomen decisiones basadas en datos sin intermediarios.

El reconocimiento de Genix como Leader en el informe Verdantix Green Quadrant for Industrial AI Analytics Software (2025) respalda su posición en el mercado, destacando su capacidad de integrar datos semánticos, su despliegue escalable y sus aplicaciones listas para usar en sectores intensivos en energía y recursos, como la minería, los metales y el cemento. Casos de uso reales, como la colaboración con Gold Fields para operar minas en ubicaciones remotas, demuestran la viabilidad de estas plataformas en escenarios de alta exigencia.

¿Qué significa esto para tu startup o empresa industrial?

La evolución hacia plataformas como Genix y herramientas como IMP marca un cambio de paradigma para cualquier fundador o gerente que gestione activos físicos o cadenas de suministro complejas. La inteligencia artificial industrial ya no es un concepto futurista; es una capa de software que se superpone a la infraestructura existente para extraer valor económico inmediato.

Para quienes buscan implementar analítica avanzada en sus operaciones, aquí hay tres acciones concretas basadas en lo expuesto en Minería Digital 2026:

1. Audita la conectividad OT/IT antes de comprar IA. Ninguna plataforma de analítica avanzada funcionará si los datos de tus sensores y máquinas están aislados en silos. El primer paso es garantizar que la infraestructura de red permita la extracción segura y contextualizada de datos operativos (OT) hacia capas de análisis empresarial (IT).
2. Prioriza la modularidad y la agnosticidad. Evita quedarte atado a un único proveedor de hardware. Las suites modernas de analítica deben ser capaces de leer datos de equipos heterogéneos. Comienza con casos de alto impacto y baja fricción, como sensores virtuales para monitoreo continuo, y escala gradualmente hacia gemelos digitales o automatización autónoma.
3. Invierte en la capacitación interna y la gobernanza de datos. Herramientas como IMP y los copilots de IA generativa están diseñados para ser usados por personal técnico de planta, no solo por especialistas en datos. Fomenta una cultura donde la interpretación de datos sea parte del flujo de trabajo diario. Sin gobernanza de datos y capacitación continua, incluso la mejor plataforma de analística terminará subutilizada.

La digitalización industrial exitosa no se mide por la cantidad de sensores instalados, sino por la velocidad con la que una organización convierte esos datos en decisiones operativas rentables. Con herramientas que combinan IIoT, analítica avanzada e interfaces conversacionales, la brecha entre la operación tradicional y la industria inteligente se está cerrando rápidamente.

Fuentes

• Portal Minero: ABB exhibe soluciones de inteligencia artificial y analítica avanzada en Minería Digital 2026
• ABB: ABB Genix™ Industrial IoT and AI Suite