A Inteligência Artificial Generativa, com base na análise de Marco Ribas, Líder Global de Mineração da Accenture, e de outros especialistas da empresa, já pode ser aplicada em quase todos os aspectos da atividade mineral, da exploração às operações, da cadeia de suprimentos às funções corporativas entre outras. A indústria de mineração está usando IA na construção de modelos para encontrar a causa raiz de uma anomalia, receber diagnósticos e prever o estado futuro de um sistema. 

Garantindo a segurança 

Mesmo para engenheiros experientes, o volume de informações de segurança e outros equipamentos envolvidos na realização de reparos e manutenções específicas pode ser oneroso. As habilidades avançadas de linguagem da IA generativa significam que ela pode resumir toda essa documentação e descrever os passos-chaves em um formato facilmente compreensível. Isso pode incluir tudo, desde a produção de materiais de treinamento personalizados até o fornecimento de suporte em tempo real no local por meio de assistentes virtuais.

No caso de falhas, entender a causa pode ser muito difícil, porque os dados relevantes geralmente estão dispersos em várias fontes, documentos e formatos. Mas a IA generativa pode processar todas essas fontes de dados – registros de produção, leituras de equipamentos, condições climáticas e ambientais, padrões de mudança e muito mais – para sugerir rapidamente correlações e padrões que a análise humana levaria muito tempo para identificar. 

Acelerando processos 

Há o impacto nos relatórios. Hoje, os funcionários da mineração criam inúmeros relatórios, apresentações de slides e planilhas semanalmente. Estes levam tempo para serem produzidos e muitas vezes são arquivados, para nunca mais serem referidos. A IA generativa pode ser usada não apenas para acelerar a elaboração desses documentos, mas também para descobrir novos insights comparando e correlacionando a riqueza de dados guardados em relatórios históricos há muito esquecidos.

Agilizando a exploração 

IA generativa pode dar suporte ao complexo processo de documentação para o licenciamento. Também há potencial para desbloquear sensoriamento remoto e fazer cruzamento dados para acelerar a busca por terreno em potencial, considerando que os geocientistas, geralmente, gastam até 70% do tempo tentando identificar, localizar, acessar e compilar dados em um formato utilizável, em vez de analisá-los.

A IA generativa pode reduzir esse tempo, ajudando a identificar o potencial de mineralização em uma determinada área de forma mais eficiente. Isso acabará reduzindo os gastos de exploração em estágio inicial, ao mesmo tempo em que aumentará a probabilidade de descoberta.

Como começar 

Quando se trata de obter valor comercial da IA generativa para a indústria de mineração, há várias considerações importantes:

• Segurança de dados. Como manter a confidencialidade de dados comerciais confidenciais, particularmente ao usar aplicativos de IA generativa externos, como o ChatGPT.

• Governança. Como estabelecer as políticas e grades de proteção certas para que os funcionários possam se beneficiar da tecnologia de forma segura, precisa, responsável e ética.

• Priorização. É vital ser sistemático quanto ao direcionamento dos processos de negócios certos e casos de uso específicos, considerando o impacto potencial e a facilidade de implantação.

• Infraestrutura. Existem muitos caminhos diferentes que as empresas podem seguir para implantar a IA generativa — selecionar o caminho certo e criar a arquitetura certa para suportá-lo requer um planejamento cuidadoso.

• Parcerias. Dado o ritmo da mudança e os desafios envolvidos no desenvolvimento de recursos de IA generativa do zero, as empresas precisarão considerar onde e como fazer parceria com o ecossistema mais amplo.

Segundo os especialistas da Accenture, como muitas indústrias, a mineração tem muito a ganhar, mas para maximizar o valor e minimizar o risco, as empresas precisarão de uma estratégia bem definida, barreiras claras e adoção responsável.