66 Edición Semanal La historia reciente ha mostrado el costo humano, ambiental y reputacional de las fallas de presas de relaves. Los casos de Brumadinho (Brasil, 2019) y Siana (Filipinas, 2024) confirman que la gestión tradicional, basada en inspecciones manuales y análisis retrospectivos, ya no es suficiente. La Global Industry Standard on Tailings Management (GISTM, 2020) exige ahora monitoreo continuo, gobernanza robusta y transparencia frente a los stakeholders. En este contexto, la transformación digital emerge como un cambio disruptivo. El uso de IA y ML permite procesar millones de datos en tiempo real, identificar patrones invisibles al ojo humano y anticipar comportamientos críticos de los depósitos de relaves. De esta forma, la minería puede pasar de un enfoque reactivo a un modelo predictivo, reduciendo riesgos, optimizando costos y fortaleciendo la sostenibilidad. Este artículo desarrolla el concepto de Tailings 5.0, presenta un caso práctico de aplicación en el Perú, expone los beneficios y desafíos de adoptar IA y ML en la gestión de relaves y propone un roadmap de implementación con enfoque ESG. Tailings 5.0: marco conceptual de la transformación digital Evolución histórica Tailings 1.0 – 3.0: gestión reactiva, construcción masiva, poca instrumentación y control por inspección visual. Tailings 4.0: digitalización inicial, sensores IoT, SCADA, reportes en línea, sistemas fragmentados y analítica limitada. Tailings 5.0: integración total de tecnologías digitales con IA, gemelos digitales, analítica predictiva, blockchain y gobernanza ESG. Fuente: elaboración propia. Figura 1. Esquema de arquitectura digital de Tailings 5.0.
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