La irrupción de inteligencia artificial explicable está cambiando el estándar del mantenimiento industrial, permitiendo diagnósticos en tiempo real y decisiones operativas basadas en datos verificables.

Con tasas de validación superiores al 81% y alta correlación entre alertas y fallas reales, la tecnología abre un nuevo debate: por qué las empresas siguen operando con modelos reactivos si las fallas ya pueden preverse.

En 2025, una falla en el molino SAG de la mina Carmen de Andacollo obligó a detener la operación por casi un mes, impactando directamente la producción de cobre y evidenciando el alto costo de las detenciones no programadas en la industria.

En un contexto de creciente presión por eficiencia y control de costos, este tipo de episodios está tensionando el modelo tradicional de mantenimiento, históricamente reactivo. Hoy, la capacidad de anticipar fallas ya no es una promesa futura, sino una realidad medible.

En ese contexto, X-Analytics desarrolló una solución basada en inteligencia artificial explicable (XAI), diseñada para transformar grandes volúmenes de datos en información clara, confiable y accionable. Su enfoque apunta no solo a predecir eventos, sino a hacerlos comprensibles para quienes deben tomar decisiones en terreno.

La tecnología opera bajo una arquitectura de dos niveles. En una primera capa, modelos predictivos tanto supervisados como no supervisados analizan datos en el tiempo, como señales de sensores, para detectar anomalías y anticipar posibles fallas.

Sobre esa base, una segunda capa de agentes inteligentes interpreta los resultados. A diferencia de otros sistemas, estos agentes no generan nuevas predicciones, sino que explican y traducen lo que los modelos detectan, permitiendo que la información sea utilizada de forma directa en la operación.

Este enfoque introduce un cambio relevante: separa la predicción de su interpretación, lo que mejora la transparencia y reduce la desconfianza asociada a la “caja negra” de la inteligencia artificial.

Uno de los aspectos más llamativos es la validación con datos reales. A través del cruce entre alertas generadas por el sistema y eventos efectivos de mantenimiento, la plataforma ha alcanzado un 81,95% de precisión en sistemas hidráulicos y un 82,35% en variadores de frecuencia, evidenciando una alta capacidad para anticipar fallas críticas.

Pero el impacto no se limita a detectar anomalías. La solución también mide con cuánta anticipación se generan las alertas, lo que permite planificar mantenciones con mayor precisión y evitar detenciones no programadas, uno de los principales costos ocultos en la industria.

“Hoy el desafío no es solo predecir fallas, sino lograr que esas predicciones se entiendan y se utilicen en terreno. La explicabilidad es clave para confiar en la inteligencia artificial”, señala Nicolás Orellana, gerente de operaciones de la compañía.

La plataforma incorpora además dos tipos de agentes: uno enfocado en la generación de reportes ejecutivos para la toma de decisiones estratégicas, y otro orientado al diagnóstico en tiempo real del estado de los equipos.

Ambos cumplen un rol central: no reemplazan la decisión humana, sino que la fortalecen al explicar qué está ocurriendo y por qué, basándose en datos verificables.

El sistema, además, es completamente trazable. Cada resultado puede ser auditado y validado directamente con los datos de origen, eliminando una de las principales barreras de adopción de la inteligencia artificial en entornos críticos.

En este contexto, la pregunta comienza a instalarse en la industria: si más del 81% de las fallas ya pueden anticiparse, ¿por qué gran parte de las operaciones sigue funcionando bajo lógicas reactivas?

Con este desarrollo, X-Analytics busca posicionarse en la gestión de salud de activos industriales, en un momento donde la tecnología no solo promete eficiencia, sino que comienza a redefinir los estándares de operación.

Por Luis Santamaría, líder del área Cloud & Service Provider de Schneider Electric

Durante años, los data centers fueron parte del paisaje invisible que sostiene la economía digital. Hoy dejaron de ser un soporte silencioso y se transformaron en un factor que incide directamente en la planificación energética del país y en su estrategia de desarrollo.

Luis Santamaría, líder del área Cloud & Service Provider de Schneider Electric

En esta línea, el Coordinador Eléctrico Nacional proyecta que la demanda eléctrica de estos centros crecerá cerca de 270% hacia 2030, pasando de 325 MW en 2025 a 1.207 MW. Solo en 2026 ingresarían cuatro nuevos proyectos que sumarán 83,1 MW adicionales, elevando la capacidad instalada en la Región Metropolitana a 341,6 MW. En menos de una década, Santiago habrá prácticamente cuadruplicado su capacidad respecto de 2021, una señal clara de la velocidad con que se está expandiendo la infraestructura digital.

Sin embargo, el punto crítico no está en la superficie construida, sino en la densidad energética. La expansión de la inteligencia artificial está incrementando la carga por rack y la generación de calor al interior de los centros de datos, lo que implica mayor concentración de energía por unidad instalada y exigencias operativas continuas, sin margen para interrupciones. El crecimiento, por tanto, no es solo físico, es intensivo en consumo.

Chile, en este sentido, avanza en paralelo en la transformación de su matriz. En 2024, el 68% de la generación eléctrica provino de fuentes renovables, de acuerdo con el Coordinador Eléctrico Nacional, posicionando al país como referente regional en penetración de energías limpias. No obstante, una matriz más verde no significa disponibilidad ilimitada. Persisten desafíos de transmisión, integración de energías variables y necesidad de potencia firme, variables que se vuelven más sensibles cuando se incorporan cargas intensivas que operan 24/7.

El fenómeno además trasciende las fronteras. Un estudio de Deloitte anticipa que hacia 2035 la demanda eléctrica de data centers vinculados a inteligencia artificial podría multiplicarse por 30 a nivel global. La tendencia sugiere que la presión sobre los sistemas eléctricos será creciente y estructural, no coyuntural. En este escenario, la eficiencia energética deja de ser un atributo comunicacional y se convierte en una condición de viabilidad. Tecnologías como el enfriamiento líquido y los sistemas avanzados de gestión energética permiten manejar mayores cargas térmicas, optimizar consumos y anticipar fallas, integrando inteligencia operativa a la infraestructura física. Incorporarlas desde el diseño puede marcar la diferencia entre una expansión armónica y una red tensionada.

Los 1.200 MW proyectados no son solo una cifra que habla de crecimiento digital, sino un recordatorio de que el desarrollo tecnológico y la planificación energética están hoy profundamente entrelazados. Chile tiene la oportunidad de consolidarse como hub digital regional, pero ese liderazgo dependerá de su capacidad para crecer con coherencia, asegurando que la ambición digital no supere la resiliencia del sistema que la sostiene.