Hace 4 años, en un proyecto FONDEF entre ALGES y DELPHOS Mine Planning Laboratory, demostramos algo que la industria prefiere ignorar: el modelo determinista tradicional es una simplificación peligrosa. Usamos el supercomputador Leftraru para procesar 1,000 escenarios de simulación geoestadística y 1,000 pits finales. ¿El resultado? Una precisión en la estimación de reservas que el Kriging simplemente no puede alcanzar. La realidad es cruda: Operar con un modelo único es como cruzar un río basándose en la "profundidad promedio". Si el promedio es 1.5 metros, pero hay un pozo de 3 metros, te vas a ahogar. En minería, ese "pozo" se traduce en millones de dólares en pérdidas, planes de producción incumplidos (o estimaciones muy por debajo para asegurar el cumplimiento) y procesamiento de mineral con una variabilidad más alta de la que planeábamos. Tras mi experiencia en Andesite, me di cuenta de algo que subestimé en la academia: El desafío no es sólo el algoritmo, sino también la adopción. ¿será que lo que nos falta no son más datos, sino que es la falta de coraje tecnológico? ¿Por qué seguimos abrazados a modelos que subestiman/ocultan el riesgo? La zona de confort: Es más fácil defender un error si "todos los demás lo cometen de la misma forma". El fetiche de la certeza: Preferimos un número exacto que está equivocado, que un rango de probabilidad que es real. Miedo a la Caja Negra: Si quien toma las decisiones no entiende el modelamiento estocástico, no se firma. Y preferimos la seguridad del pasado sobre la rentabilidad del futuro. Hoy no hay excusas. Ya no necesitas un supercomputador de un centro de Investigación tecnológico; con el poder actual de la nube puedes procesar 100 escenarios en el tiempo que te tomas un café. La tecnología ya no es el cuello de botella. El cuello de botella es el mindset de quienes impulsan su adopción. Abro el debate: ¿Estamos realmente innovando o solo estamos digitalizando procesos obsoletos? ¿Es hora de jubilar el modelo determinista en el largo plazo?