Acabei de perceber algo interessante na recente conferência de mineração em Vegas. Há um responsável por investimentos, Ekin Ober, que tem feito um trabalho fascinante sobre como a IA está realmente a transformar o setor dos metais críticos. O que chamou minha atenção não foi apenas o ângulo tecnológico — é como ela pensa sobre a interseção entre inovação, sustentabilidade e desafios operacionais reais na mineração.

Então, aqui está a questão: a mineração tem sido tradicionalmente lenta a adotar novas tecnologias, certo? Mas Ekin Ober vê isso a mudar rapidamente com a IA generativa. O verdadeiro obstáculo, no entanto? Fazer com que os stakeholders da indústria realmente compreendam a proposta de valor. Como ela disse, as pessoas não precisam de ser especialistas em tecnologia, mas alguém precisa mostrar-lhes como estas ferramentas funcionam e abordar as suas preocupações. Parece que até mercados mais conservadores estão agora a dedicar tempo sério a discutir isto, o que indica que a mudança é real.

O que realmente está a acontecer no terreno é bastante convincente. Empresas de exploração estão a usar aprendizagem de máquina para analisar dados geológicos e reduzir drasticamente os prazos de exploração. Pense assim — a perfuração tradicional consome 3000 litros de diesel por buraco. Se estiveres a usar visão computacional para escanear testemunhos e reduzir perfurações desnecessárias, estás a economizar milhares de horas de energia. Entretanto, as grandes empresas como Rio Tinto, BHP e Freeport-McMoRan têm implementado camiões de transporte autónomos e sistemas de manutenção preditiva que reduzem o tempo de inatividade e o consumo de combustível em 15 por cento, ao mesmo tempo que aumentam a capacidade de produção. A mina Escondida, da BHP, supostamente poupou mais de 3 gigalitros de água e 118 gigawatts-hora de energia desde 2022.

Aqui é que a perspetiva de Ekin Ober fica interessante: as pessoas preocupam-se com a pegada energética da IA. Um ponto justo. Mas considere isto — um bilião de prompts diários de IA consomem 340 megawatts-hora de eletricidade, enquanto um único sítio de mineração pode consumir entre 1000 a 5000 megawatts-hora. Portanto, se a IA ajuda a otimizar operações e reduzir processos desnecessariamente intensivos em energia, como a moagem (que representa 70 por cento do consumo de eletricidade na mina), a tecnologia na verdade reduz a intensidade energética global.

Para além das operações, os governos também estão a entrar nesta equação. A iniciativa CriticalMAAS da DARPA e colaborações com o US Geological Survey estão a usar IA para automatizar o processamento de mapas geológicos — reduzindo o que antes levava anos para dias. O Pentágono até tem um programa de previsão de metais baseado em IA que modela cadeias de abastecimento e cenários políticos para minerais críticos como terras raras, níquel e cobalto.

Mas aqui está o que realmente se destacou no trabalho de Ekin Ober na Kinterra Capital: licenciamento. Os projetos de mineração atrasam-se durante anos não por questões técnicas, mas porque ninguém tem capacidade para processar montanhas de documentos. A Kinterra construiu um sistema de ciclo fechado usando grandes modelos de linguagem treinados com os seus próprios critérios — fases de licenciamento, envolvimento indígena, sentimento da comunidade. O sistema filtra milhares de pontos de dados de processos, notícias e emails, e depois resume atualizações específicas de jurisdições diretamente no Teams. Inteligência em tempo real, acionável.

A preocupação de segurança? Uma questão válida, mas Ekin Ober faz um ponto sólido — já confiamos na Google, Microsoft e Apple com dados sensíveis diariamente. Com ferramentas legítimas e políticas fortes, é gerível. Além disso, a Kinterra desenhou o seu sistema para ser rastreável. Pode clicar para aceder ao documento original e verificar a citação. Essa transparência é importante para reguladores e fornecedores de capital que precisam de confiança nos prazos de decisão.

A visão mais ampla aqui é que a IA não substituirá as pessoas, mas pode acelerar processos lentos do governo e levar os stakeholders aos pontos de decisão mais rapidamente. Num setor onde atrasos em licenciamento podem custar anos e biliões, isso é realmente valioso. Vale a pena acompanhar como isto evolui no setor da mineração.