Daniel Baeza y Lidenbrock: transformar datos geológicos en decisiones

En la serie de startups mineras de Minenovate, el episodio 38 tuvo como invitado a Daniel Baeza, ingeniero civil eléctrico de la Universidad de Chile, emprendedor de toda la vida y cofundador de Lidenbrock, ganador del concurso DF MAS Mining del Diario Financiero. Conversó con Milo Niemeller y Fred Camus, con la participación de Francisco Rubina. Su historia es menos un relato de éxito lineal que una secuencia de errores bien aprovechados.

De la academia a la minería

Baeza llegó a la minería por la investigación. Al egresar no quería trabajar en una gran compañía, y un centro avanzado de minería de la Universidad de Chile buscaba perfiles de otras áreas, como ingeniería eléctrica e inteligencia artificial. Entró a un laboratorio de estadística y supercómputo, donde pasó cerca de ocho años publicando, vinculando metodologías mineras con machine learning y usando GPU para paralelizar algoritmos. Ahí le encontró el gusto a optimizar el proceso minero.

Esa etapa le dejó dos cosas: experiencia liderando proyectos con mineras y una actitud de pensar que cualquier solución es mejorable. También le mostró una brecha: en la universidad, llevar un desarrollo hasta un producto comercial podía tomar años y mucho papeleo.

Fracasar antes de acertar

Su primera empresa partió con un inversionista privado que puso un capital pequeño a cambio de la mitad de la compañía. Fue, en sus palabras, un fracaso gigantesco: el dinero no alcanzaba y esa estructura de propiedad impedía sumar nuevos inversionistas. La lección fue apoyarse en aceleradoras, Corfo y fondos públicos, que saben cuánto pedir en cada etapa sin diluir a los fundadores. Otro emprendimiento, de modelos de ubicación de locales comerciales, se cayó con la pandemia.

En agosto de 2020 decidió volver al origen: la minería. Un amigo académico les propuso problemas atractivos y eligieron la optimización de sondajes. Con una presentación consiguieron un capital semilla de Corfo y aportes de amigos y familia. Pero los pilotos no prendían: la gente no quería cambiar su forma de trabajar y las técnicas eran demasiado novedosas frente a lo que hacía la industria. Baeza lo resume con una idea de la psicología: más allá de cierto grado de novedad, la gente castiga lo nuevo.

Lanzar antes de estar listo

El punto de inflexión llegó en 2022, cuando decidieron liberar el software: un formulario en la web, descarga directa, prueba gratuita y tres meses extra a cambio de reportar errores. Las primeras semanas fueron de reclamos, pero detrás de cada queja había alguien que quería usar la herramienta. Ese año sumaron, según Baeza, entre 500 y 600 descargas en 42 países. Los usuarios celebraban funciones básicas de visualización y manejo de datos, no la optimización de sondajes que el equipo creía central. Ese fue su verdadero ajuste producto-mercado: usuarios reales, con flujos de trabajo reales, haciendo de control de calidad gratuito.

Qué es Lidenbrock hoy

El equipo, formado por ingenieros eléctricos y de computación, siempre miró el problema como datos. Eso los llevó a un nicho: un software agnóstico a la fuente, que carga información geológica, geometalúrgica o geofísica y permite análisis estadístico multivariable completo. Baeza lo describe como un "Excel geoespacial" que distingue coordenadas y variables, con gráficos interactivos, herramientas de ciencia de datos, imputación de datos faltantes y clustering, pensado para el día a día que los grandes softwares de modelamiento dejan de lado. El objetivo es que el experto no tenga que programar:

Tampoco queremos que el geólogo programe ni el ingeniero programe, queremos que hagan lo que tienen que hacer y lo que le da valor a la minera, que es el análisis de los datos.

El impulso del DF MAS Mining

Postularon al concurso casi sin dimensionar su tamaño. Baeza relata los nervios del pitch de tres minutos, la sensación de haberlo hecho mal y la sorpresa de ganar. La exposición mediática fue inmediata: ese mismo día se acercaron fondos de inversión y hoy están en una ronda de 500 mil dólares. Las conversaciones comerciales se multiplicaron en una industria donde los ciclos de venta, con revisiones de ciberseguridad y acuerdos de confidencialidad, suelen matar a las startups. Ya trabajan con Grupo México, universidades y mineras en Perú, y consultoras y mineras de distintos tamaños en Chile.

Sobre inteligencia artificial, Baeza fue cauto: cree que hay una burbuja y que muchas veces el valor viene de la visualización, el preprocesamiento y la analítica, no necesariamente de la IA.

Por qué importa

La minería genera más datos que nunca, pero gran parte del trabajo diario sigue en planillas. La historia de Lidenbrock muestra que el valor no siempre está en el algoritmo más sofisticado, sino en entender cómo trabajan los usuarios y resolver sus tareas cotidianas. También deja lecciones para el ecosistema: la estructura de propiedad temprana importa, la innovación abierta acelera el producto y el apoyo de aceleradoras y fondos especializados es clave en una industria con ciclos de venta largos. Como pidió Baeza al cierre, apoyar a las startups mineras es apostar por lo que Chile hace bien.