Oscar Domínguez: el muestreo como raíz de la calidad en el negocio minero

Antes de cualquier modelo de inteligencia artificial, de cualquier plan minero o de cualquier contrato de venta, hay una muestra. En el episodio 22 de Minenovate conversamos con Oscar Domínguez, geólogo de la Universidad Católica del Norte, con más de 20 años dedicados al muestreo y al aseguramiento de calidad, y vicepresidente del Consejo Mundial de Muestreo (World Sampling Council). Desde su rol en BHP, Domínguez trabaja con una mirada que va desde la producción hasta el puerto y el marketing. Condujeron la conversación Milo Niemeller y Francisco Rubina, quien participó en esa etapa del podcast.

De la geología al lenguaje del negocio

Domínguez cuenta que su interés por la minería nació por una coincidencia: su vecina en Antofagasta era Aurora Williams, quien más tarde sería dos veces ministra de Minería en Chile. Estudió geología, trabajó dos años en geotecnia en Chuquicamata y luego llegó a Escondida, donde quedó a cargo del sistema de muestreo y trabajó con consultores y auditores internacionales de referencia en la disciplina.

Desde temprano buscó traducir el conocimiento técnico a un idioma que finanzas pudiera entender; por eso cursó un MBA.

Unos pocos gramos para decidir millones

Para explicar qué es el muestreo, Domínguez recurrió a una torta de cumpleaños: si uno pide merengue con mango, basta probar un trozo para saber si le trajeron lo correcto. En minería ocurre lo mismo, pero a otra escala. De un cono de pozo de tronadura de cerca de dos toneladas se sacan unos 20 kilos, y en el laboratorio se analiza un gramo. Si una mina toma cien pozos al día, la producción diaria se apoya en apenas cien gramos analizados. En una planta con muestreo por turno, la producción del día descansa en dos gramos.

La teoría de muestreo y el proceso de muestreo es lo que nos asegura el proceso anterior. ¿Cómo sabemos que la data que utilizamos realmente representa lo que queremos representar?

Esa pregunta atraviesa todo el ciclo de vida de una mina: exploración, recursos y reservas, plan minero, producción, planta, puerto y venta.

Del QA/QC al quality management

El aseguramiento y control de calidad (QA/QC) tiene dos patas: asegurar la calidad y mantenerla controlada en el tiempo. Domínguez agrega una tercera: el quality management. Una compañía puede tener procesos de QA/QC separados en geología, mina, planta y puerto funcionando de forma aislada. El quality management integra esos resultados y responde a quién afecta un sesgo detectado: la ley de alimentación, la recuperación, el concentrado y, finalmente, la ley que se negocia con el cliente.

Su punto de partida es financiero. Los clientes no compran mineral ni lastre; compran concentrado o cátodo. Por eso, aumentar el tonelaje en la mina no agrega valor si luego aparecen problemas en la planta o en el puerto. La utilidad es toneladas por ley por precio, y la ley depende de sistemas de muestreo.

Calidad como costo de oportunidad

Uno de los desafíos que Domínguez identifica es cultural: la calidad suele percibirse como gasto, y la ley como "el hermano pobre" frente al tonelaje. Su respuesta es cuantificar. Si un equipo tiene un sesgo del 10% que subestima la ley e impacta 2 millones de dólares al año en ventas, y reemplazarlo cuesta 500 mil dólares, la decisión queda sobre la mesa con números. El objetivo no es la perfección técnica, sino un balance entre lo ideal y lo financieramente razonable.

El contexto geológico agrava el desafío. Las minas envejecen y las leyes bajan; diferencias de décimas de punto porcentual pueden marcar el límite entre mineral y lastre. Menores leyes implican menor tolerancia al error y, por tanto, procesos de calidad más estrictos.

Tiempo real, sí, pero representativo

La industria aspira a datos en tiempo real que alimenten modelos y algoritmos. Domínguez advierte que muchos instrumentos prometieron eso y entregaron lecturas parciales: siguiendo con la torta, medían solo el merengue, sin ver el bizcocho ni el relleno. El desafío actual es que los equipos entreguen información representativa en tres dimensiones y, después, adaptar el QA/QC para monitorear lo que hacen los equipos y robots.

Su anécdota de un laboratorio totalmente robótico lo ilustra: no pasaba los controles de calidad, y su encargado no entendía cómo, si "los robots no fallan". La inversión no había considerado la mantención ni la calibración. Y hay un riesgo mayor: si una tecnología se calibra hoy con datos de muestreo deficientes, puede descartarse un proyecto cuyo problema no era la tecnología, sino la línea base.

Por qué importa

La minería está invirtiendo en analítica, automatización e inteligencia artificial, pero todas esas herramientas heredan la calidad de los datos que reciben. El mensaje de Oscar Domínguez es que el muestreo no es una tarea técnica aislada en el laboratorio, sino el cimiento sobre el que se definen leyes de corte, planes mineros, contratos y reputación comercial. Salir de los "feudos" de geología, mina, planta y puerto, y medir la calidad en dinero, es lo que permite que esa base sea confiable. En un escenario de leyes decrecientes y clientes más exigentes, entender esto deja de ser un tema de especialistas y pasa a ser una decisión de negocio.