Inteligência artificial reduz de 5 semanas para 2 horas análises técnicas na mineração e muda rotina das empresas

Atividades de geologia e engenharia que tradicionalmente exigem semanas de trabalho começam a ser realizadas em poucas horas com o uso de inteligência artificial na mineração. Uma tecnologia desenvolvida pela startup MineMind promete reduzir processos que poderiam levar aproximadamente cinco semanas para períodos entre duas horas e dois dias, mantendo resultados equivalentes aos obtidos pelos métodos tradicionais, segundo a empresa.

A mudança acompanha o avanço da digitalização em um dos setores mais intensivos em dados e análises técnicas. Estudos geológicos, estimativas de recursos minerais, simulações e validações exigem a integração de diferentes ferramentas, além de conhecimento especializado para interpretar informações e tomar decisões sobre projetos.

O crescimento da inteligência artificial na indústria brasileira também ajuda a dimensionar essa transformação. De acordo com a Pesquisa de Inovação (Pintec), divulgada pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) em setembro de 2025, 41,9% das empresas industriais pesquisadas, dos segmentos extrativo e de transformação com 100 ou mais pessoas ocupadas, utilizavam inteligência artificial em 2024. Em 2022, esse percentual era de 16,9%.

Em números absolutos, a quantidade de empresas que adotaram a tecnologia passou de 1.619 para 4.261 no período, indicando uma expansão significativa da utilização dessas ferramentas nos processos produtivos.

Inteligência artificial na mineração acelera estudos e reduz etapas operacionais

A aplicação da inteligência artificial na mineração já ultrapassa o uso de ferramentas para consultas e produção de textos. A proposta da MineMind é incorporar a tecnologia diretamente às atividades técnicas das mineradoras, conectando sua plataforma aos softwares que as empresas utilizam há décadas.

Em vez de substituir os sistemas existentes, a solução funciona como uma camada adicional de inteligência, capaz de executar procedimentos, integrar diferentes programas, organizar informações e produzir análises que posteriormente podem ser avaliadas pelos especialistas.

Entre as aplicações estão atividades de controle e garantia da qualidade dos dados (QA/QC), análise exploratória de informações, estimativas de recursos minerais, simulações, elaboração de relatórios e processos de validação.

Segundo Gustavo Usero, cofundador e CEO da MineMind, a mineração ainda apresenta resistência à incorporação de novas tecnologias, apesar do impacto financeiro que pequenas melhorias operacionais podem representar.

“É uma indústria em que qualquer 1% de melhora no processo representa milhões de dólares, mas que ainda é muito conservadora na adoção de novas tecnologias”, afirma.

A estratégia da startup considera justamente a necessidade de preservar ferramentas e metodologias já consolidadas no setor, incorporando automação às atividades que consomem tempo das equipes técnicas.

“Nossa abordagem não é pedir para as mineradoras jogarem fora o que fazem há 40 ou 50 anos. O que elas usam funciona. Mas, se colocarem a IA por cima disso, ficam ainda mais fortes”, diz Usero.

Com a automatização de tarefas repetitivas, geólogos e engenheiros podem concentrar mais esforços na interpretação dos resultados, na avaliação de cenários e na tomada de decisões. A responsabilidade técnica, entretanto, permanece com os profissionais, que precisam revisar e validar as informações produzidas pela plataforma.

“O tempo que a equipe ganha não é para dispensar a análise do profissional, e sim para ele avaliar melhor os resultados e testar cenários que antes não cabiam no cronograma”, afirma o executivo.

Stanford aponta potencial de reduzir em até cinco vezes as perfurações

A utilização da inteligência artificial também começa a influenciar discussões internacionais sobre exploração mineral e redução de riscos em projetos. Durante um webinar da série do World Mining Congress 2026, o professor Jef Caers, da Universidade Stanford, apresentou o potencial dessas ferramentas para tornar as campanhas de pesquisa mais direcionadas.

Segundo o pesquisador, a aplicação de inteligência artificial na exploração poderia reduzir em até cinco vezes a quantidade de perfurações necessárias, utilizando análises capazes de orientar melhor os testes de hipóteses geológicas.

A proposta é diminuir as incertezas antes que as empresas avancem para novas etapas de investigação ou decidam interromper um projeto. Com informações mais bem processadas, as campanhas de perfuração podem ser direcionadas para áreas e hipóteses consideradas mais relevantes.

Esse tipo de aplicação ganha importância em um setor no qual pesquisas minerais envolvem investimentos elevados e decisões baseadas em grandes volumes de informações. Reduzir etapas desnecessárias pode representar economia de recursos e maior eficiência na avaliação de depósitos.

Apesar dos avanços, os ganhos de produtividade não devem ser interpretados como um padrão já alcançado por toda a indústria. Os prazos de duas horas a dois dias divulgados pela MineMind correspondem a processos acompanhados pela própria empresa e dependem da natureza do estudo, da qualidade dos dados disponíveis e das etapas que podem ser automatizadas.

O cenário indica que a inteligência artificial começa a ocupar espaço em atividades estratégicas da mineração, não apenas como ferramenta de apoio administrativo, mas também na produção e interpretação de informações técnicas. O desafio será ampliar essa utilização sem comprometer a confiabilidade dos dados e a responsabilidade dos profissionais envolvidos nas decisões.