Efecto mediador de la sostenibilidad en la inteligencia artificial y la optimización de procesos mineros

Abstract

En la presente investigación se realiza un estudio para describir e identificar la aplicación de Inteligencia Artificial (IA) en empresas del sector minero peruano; teniendo como principal objetivo analizar el efecto mediador de la Sostenibilidad en la Inteligencia Artificial y la Optimización de Procesos Mineros. La tesis se desarrolla dentro de un marco de diseño no experimental transeccional o transversal, con un enfoque cuantitativo; dado que la información se recolecta en un momento preciso; en este sentido los datos se recopilaron a través de la elaboración de una encuesta con 25 preguntas siguiendo la escala Likert, la cual fue validada a través de un juicio de expertos. Posteriormente, los resultados de las encuestas realizadas a las empresas mineras fueron analizados a través del software estadístico IBM AMOS 28. El resultado final de la tesis determina que la Inteligencia Artificial se presenta como una buena alternativa para lograr la sostenibilidad en los procesos mineros, a través de la aplicación de machine learning y análisis de datos se logra generar un impacto tangible para las compañías mineras. Asimismo, no solo se obtendrán beneficios sociales y ambientales, sino económicos tal cual se evidencia en las empresas mineras que han logrado la implementación de IA como parte de la optimización de sus procesos.

In the present research, a study is carried out to describe and identify the application of Artificial Intelligence (AI) in companies of the Peruvian mining sector; having as main objective to analyze the mediating effect of Sustainability in Artificial Intelligence and the Optimization of Mining Processes. The thesis is developed within a non-experimental transversal or cross sectional design framework, with a quantitative approach; given that the information is collected at a precise moment. In this sense, the data was collected through a 25-question survey following the Likert scale, which was validated through expert judgment. Subsequently, the results of the surveys conducted with the mining companies were analyzed using IBM AMOS 28 statistical software. The final result of the thesis determines that Artificial Intelligence is presented as a good alternative to achieve sustainability in mining processes. Through the application of machine learning and data analysis, a tangible impact can be generated for mining companies. Likewise, not only social and environmental benefits will be obtained, but also economic benefits as evidenced by mining companies that have successfully implemented AI as part of the optimization of their processes.