En Chile hemos avanzado de manera significativa en seguridad laboral, pero sería un error concluir que el problema está resuelto. Cada año se registran cerca de 200 mil accidentes laborales y de trayecto. Estas cifras muestran una realidad incómoda: los modelos tradicionales de prevención son necesarios, pero no suficientes.
En minería, este desafío adopta una forma particular. La industria exhibe una tasa de accidentabilidad de 0,9 por cada 100 trabajadores, muy por debajo del promedio nacional. Sin embargo, ese indicador no captura adecuadamente un riesgo crítico: la fatiga y la somnolencia en faena.
Durante años, hemos tendido a interpretar la fatiga como una debilidad individual. Ese enfoque es equivocado. La evidencia muestra que se trata de un fenómeno estructural, resultado de la interacción entre turnos extensos, operación continua, presión productiva y ritmos circadianos incompatibles con jornadas nocturnas o rotativas. En este contexto, la fatiga no es una excepción: es una condición operativa frecuente.
Sus efectos son conocidos: deterioro de la atención sostenida, aumento en los tiempos de reacción, errores de juicio y menor percepción del riesgo. En operaciones de alto tonelaje (como un camión de más de 500 toneladas) segundos de desconexión pueden traducirse en incidentes de alto impacto.
El problema es que este riesgo es difícil de gestionar con herramientas tradicionales. La fatiga es invisible hasta que se manifiesta, y sus señales tempranas son sutiles. Por eso, en los últimos años, la industria ha comenzado a incorporar tecnologías de monitoreo que permiten intervenir antes de que ocurra el accidente.
Los resultados no son teóricos. En faenas de transporte y minería, el uso de cámaras con sensores infrarrojos capaces de analizar patrones de parpadeo y microexpresiones ha permitido reducir en más de un 60% los accidentes asociados a somnolencia en flotas de alto tonelaje. Estos sistemas detectan la caída del tono muscular o cambios en la frecuencia ocular antes de que el operador perciba su propio estado de fatiga, activando alertas en tiempo real.
A esto se suman tecnologías de visión computacional y sensores de proximidad que han reducido de manera significativa los “casi accidentes” en zonas de interacción hombre-máquina. En operaciones subterráneas, por ejemplo, sistemas de seguimiento en línea permiten conocer la ubicación exacta de los trabajadores, facilitando evacuaciones más rápidas y evitando exposiciones innecesarias en zonas de riesgo.
Más recientemente, la incorporación de inteligencia artificial ha permitido avanzar desde un enfoque reactivo a uno predictivo. Al integrar datos de telemetría, condiciones operacionales y comportamiento humano, algunos sistemas son capaces de anticipar escenarios de riesgo y activar medidas preventivas antes de que se produzca un incidente.
Sin embargo, es importante ser rigurosos: estos resultados no ocurren automáticamente. La evidencia muestra que el impacto de estas tecnologías depende de su integración con procesos organizacionales claros: protocolos de respuesta, capacitación de operadores, y una cultura que priorice la seguridad por sobre la continuidad operacional en momentos críticos.
Esto nos lleva a un punto clave: la tecnología no reemplaza la gestión del riesgo, la amplifica.
También abre una discusión inevitable sobre privacidad. A diferencia de lo que a veces se plantea, esta no es una objeción trivial. El uso de biometría, monitoreo ocular o seguimiento en tiempo real exige estándares altos de protección de datos. La experiencia comparada muestra que estos sistemas solo generan confianza cuando operan bajo principios estrictos: uso exclusivo para prevención, retención limitada de datos, anonimización cuando es posible y prohibición explícita de utilizar la información con fines disciplinarios.
Esto implica pasar de una lógica de vigilancia a una de protección. Por ejemplo, si un sistema detecta somnolencia, la respuesta organizacional debe ser el relevo del trabajador o la detención de la operación, no una sanción. Ese punto es determinante para la legitimidad de estas herramientas.
A su vez, el factor humano sigue siendo central. La tecnología puede detectar patrones, pero la toma de decisiones sigue dependiendo de supervisores y equipos en terreno. Existe incluso el riesgo de “fatiga por alarmas” o de desensibilización si los sistemas no están bien diseñados. Por eso, una implementación efectiva requiere interfaces claras, priorización de alertas y formación continua para interpretar correctamente la información.
Si aceptamos que la fatiga es un riesgo estructural, las soluciones también deben serlo. Esto implica avanzar en tres dimensiones concretas.
Primero, rediseñar los sistemas de turnos considerando evidencia científica sobre ritmos circadianos, limitando jornadas consecutivas y gestionando de manera diferenciada los momentos de mayor riesgo, como el inicio de turno o las horas posteriores a jornadas nocturnas.
Segundo, incorporar tecnologías de monitoreo de manera progresiva, comenzando con pilotos controlados que permitan medir impacto real en reducción de incidentes, ajustar parámetros y generar confianza en los equipos.
Tercero, establecer marcos claros de gobernanza de datos: definir qué se mide, para qué, quién accede a la información y bajo qué condiciones, alineados con normativas de protección de datos y estándares internacionales.
No avanzar en esta dirección tiene costos concretos. Operar sin monitoreo en tiempo real ni capacidad predictiva implica, en la práctica, gestionar riesgos críticos con información incompleta. En industrias de alto riesgo, eso no es solo ineficiente: es una forma de ceguera operacional.
La minería ha logrado avances importantes en seguridad, pero enfrenta un nuevo desafío. La fatiga no puede seguir siendo tratada como una variable secundaria ni como responsabilidad individual. Es un riesgo estructural que requiere una combinación de rediseño organizacional, cultura de seguridad y tecnología bien implementada.
La tecnología, en este contexto, no es un fin en sí mismo. Es una herramienta que, bien utilizada, permite anticipar lo que antes solo podíamos lamentar.
En una industria donde el margen de error es mínimo, esa diferencia no es menor. Es, muchas veces, la distancia entre un incidente y una tragedia.
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Una ventana de oportunidad. Por Christopher Lyon.https://t.co/8TRk1L2eM5
— Ex-Ante (@exantecl) April 20, 2026
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