La presentación de Seequent Evo en PDAC 2025 marcó un momento decisivo para Seequent y para la industria minera. ¿Qué avances se han logrado en el año transcurrido desde ese hito? Escrito por Colleen O’Hanlon.
Evo, la potente plataforma de datos geocientíficos y cómputo de Seequent, fue lanzada con una ambición clara: derribar barreras de larga data generadas por los datos fragmentados, las herramientas aisladas y los flujos de trabajo desconectados. Prometía una base abierta e interoperable capaz de dar impulso a la próxima era de la minería digital.
A doce meses de su lanzamiento, Evo —junto con sus aplicaciones nativas Driver y BlockSync— ya está en manos de clientes que lo utilizan para resolver desafíos operativos y generar nuevo valor a lo largo del ciclo de vida de la minería.
Como señaló David Peres, Vice President Platform Success de Seequent, los casos de uso en el mundo real han revelado formas nuevas —y a veces inesperadas— en que los clientes están utilizando Evo, lo que está redefiniendo cómo se entiende el éxito en los flujos de trabajo de minería digital dentro de sus organizaciones.
«Cuando pones en manos de los clientes algo tan flexible como Evo, muchas de tus intuiciones no terminan siendo del todo correctas: los clientes empiezan a usarlo en flujos de trabajo que nunca habías previsto y encuentran valor en ellos», afirmó Peres.
El primer año de Evo ha estado marcado por la adopción por parte de los clientes y por avances significativos. Hoy en día, Evo es utilizado por clientes que van desde empresas mineras júnior y de nivel intermedio hasta grandes compañías globales, así como por importantes consultoras mineras, y da soporte tanto a operaciones a cielo abierto como subterráneas. Los clientes utilizan la plataforma para mejorar la coherencia de los datos, acelerar los ciclos de planificación y reducir la conciliación manual. Evo se usa también para optimizar flujos de trabajo técnicos e integraciones, incluidas Deswik y Orica.
«Driver ha sido la principal funcionalidad de Evo desde su lanzamiento. La gente lo ejecuta una vez y dice: ‘Nos llevó meses armar manualmente los modelos de tendencias de nuestro depósito, y Driver me mostró cosas que ni siquiera sabía que estaban ahí’”, señaló Peres. «Driver arroja el mismo resultado cada vez, y esa repetibilidad y consistencia genera confianza».
«Lo que realmente impacta son los efectos posteriores: no solo la primera imagen que les muestra Driver, sino cuánto más precisos terminan siendo sus modelos en Leapfrog. Ese es el poder de formar parte de la plataforma».
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