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».
Graham Grant, CEO, y Angela Harvey, Chief Customer Officer, explican cómo Seequent Evo está redefiniendo la forma en que los clientes pueden trabajar con sus datos para impulsar la innovación.
Crédito: Seequent
Clientes reales, resultados reales
SRK Consulting: liberar el valor latente en depósitos heredados con Evo y Driver
Incluso los depósitos ampliamente explorados pueden seguir albergando un valor sin explotar, especialmente cuando se revisan las interpretaciones heredadas con herramientas modernas. Ese fue el desafío que enfrentó Matthew Hastings, geólogo principal de recursos de SRK Consulting, al reevaluar un depósito histórico de oro que había permanecido en cuidado y mantenimiento durante varios años.
A pesar de extensas campañas de perforación y muestreo, la interpretación geológica que sustentaba el recurso se había construido con software de principios de los años 2000 y con supuestos heredados. SRK vio la oportunidad de reevaluar el depósito mediante inteligencia artificial y flujos de trabajo conectados.
En colaboración con Seequent, SRK aplicó Driver, junto con Leapfrog Geo, para reinterpretar rápidamente la continuidad de ley directamente a partir de los datos de perforación sin procesar. En lugar de basarse en supuestos rígidos y globales sobre las tendencias de mineralización, Driver generó interpretaciones estructurales locales basadas en datos que podían probarse e integrarse de inmediato en un modelo geológico moderno.
Resultados del análisis de Driver coloreados por agrupaciones automáticas de clústeres. A) Stereonet que muestra los polos de los planos de la tendencia global de mineralización heredada (estrella amarilla) y los elipsoides locales generados por Driver (puntos de colores). B) Corte transversal que muestra datos de perforación dentro del área propuesta para la futura explotación minera, coloreados según los ensayos de Au. C) Elipsoides locales generados por Driver que delimitan la posible presencia de un pliegue invertido. D) Corte transversal de cizallas inclinadas en el segundo depósito, coloreadas según agrupaciones automáticas de clústeres.
Los resultados validaron algunos aspectos de la interpretación heredada, pero también revelaron una complejidad estructural que antes no se había detectado, incluidas variaciones locales en el buzamiento y la presencia de mineralización plegada que no había sido capturada en modelos anteriores. Estos hallazgos fueron particularmente relevantes en áreas consideradas para una posible explotación en el corto plazo, donde una comprensión más precisa de la continuidad de ley podría influir de manera significativa en las decisiones futuras.
Al combinar las funcionalidades de datos y computación en la nube de Evo con el análisis de inteligencia artificial de Driver y el modelado implícito de Leapfrog Geo, SRK pudo generar en minutos —y no en días— un modelo geológico más coherente, con mucha menos intervención manual.
Para SRK, el valor de Evo y Driver no radica solo en la velocidad, sino también en la confianza.
«Lo que más me llamó la atención fue la eficiencia para generar los nuevos insumos estructurales», señaló Matthew Hastings, geólogo principal de recursos de SRK. «Como consultor que trabaja en muchos proyectos y con plazos muy ajustados, me entusiasma poder construir un modelo de dominios más coherente desde el punto de vista geológico y mejor conectado con los datos, mucho más rápido y con mayor eficiencia que con un enfoque implícito o explícito convencional».
OceanaGold: generar valor mediante la integración fluida de datos en Waihi
La figura de la izquierda muestra cómo los elipsoides de Driver destacaron una tendencia estructural mineralizada que no había sido modelada en el conjunto de datos de perforación. La figura de la derecha muestra la ramificación modelada en wireframe tras su identificación mediante los elipsoides de Driver.
Fuente: OceanaGold
OceanaGold, que cotiza en la Bolsa de Toronto, ha descubierto el potencial transformador de Evo y Driver en su mina subterránea Waihi, en la Isla Norte de Nueva Zelanda.
OceanaGold recuperó más oro y, gracias a los flujos de trabajo inteligentes y optimizados, identificó depósitos con potencial para contener millones de onzas adicionales. Allí, la integración de Driver permitió una conectividad perfecta entre los equipos de geología y planificación minera, lo que eliminó las transferencias manuales de datos y redujo las fricciones que antes ralentizaban las operaciones.
Para OceanaGold, la implementación de Driver aportó valor inmediato, ya que permitió a los geólogos identificar con confianza estructuras minerales que no habían sido modeladas. En un caso, la identificación y estimación de una nueva ramificación de veta —facilitada por las funcionalidades analíticas avanzadas de Driver— tomó apenas una hora desde su detección hasta su integración en el modelo de planificación de la mina.
«La precisión y la velocidad de Driver para identificar tendencias estructurales hacen que las vetas más pequeñas, que antes podían pasar desapercibidas, ahora se detecten con facilidad. «En este caso, todo el proceso me llevó una hora, lo que representa un muy buen retorno sobre el tiempo que invertí», señaló Willi Vigor-Brown, superintendente de geología de minas en la operación Waihi de la empresa. «Sin Driver, probablemente no lo hubiera visto, y no lo hubiera modelado». La experiencia de OceanaGold muestra cómo Evo y Driver están redefiniendo los estándares de interpretación geológica, colaboración y generación de valor en la minería.
La ventaja de la plataforma: Evo + Driver + BlockSync
La fortaleza de Evo radica en el trabajo conjunto de sus componentes para crear un entorno unificado y conectado.
| Componente | Rol | Valor generado |
| Evo | Plataforma abierta para datos y flujos de trabajo | Entorno unificado, interoperabilidad y una única fuente de verdad |
| Driver | Motor de automatización de flujos de trabajo | Descubrimiento y automatización |
| BlockSync | Sincronización de datos y gestión de modelos | Coherencia entre equipos y reducción de problemas de versiones |
En conjunto, Evo, Driver y BlockSync forman una columna vertebral digital que facilita la colaboración en tiempo real, reduce la fricción operativa y permite tomar decisiones con mayor confianza.
La ventaja del ecosistema: por qué gana la apertura
Las empresas mineras están rechazando cada vez más los sistemas cerrados y monolíticos. Buscan flexibilidad, interoperabilidad y la posibilidad de integrar herramientas líderes en su categoría a través de la cadena de valor.
Evo se está convirtiendo en una capa de conexión a lo largo del ciclo de vida de la minería, al vincular geología, ingeniería, operaciones y tecnologías de socios en un ecosistema digital coherente.
Obtenga más información:* La apertura dará forma al futuro de la geociencia
Esta apertura acelera la innovación, reduce la duplicación de esfuerzos y les permite a los clientes construir flujos de trabajo que reflejen sus realidades operativas específicas.
«Lo realmente interesante de Evo es que ya no van a necesitar que nosotros resolvamos esos problemas. Van a poder hacerlo ellos mismos, y ya estamos viendo señales en ese sentido», señaló Peres. «Los clientes quieren flexibilidad. Quieren usar las herramientas que les funcionan y conectarlas en un flujo de trabajo. Evo les permite hacerlo».
David Peres, Vice President Platform Success, Seequent, a la izquierda, y Taronish Pithawala, Director, Product Manager, Evo, Seequent, a la derecha.
Fuente: Seequent
Alianza entre Seequent y Orica
El enfoque abierto de Seequent se refleja en una nueva alianza con Orica que combina la profunda experiencia en el dominio de Orica con Evo, una plataforma flexible diseñada desde el inicio para la integración. La colaboración demuestra cómo Evo puede integrarse en entornos operativos complejos y dar soporte a los sistemas existentes y, al mismo tiempo, permitir flujos de datos más fluidos y una mayor colaboración entre equipos. Para Orica, Evo proporciona una base configurable que puede evolucionar junto con los cambios en las necesidades operativas y de los clientes; para Evo, la alianza es un ejemplo práctico de cómo la apertura y la interoperabilidad se traducen en valor en el mundo real.
Integración con Deswik
Esta integración permite que los datos de diseño de minas pasen directamente de Deswik a Evo y a Leapfrog sin formatos intermedios ni reprocesamiento manual. El resultado es una toma de decisiones más rápida y mejor fundamentada, donde los geólogos y los ingenieros trabajan a partir de una única fuente de verdad y con flujos de trabajo más fluidos y conectados. Esto ejemplifica el objetivo de Evo de ofrecer interoperabilidad abierta y valor en aplicaciones reales.
De cara al futuro: qué traerá el segundo año
Taronish Pithawala, Director, Product Management – Evo, señaló que la siguiente fase en la evolución de Evo se centrará en profundizar su papel como plataforma central. Pithawala explicó que el segundo año se enfocará en integrar Evo más estrechamente en los productos y flujos de trabajo en los que ya confían los clientes, al tiempo que se seguirá simplificando su adopción a gran escala.
«En 2026 estamos dando muchos pasos para que Evo forme parte del trabajo de todos nuestros clientes, y no sea solo algo adicional», señaló.
La intención es convertir a Evo en una parte cotidiana del trabajo a lo largo del ciclo de vida de la minería, desde la exploración hasta la producción, al tiempo que se preserva la apertura que permite a los clientes integrar sus propias herramientas, sistemas y procesos.
Al mismo tiempo, la hoja de ruta de Evo también está siendo moldeada por un desafío más amplio de la industria: una fuerza laboral sometida a una presión creciente debido a una mayor complejidad, a la reducción de los profesionales con experiencia y a expectativas cada vez más altas en cuanto a velocidad y precisión. Pithawala considera que los avances en IA ofrecen una nueva y potente forma de abordar este problema de larga data, siempre que se implementen con el nivel adecuado de confianza y gobernanza.
«La IA nos está dando una nueva herramienta para resolver un problema antiguo, que ha ido empeorando con el tiempo», manifestó.
El objetivo es en potenciar la experiencia humana con mayor coherencia y precisión, al tiempo que se aplican los mismos estándares de supervisión y responsabilidad que las empresas mineras exigen a su personal.
De este modo, el futuro de Evo no se trata solo de incorporar más tecnología, sino de permitir tomar mejores decisiones, con mayor rapidez y con la confianza que brindan los datos conectados y los procesos fiables.
«Nuestros clientes recurren a nosotros en busca de algoritmos confiables, procesos confiables y software confiable que puedan utilizar para tomar decisiones muy importantes», afirmó.
La Dra. Janina Elliott, Segment Director, Mining, de Seequent, explica cómo un cliente logró reducir el riesgo de su proyecto en un 60 % mediante Seequent Evo.
Fuente: Seequent