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La startup fue seleccionada como parte de la 4ta generación de “Aster”, aceleradora de la región de Antofagasta, impulsada por Escondida | BHP y administrada por Magical.
Accedieron a un fondo inicial de USD 12.500 por parte de Coppernico, fondo de capital emprendedor de US$2 millones impulsado por Escondida | BHP y administrado desde ChileGlobal Ventures.
Predecir la calidad de la materia prima con meses de anticipación utilizando inteligencia artificial es la solución que propone AIBruna, solución de Altum Lab, startup que fue seleccionada como parte de la 4ta generación de “Aster”, aceleradora de la región de Antofagasta, impulsada por Escondida | BHP, administrada por Magical y que cuenta con el apoyo de ChileGlobal Ventures, USQAI, Universidad Católica del Norte y el Centro de Emprendimiento y de la Pyme (CEMP).
AltumLab nació ante la problemática existente en la industria acuícola con relación a la harina de pescado y la composición que tenía esta, ya que, al ser fabricada por restos de diferentes pescados, su variabilidad era muy alta, a veces teniendo altos índices de proteínas, mientras que en otros casos niveles muy bajos.
Es así que nació AIBruna, que con algoritmos basados en la inteligencia artificial se podía resolver esta problemática, analizando las materias primas y reduciendo la variabilidad del resultado final. AIBruna comenzó siendo una solución sólo enfocada en el blending de harinas de pescado, sin embargo, al resolver una problemática transversal, fue ingresando a la industria Minera, Agrícola, Acuícola y Manufacturera.
Madeleine Valderrama, fundadora y CEO de AltumLab, comenta que en el mercado tienen dos principales competidores: las empresas de consultoría y la herramienta Excel. Sin embargo, aclara “en ambos casos, nuestras diferencias son enormes: AIBruna es una plataforma plug and play, con un proceso de personalización e integración estandarizado (y en algunas partes automatizado), que pone a disposición del cliente motores de análisis de datos que son imposibles de comparar con Excel”.
Desde la empresa manifiestan que el desarrollo ha demostrado impactos notables en varios indicadores clave de rendimiento: conservación de recursos (reducción significativa del 4.2% en el consumo de agua y electricidad); producción mejorada (aumento del 7% en la capacidad de producción); ahorro de costos (disminución del 11% en los costos operativos); aumento del valor de la materia prima (17%); eficiencia en tiempo (disminución sustancial en los tiempos de planificación de una semana completa a solo 5 minutos).
Tras ser seleccionada para ser parte del portafolio y programa de aceleración de Aster, la startup accedió a un fondo inicial de USD 12.500 por parte de Coppernico, fondo de capital emprendedor de US$2 millones impulsado por Escondida | BHP y administrado desde ChileGlobal Ventures, cuyos recursos se utilizarán en gastos operacionales y de equipo.
Respecto a su experiencia con Aster, desde la empresa comentan que postularon “porque reconocemos la importancia estratégica de la Región de Antofagasta como un epicentro de innovación y desarrollo económico en Chile”. Además, evalúan al fondo Coppernico como una oportunidad “para conectarnos, aprender y colaborar con líderes y mentores que comparten nuestra visión de transformación y progreso. Además, al ser parte de esta iniciativa, podemos ser agentes activos en el cambio, contribuyendo al crecimiento sostenible y a la consolidación de Antofagasta como un referente de emprendimiento e innovación a nivel nacional e internacional”.
Desde Altum Lab señalan que sus objetivos y desafíos una vez terminado el proceso de aceleración son consolidarse como líderes en soluciones de IA para optimizar procesos en minería y otras industrias, expandir su presencia en Antofagasta y replicar el modelo en otras regiones clave y continuar innovando y mejorando sus herramientas. “Estamos confiados en que, con el apoyo y aprendizajes adquiridos durante este proceso, estaremos más que preparados para superar estos desafíos y alcanzar nuestros objetivos”, comentan desde la startup.
