Descarga las Bases

Hackaton nacional para estudiantes que quieren crear
soluciones reales con tecnología, datos e innovación.

Hackaton nacional para estudiantes que quieren crear soluciones reales con tecnología, datos e innovación.

Inscripciones abiertas hasta el

31 de Julio

Regístrate ahora

Evento: 9 de septiembre

ULATIN HACK EMPIEZA EN:

Días
Horas
Minutos
Segundos
Participantes
+ 0
Proyectos
+ 0
Horas de Hackaton
+ 0

01

Participantes

Perfil académico

Universitarios de los últimos ciclos de las carreras de tecnología.

Equipo

Un máximo de 5 integrantes por equipo.

Habilidad técnica

Al menos un integrante del equipo debe tener conocimientos de programación.
Palabras de Rosario Villalta,
Decana de la Facultad de Ingeniería de la UPC

02

Convocatoria Nacional

Ampliamos nuestra
convocatoria a más
ciudades del Perú,
participan universidades
en las provincias de:

Lima
Trujillo
Arequipa

03

Retos

Conoce los retos que pondrán
a prueba tu talento
Lima

GeoRisk:

Predicción de Riesgos Geológicos y Socioambientales en Zonas de Exploración.

Conoce Más
Provincia

MineIQ:

Asistente IA para la Toma de Decisiones en Exploración Minera.

Conoce Más

04

Registra a tu Equipo

(UN MÍNIMO DE 2 Y UN MÁXIMO DE 5 INTEGRANTES POR EQUIPO)

INTEGRANTE 1
INTEGRANTE 2
INTEGRANTE 3
INTEGRANTE 4
INTEGRANTE 5

05

Fechas importantes

Capacitación de SAP y Negocio

3 - 14 Ago.
09:00 am

Fecha límite entrega de trabajos

21 Ago.
09:00 am

Anuncio de lista de semifinalistas

24 Ago.
09:00 am

Entrega versión final

08 Sep.
12:00 pm

Final presencial en UPC

09 Sep.
09:00 am

Final de provincia

09 Sep.
04:00 pm

06

Premios

Primer
Lugar

Prácticas Pre-Profesionales en NTT DATA para cada integrante del equipo ganador.

Primer Lugar

1- Prácticas Pre-Profesionales en NTT DATA para cada integrante del equipo ganador.

2-Premio electrónico de NTT DATA para cada integrante del equipo ganador.

Segundo Lugar

1- Premio sorpresa de SAP para cada integrante del equipo ganador.

Tercer Lugar

1- ¼ de beca en cursos de especialización en la escuela de posgrado de la UPC para cada integrante del equipo ganador.

07

Galería

C8031T01
C8035T01
C8047T01
C8049T01
C8055T01
C8056T01
C8060T01
C8064T01
C8082T01
C8110T01
C8118T01
C8125T01
C8131T01
C8141T01
C8172T01
C8178T01
DSC08033
DSC08036
DSC08055
DSC08059
DSC08067

08

Quiénes Somos

Desafiamos a los
participantes a salir de
su zona de confort.

Promovemos el
aprendizaje activo.

Soluciones reales,
aplicables y costo-eficientes.

Testimonios

LUIS FELIPE FERNANDINI
MANAGING DIRECTOR NTT DATA

Beneficios

Acceder a recursos de
tecnología SAP

Ampliar la red de
contactos

Cursos en línea

Experiencia con
productos SAP

Workshops

09

Organizadores

Facebook-f Linkedin-in Instagram Tiktok Youtube

GeoRisk: Predicción de Riesgos Geológicos y Socioambientales en Zonas de Exploración

  • Código del tema: HKT-2026-T2.
  • Tecnología principal: SAP Joule (IA Generativa y Recomendaciones).
  • Tecnología de datos: SAP BDC — Business Data Cloud.
  • Nivel de dificultad: Alto.
  • Perfil recomendado: Ingeniería Ambiental, Data Science, Ingeniería de Minas, Sistemas.

Perú es el segundo mayor productor de cobre a nivel mundial y uno de los principales productores de plata y zinc, con reservas que representan el 10.2% del cobre global. Sin embargo, la aprobación y ejecución de nuevos proyectos de exploración enfrenta un reto crítico: las preocupaciones sociales y ambientales han interrumpido operaciones en el pasado y representan uno de los mayores obstáculos para la inversión futura.

Las empresas mineras actualmente no disponen de herramientas integradas que combinen riesgos geológicos con riesgos socioambientales y comunitarios al momento de evaluar y priorizar zonas de exploración. Las decisiones se toman de forma fragmentada, con datos en silos y sin capacidad predictiva.

🎯  Reto del equipo: Desarrollar un sistema predictivo de riesgos que integre variables geológicas, ambientales y sociales para evaluar la viabilidad de zonas de exploración minera, generando reportes automáticos y recomendaciones con SAP Joule.

Los equipos deberán construir un sistema de scoring de riesgo multidimensional que utilice SAP BDC para integrar datos históricos de incidentes, variables geológicas y registros sociales, y SAP Joule para generar recomendaciones en lenguaje natural. La solución debe permitir:

  • Modelo de scoring de riesgo: puntuación por zona de exploración considerando riesgo geológico, ambiental y social ponderados.
  • Predicción de conflictos: identificación de zonas con alta probabilidad de conflicto social basado en histórico.
  • Reporte automático con Joule: generación de reportes ejecutivos de viabilidad en lenguaje natural para cada zona evaluada.
  • Mapa de calor de riesgos: visualización geoespacial del nivel de riesgo por zona.
  • Simulador de escenarios: análisis ‘qué pasa si’ ante cambios en variables clave de riesgo.

La solución debe estar construida sobre la siguiente arquitectura de referencia:

Capa de Presentación

  • SAP Joule — generación de reportes de riesgo en lenguaje natural y consultas conversacionales.
  • SAP Analytics Cloud — mapa de calor, geoespacial y dashboard de scoring.
  • SAP Build Apps — interfaz de simulador de escenarios de riesgo.

Capa de IA

  • SAP Joule — interpretación de resultados del modelo y generación de recomendaciones accionables.
  • SAP AI Core — modelo predictivo de riesgo multivariable (geológico + ambiental + social).
  • SAP AI Launchpad — versionamiento y monitoreo del modelo de scoring.

Capa de Integración

  • SAP Integration Suite — integración de fuentes heterogéneas de datos de riesgo.
  • APIs GIS — datos geoespaciales y cartográficos de zonas de exploración.
  • Conectores externos — datos del MINEM, SENACE, registros de conflictos sociales.

Capa de Datos (BDC)

  • SAP Business Data Cloud (BDC) — lago de datos unificado multi-fuente.
  • SAP Datasphere — modelado del dominio de riesgo y linaje de datos.
  • Datos fuente: historial de incidentes ambientales, registros de comunidades, geología, costos de mitigación, resultados de EIA anteriores.

Entregables del Hackaton

  • Modelo de scoring de riesgo funcional con al menos 3 dimensiones: geológica, ambiental y social.
  • Reporte automático generado por SAP Joule para al menos 2 zonas de exploración de los datos reales.
  • Visualización del mapa de calor de riesgos con datos del dataset proporcionado.
  • Documentación del modelo: variables, ponderaciones, fuentes de datos y limitaciones.
  • Video demo de 3 minutos mostrando un caso de evaluación completo de zona de exploración.
  • Presentación ejecutiva de 10 minutos con énfasis en impacto social y ambiental del proyecto.

MineIQ: Asistente IA para la Toma de Decisiones en Exploración Minera

  • Tecnología de datos: SAP BDC — Business Data Cloud.
  • Nivel de dificultad: Intermedio — Alto.
  • Perfil recomendado: Ingeniería de Sistemas, Data Science, Ingeniería Industrial.

La industria minera peruana es un pilar de la economía nacional, representando el 8.5% del PBI y el 63.9% de las exportaciones totales del país. En la etapa de exploración, los equipos técnicos deben procesar grandes volúmenes de datos geológicos, históricos de perforación y financieros para decidir dónde y cuándo invertir recursos.

Sin embargo, el 76% de las empresas mineras peruanas reconoce la importancia de la IA pero solo el 27% tiene planificado incrementar su presupuesto en transformación digital. Esto genera una brecha crítica: las decisiones de exploración siguen siendo lentas, dependientes de expertos escasos y basadas en análisis manuales que consumen semanas.

🎯  Reto del equipo: Diseñar y desarrollar un asistente de inteligencia artificial conversacional que permita a los equipos de exploración minera consultar, analizar y obtener recomendaciones sobre zonas de perforación en lenguaje natural, integrando datos reales de la empresa patrocinadora.

Los equipos deberán construir un prototipo funcional que combine SAP Joule como interfaz de IA conversacional con SAP BDC como capa de datos unificada. La solución debe permitir:

  • Consultas en lenguaje natural: por ejemplo, ‘¿Qué zonas de cobre tienen mejor ratio ley/costo en los últimos 5 años?’.
  • Análisis comparativo: evaluación de múltiples zonas de exploración con datos históricos de perforación.
  • Recomendaciones accionables: sugerencias de priorización de zonas sustentadas en datos.
  • Dashboard ejecutivo: visualización de insights clave para la toma de decisiones.
  • Trazabilidad: registro de las decisiones tomadas y sus fundamentos de datos.

La solución debe estar construida sobre la siguiente arquitectura de referencia:

Capa de Presentación

  • SAP Joule — interfaz conversacional principal (chat en lenguaje natural).
  • SAP Build Work Zone — portal de usuario para el dashboard ejecutivo.
  • SAP Analytics Cloud — visualizaciones y reportes de exploración.

Capa de IA

  • SAP Joule — modelo de lenguaje natural para interpretación de consultas.
  • SAP AI Core — ejecución de modelos predictivos de zonas de exploración.
  • SAP AI Launchpad — gestión y monitoreo de modelos de IA.

Capa de Integración

  • SAP Integration Suite — orquestación de flujos de datos entre sistemas.
  • APIs REST — conexión con fuentes de datos externas (sensores, GIS, ERP).
  • SAP Event Mesh — procesamiento de eventos en tiempo real.

Capa de Datos (BDC)

  • SAP Business Data Cloud (BDC) — repositorio central y unificado de datos.
  • SAP Datasphere — modelado semántico y gobierno de datos.
  • Datos fuente: histórico de perforaciones, análisis geológicos, costos por zona, resultados de exploración anteriores.

Entregables del Hackaton

  • Prototipo funcional del asistente conversacional con SAP Joule (mínimo 5 consultas de ejemplo operativas).
  • Dashboard ejecutivo con al menos 3 KPIs de exploración visualizados desde BDC.
  • Documentación técnica de la arquitectura implementada (diagrama + descripción).
  • Video demo de 3 minutos mostrando el flujo completo de una decisión asistida por IA.
  • Presentación ejecutiva de 10 minutos ante el jurado (incluye pitch de impacto de negocio).