Se espera que el tamaño del mercado aumente de U$S 35.470 millones a U$S 828.330 millones en 2034
El mercado de la inteligencia artificial aplicada a la minería se está convirtiendo en uno de los negocios más rutilantes de la cadena de suministros de la transición energética, con proyecciones que anticipan un crecimiento llamativo en la próxima década y un reparto de beneficios que excede a las grandes mineras.
De acuerdo a un informe privado diseñado y elaborado por Procedence Research, una consultora líder en análisis de mercados globales, la IA aplicada a la minería se multiplicará más de 23 veces entre 2025 y 2034, una década saltando de U$S35.470 millones a U$S 828.330 millones en 2034.
El dato adquiere mayor notoriedad porque Precedence Research se ha consolidado como una consultora premium. Tiene un portafolio de más de 200 informes anuales en sectores como IA, minería, salud y tecnología, citados frecuentemente en plataformas como Yahoo Finance, GlobeNewswire y sitios especializados.
El estudio de Procedence, realizado en 2024 y actualizado en 2025 coincide con otros informes en que el negocio de la IA en la minería estará impulsado por la automatización, la analítica avanzada y la presión por mejorar seguridad y sostenibilidad.
Un mercado que despega
A pesar de loe matices metodológicos entre consultoras, el mensaje es claro: la IA dejó de ser un mero experimento de laboratorio para transformarse en una de las líneas de inversión prioritaria para las compañías mineras.
El contexto macroconómico refuerza esta tendencia. Informes como “Mine 2024” de PwC subrayan que la industria deberá sostener el suministro de metales críticos para acompañar y reforzar la transición energética al mismo tiempo que reduce su huella de carbono y mejora la eficiencia del uso de recursos, algo que presiona a las compañías a subirse al expreso de las tecnologías digitales avanzadas.
Es muy difícil competir a la vieja usanza. En ese marco, la IA se convierte en una herramienta que promete más toneladas producidas por unidad de energía, menos problemas de seguridad (lo que podría reducir significativamente la accidentabilidad en un sector plagado de casos) y una gestión más fina de la información a lo largo de todo el ciclo.
Dónde se usa y por qué crece tanto
Los ejes de crecimiento de la IA en minería se concentran en tres grandes bloques: optimización operativa, seguridad y gestión ambiental, con un peso particular de la minería metálica.
El aprendizaje automático se posiciona como núcleo dominante, representando en torno al 30% del uso
Un dato es revelador y da una noción clara de la caladura que ya tiene la IA en la minería y del potencial en el mediano y largo plazo.
En 2024, la minería de metales habría concentrado alrededor del 40% de la adopción de soluciones de IA, empujada por la demanda de cobre, hierro y tierras raras, indispensables para tres sectores que están en boca de todos: las energías renovables, la electromovilidad y la infraestructura.
A nivel tecnológico, el aprendizaje automático se posiciona como núcleo dominante, representando en torno al 30% del uso, debido a su capacidad para procesar grandes volúmenes de datos geológicos y operativos y extraer patrones útiles para la toma de decisiones.
En la práctica, esto se traduce en modelos que optimizan la planificación de la mina y la planta, ajustan patrones de perforación y voladura, y mejoran la estabilidad de procesos como la molienda y la flotación, todas actividades clave para la minería.
La automatización incluye desde camiones autónomos y equipos de perforación inteligentes hasta sistemas que coordinan flotas completas bajo supervisión a distancia, reduciendo así los tiempos muertos y aumentando la utilización de los activos.
El auge de estas aplicaciones explica por qué el segmento de automatización minera también registra crecimientos sostenidos, con mercados específicos que avanzan a tasas de dos dígitos.
Seguridad y ambiente: otra fuente de demanda
Uno de los motores menos visibles, pero decisivos, del boom de la IA en minería es la seguridad.
Sistemas basados en visión por computadora, sensores y modelos predictivos permiten detectar condiciones problemáticas en equipos y frentes de trabajo, identificar riesgos de fatiga o distracción en operadores y anticipar fallas que podrían derivar en accidentes fatídicos.
Esta capacidad de “ver antes de que ocurra el hecho” se apoya en la integración de datos históricos, lecturas en tiempo real y simulaciones, lo que mejora tanto la continuidad operativa como la protección de los trabajadores.
En cuanto a la sostenibilidad, BHP se anotó entre las primeras en trabajar en la aplicación de la IA.
El campo ambiental también empieza a convertirse en un nicho relevante. Herramientas de IA se aplican al monitoreo de emisiones, al seguimiento de cuerpos de agua y a la separación avanzada de metales, tanto en plantas convencionales como en esquemas de “minería urbana”, donde se reciclan metales desde residuos y chatarra.
En cuanto a la sostenibilidad, BHP se anotó entre las primeras en trabajar en la aplicación de la IA.
En una mina ubicada en la región de Pilbara, Australia Occidental, el gigante minero ha implementado un sofisticado sistema de Inteligencia artificial para la Gestión Integrada del Agua en sus vastas operaciones en Pilbara, una zona que conjuga sequía extrema con eventos ciclónicos inesperados.
Este sistema, apodado por la compañía como “Cerebro Hídrico”, no solo mide el uso del agua, sino que utiliza algoritmos de aprendizaje automático para modelar con una precisión de relojería la disponibilidad hídrica del acuífero local, el drenaje de la mina y la evaporación en los relaves, todo en tiempo real. Una joyita.
Lo más impresionante es su capacidad para predecir las fluctuaciones del nivel freático (un factor crítico en minería porque el nivel de agua afecta directamente la seguridad, los costos operativos y el impacto ambiental de las actividades mineras). con semanas de antelación, basándose en patrones meteorológicos, geológicos e históricos, permitiendo una planificación hídrica proactiva en lugar de reactiva.
El “Cerebro Hídrico” constantemente mejora la red de bombas y tuberías para reutilizar el agua. Por ejemplo, la IA puede determinar que el agua de una instalación de deshidratación, que normalmente se bombearía directamente al drenaje, es más adecuada y eficiente para ser redirigida automáticamente para la supresión de polvo en una zona específica de la mina. Esto ha permitido una reducción del 18% en la extracción de agua fresca de fuentes naturales.
El aspecto más llamativo es que la IA también ha asumido un rol de “guardián ambiental”, detectando anomalías hídricas. El sistema compara los datos de monitoreo de pozos periféricos con sus modelos predictivos. Si la IA detecta una desviación injustificada en la calidad o el nivel del agua en un pozo cercano a una comunidad local, activa inmediatamente una alerta de investigación mucho antes de que se produzca el daño.
Este cuidadoso monitoreo garantiza que se cumplan las regulaciones gubernamentales y a su vez mejora la confianza y la relación con los actores locales, demostrando que la IA puede ser una herramienta poderosa para la sostenibilidad y la licencia social.
De acuerdo con PwC, la combinación de IA y reciclaje metálico se perfila como pieza clave para reducir huella de carbono y aumentar la eficiencia en el uso de recursos, especialmente en un contexto de mayor escrutinio regulatorio y social.
Quiénes son los grandes ganadores
En el reparto de beneficios, las grandes compañías mineras son las primeras de la fila pues disponen del capital para desplegar proyectos de automatización de flotas, centros integrados de operación remota y plataformas de analítica avanzada que cubren desde la exploración hasta el cierre de mina.
Al capturar los incrementos de productividad, las reducciones de costos y la mejora en seguridad, consolidan posiciones competitivas frente a sus pares medianos que aún no pueden invertir en la misma escala.
Las mineras orientadas a metales críticos para la transición energética, como cobre, litio o níquel, se benefician por partida doble: por el aumento estructural de demanda y por el impacto de la IA en sus márgenes de beneficios.
Un segundo grupo ganador son los proveedores tecnológicos: desarrolladores de software de planificación de mina, empresas de analítica de datos, fabricantes de equipos originales y startups especializadas en algoritmos para exploración, mantenimiento predictivo o monitoreo ambiental.
Estas firmas se apropian de una porción mayor del presupuesto de capital y de operación de la industria, y algunas consultoras proyectan que el negocio de soluciones de IA para minería podría rivalizar, en términos de crecimiento relativo, con otros segmentos de digitalización industrial.
También se benefician los proveedores de infraestructura digital —sensores, comunicaciones, almacenamiento y procesamiento en la nube—, que constituyen la base sobre la cual corren los modelos de IA.
A nivel laboral, el desplazamiento de tareas manuales por sistemas autónomos obliga a una reconversión acelerada
Riesgos, brechas y posibles perdedores
El boom, sin embargo, no está exento de riesgos ni de perdedores. Las mineras pequeñas y medianas que no puedan seguir el ritmo de inversión en digitalización corren el peligro de quedar marginadas en términos de eficiencia y en el cumplimiento de estándares de seguridad y ambiente, lo que podría afectar su acceso al financiamiento y a mercados cada vez más exigentes.
A nivel laboral, el desplazamiento de tareas manuales por sistemas autónomos y analítica avanzada obliga a una reconversión acelerada, generando tensiones en comunidades donde la minería es la principal fuente de empleo.
También existe el riesgo de concentración y dependencia tecnológica. La propiedad de los datos y de los algoritmos puede quedar en manos de un puñado de proveedores globales, condicionando la soberanía informacional de los países productores de minerales.
Informes sectoriales advierten, además, que una adopción acrítica de la IA puede generar otras debilidades, desde ciberataques a infraestructuras sensibles hasta decisiones automatizadas que no incorporen adecuadamente impactos sociales y ambientales.
En ese sentido, el verdadero ganador de la próxima década será quien logre combinar la potencia de la IA con marcos robustos de gobernanza, transparencia y participación, evitando que la promesa de eficiencia se convierta en una fuente más de conflicto en torno a la minería.
Mariano Beristain / Centauro IA