Hay cifras que circulan discretamente entre los directorios de las grandes mineras y que todavía no forman parte de la agenda de los medios generalistas. 9 de cada 10, para ser más precisos, el 87% de las empresas espera que la inteligencia artificial produzca un impacto alentador sobre su eficiencia directa en los próximos tres años.
Este dato se desprende de la encuesta global de la consultora internacional PwC, publicada en Mine 2025 pero pasó casi inadvertida. No es una proyección positivista de CentauroIA, sino la voz de las propias compañías mineras, que ya trabajan de forma meticulosa y, en muchos casos, recortando costos, merced a algoritmos que se esmeran 24X7, sin turnos rotativos ni descansos.
El cuadro geopolítico que rodea a esta transformación no pasa desapercibido. China tiene bajo su ala la mitad del suministro de 17 minerales estratégicos.
La República Democrática del Congo concentra entre el 60% y el 71% de la producción mundial de cobalto y las mayores reservas mundiales de este material. que alimenta la electromovilidad global permitiendo que los vehículos eléctricos sean más seguros, aguanten cargas rápidas y tengan una autonomía superior.
“La minería está ingresando en una etapa de madurez que exige producir de forma inteligente, rentable y socialmente aceptada”
Leonardo Viglione (PwC – Argentina)
Australia, por su parte, apuesta por el procesamiento de níquel mediante HPAL y por las tierras raras de Lynas en Kalgoorlie.
“La minería está ingresando en una etapa de madurez que exige producir de forma inteligente, rentable y socialmente aceptada”, comenta como al pasar Leonardo Viglione, socio de PwC Argentina.
La IA no es el adorno de esa madurez, es un dato concreto que está obligando a las grandes firmas y a todo su entramado de pequeños y medianos proveedores a afinar el lápiz y a adecuar los procesos para ponerse a tono con esta nueva realidad.
Cuando los sensores te sacan del apuro y dan millones
Una bomba Warman en falla no programada puede detener toda una línea de flotación durante horas.
El costo es alto, muy alto. No se mide solo en producción perdida, incluye el costo de emergencia del repuesto, el tiempo del equipo de mantenimiento, la contaminación de los relaves y el impacto sobre los compromisos de entrega al puerto.
Los modelos de machine learning aplicados a sensores de vibración, temperatura y presión anticipan ese tipo de falla con días e incluso semanas de anticipación.
SKF y Caterpillar, que instrumentan los camiones de alto tonelaje –capaces de mover tierra con una potencia equivalente a la de 1500 hombres–, reportan que esta anticipación extiende el ciclo de vida útil de componentes críticos de manera significativa.
En Carajás, la región minera situada en el estado de Pará, Brasil, famosa por albergar la mina de hierro a cielo abierto más grande del mundo, Vale opera con mantenimiento predictivo apoyado en IA, sensores IoT y analítica de datos en tiempo real para monitorear la salud de los equipos y predecir fallas antes de que ocurran.
BHP Escondida, en tanto, trabaja con Microsoft en la optimización del chancado mediante recomendaciones algorítmicas que ajustan variables operativas. Codelco instrumentó Chuquicamata con sensores de última generación.
El retorno de la inversión en mantenimiento predictivo se mide en meses, y en las minas de cobre chilenas las paradas no programadas se han reducido drásticamente.
Las unidades de flotación rougher y los molinos SAG funcionan ahora con parámetros ajustados en tiempo real por modelos de aprendizaje automático que procesan más variables por minuto de las que cualquier operador podría rastrear durante toda una jornada. En Antamina, Perú, los sistemas procesan millones de datos por hora a través de múltiples algoritmos especializados.
“Los modelos híbridos que combinan datos geológicos históricos con señales de sensores en tiempo real mejoran la precisión predictiva”, puntualiza el reporte PwC.
La cascada operativa completa –molienda, flotación, circuito cleaner– puede monitorearse como un organismo único. Si el pulso falla en un punto, el sistema lo anticipa antes de que el síntoma lo visibilice el operador humano.
La mina que se reinventa antes de fallar
Un gemelo digital no es una representación estática de una mina, es su doble operativo en tiempo real. Alimentado por flujos continuos de datos sísmicos, de perforación y LiDAR –que pueden alcanzar terabytes diarios en operaciones de escala media–, el gemelo simula escenarios, anticipa cuellos de botella y optimiza la cadena completa desde el frente de extracción hasta el puerto de embarque.
“Los modelos en tiempo real que cubren perforación, acarreo, molienda y flotación permiten optimizar el ciclo día a día”, sintetiza el trabajo de PwC.
En Escondida, el chancado se ajusta dinámicamente con una reducción sensible en el consumo energético por tonelada. En Chuquicamata, la ventilación dinámica subterránea guiada por modelos geotécnicos mejora las rutas de ventilación. Cuántos cambios y hay más, muchos más que vale la pena compartir.
En proyectos de litio, los taludes se modelan con alta precisión anticipando movimientos de suelo. Los incrementos de recuperación en flotación, aunque parezcan discretos en términos porcentuales, se traducen en moneda dura, cada punto porcentual de recuperación en una operación de gran escala equivale a decenas de millones de dólares.
El ajuste en tiempo real de parámetros de flotación –pH, dosificación de colectores, tipo y cantidad de espumantes– era hasta hace poco el dominio exclusivo de los metalurgistas más experimentados, cuyo conocimiento tardaba años en formalizarse y décadas en transferirse.
Hoy, esos mismos parámetros se optimizan algorítmicamente sin perder el lazo con el criterio humano. Los dashboards validan, los especialistas intervienen cuando los modelos detectan condiciones fuera de rango.
Ma’aden, en Arabia Saudita, integra robots subterráneos coordinados por gemelos digitales. BHP Escondida reporta mejoras sostenidas en tasas de recuperación de cobre.
La cinta transportadora predicha que evita una parada de horas deja de ser anécdota para convertirse en protocolo.
La mina como organismo digital
Los gemelos digitales permiten simular el impacto de cada decisión antes de ejecutarla en el mundo físico. La reducción de paradas no planificadas y el ahorro energético son dos de los beneficios más tangibles, aunque las cifras específicas varían según cada operación.
Un dato macro que sí está en PwC)
El número que PwC sí documenta es el siguiente: en 2024, los ingresos de las 40 mayores empresas mineras del mundo (excluyendo las enfocadas en oro) cayeron un 3%, mientras que su EBITDA se redujo un 10 por ciento..
Los márgenes de EBITDA total pasaron del 24% al 22%. En contraste, las empresas centradas en el oro, impulsadas por precios récord, vieron crecer sus ingresos un 15% y su EBITDA un 32 por ciento. Esta divergencia es estructural y revela quiénes están capturando valor en un mercado de alta volatilidad.
Detrás de estos números se esconde una carrera por la eficiencia que la IA está acelerando. No se trata de un superciclo de inversión estimado en cifras redondas no verificadas, sino de una realidad más concreta: la productividad ya no es una ventaja, es una condición de supervivencia.
China aumentará su consumo de cobre para alimentar la infraestructura de sus data centers. Indonesia prohibió exportaciones de níquel en bruto y forzó el procesamiento local mediante HPAL. Lynas procesa tierras raras en Kalgoorlie, fuera del circuito chino. Brasil expande Carajás. Chile tiene identificados yacimientos de cobre aún no desarrollados y la Argentina ya está pidiendo pista porque tiene un costado de la cordiller para explotar y bañarse con cobre.
Perú sostiene Antamina y Las Bambas en medio de presión social creciente. La licencia social, en ese mapa, se gestiona cada vez más con algoritmos de monitoreo ambiental que miden uso hídrico y emisiones en tiempo real y los publican ante comunidades y reguladores.
En el control de calidad de concentrados, el error humano tiene un nombre y un costo: penalización en la smelter. Los sistemas de visión computacional instalados sobre las líneas de flotación rougher detectan impurezas con una precisión muy superior a la humana y reducen esas penalizaciones de manera significativa.
La cámara no se distrae, no fatiga, no interpreta la luz de la tarde de manera diferente a la de la mañana. Procesa el flujo de mineral con una consistencia que ningún turno humano puede igualar
El ojo que nunca parpadea
Los molinos SAG equipados con cámaras de visión artificial mantienen la carga en el rango óptimo y evitan las sobrecargas que, si no se corrigen a tiempo, pueden significar horas de parada y daño mecánico severo.
En el panel minero de San Juan, Argentina, representantes de la industria describieron el salto de un paradigma de monitoreo ex post a uno genuinamente predictivo: ya no se actúa sobre lo que pasó, sino sobre lo que el modelo proyecta que va a pasar.
“La IA identifica patrones, simula escenarios, permite entender tendencias y habilita el pricing dinámico”, sintetiza PwC.
El resultado es menos horas de revisión manual, mejor calidad del concentrado, menos rechazos y mayor ingreso por tonelada exportada.
El subsuelo marcado por los algoritmos
La exploración geológica era, hasta hace una década, un oficio de paciencia y azar calibrado. Meses de campaña, perforaciones a ciegas, interpretación de testigos con luz natural en carpas de campaña.
Hoy, los modelos de IA generativa combinan imágenes satelitales multiespectrales, registros sísmicos y variables climáticas para identificar y modelar depósitos con una precisión que reduce el riesgo exploratorio de manera sustantiva.
En Chile, el programa Minería 4.0 articula monitoreo en tiempo real y análisis predictivo. En Antamina, los modelos anticipan fallas de maquinaria antes de que afecten la cadena de extracción. “Los modelos predictivos analizan grandes volúmenes de datos para prever fallas, optimizar el suministro y mejorar la planificación”, precisa PwC. El subsuelo empieza a ser legible antes de ser perforado.
Los sistemas de visión computacional detectan impurezas en línea con una precisión que supera ampliamente al ojo humano. La IA ya no asiste al control de calidad: lo potencia donde la fatiga y la subjetividad fallan.
Redes neuronales que anticipan lo que el cuerpo no ve
El accidente minero más costoso no es el que ocurre: es el que pudo preverse y no se previó. Los sensores inteligentes y las redes neuronales que monitorean condiciones de ventilación, estabilidad geomecánica y deshidratación en tiempo real representan el avance más silencioso y, acaso, el más significativo de la IA en la industria.
Predicen derrumbes con anticipación que los sistemas convencionales no pueden ofrecer. Detectan patrones de ventilación insuficiente antes de que los gases alcancen niveles críticos.
El resultado es una reducción sensible en la tasa de accidentes en operaciones con IA madura. “La inteligencia artificial es el catalizador de la transformación del sector”, sostuvo Juan Manuel Gallego Tinto, socio de PwC, ante ejecutivos de la región.
El urban mining –recuperación de metales desde residuos electrónicos– también se beneficia de estos modelos, reduciendo la huella ambiental del procesamiento secundario.
Riesgos y sombras
El número seduce, pero tiene un reverso que el propio informe PwC admite con una discreción llamativa. El abismo entre lo que se espera y lo que se opera es enorme.
Muchos proyectos que aparecen en los reportes anuales como “implementaciones de IA” son, en la práctica, pilotos atascados en integraciones con sistemas legacy que llevan años sin actualizarse.
La alineación de sensores industriales con plataformas cloud alarga los tiempos de implementación y eleva los costos.
El supuesto superciclo de inversión asume una adopción pareja que los datos de las medianas y pequeñas empresas latinoamericanas no confirman.
La inversión en IA minera se concentra en los grandes operadores. Muchas compañías del sector aún carecen de talento especializado o de la infraestructura de datos mínima para sostener un modelo predictivo en producción.
La brecha no es solo tecnológica: es estructural. Las minas pequeñas perciben la IA como un costo que no pueden absorber; las grandes ya negocian con una prima por plataformas con IA avanzada incorporada. La desigualdad del sector no desaparece con los algoritmos: se profundiza.
El énfasis en productividad y automatización también oculta tensiones laborales que no figuran en los gráficos de EBITDA. En Carajás, Vale ha reducido turnos y tareas manuales con eficiencia demostrable, pero también ha generado protestas locales por el miedo –fundado en algunas operaciones– a despidos masivos sin reentrenamiento.
El fenómeno se repite en comunidades mineras de Perú y Chile, donde el salto tecnológico llega antes que la conversación sobre sus consecuencias sociales.
La gobernanza de IA en minería sigue siendo endeble. La falta de estándares claros sobre sesgos en los algoritmos de ESG –que se presentan como objetivos pero dependen de datasets construidos con criterios no auditados– alimenta conflictos en lugar de mitigarlos.
La brecha estructural
La revolución algorítmica, por ahora, beneficia principalmente a los grandes actores y deja atrás a la minería mediana y pequeña. La falta de talento y de infraestructura de datos es el principal cuello de botella.
La hoja de ruta
El informe no concluye con un pronóstico: termina con una agenda. Digitalización de activos físicos, integración de energías renovables en la cadena operativa, colaboración activa con gobiernos en marcos regulatorios para la IA y los datos mineros.
“La minería está en proceso de remodelar cadenas de valor completas y de navegar tensiones geopolíticas que tocan dominios tan humanos como la movilidad, la manufactura, la alimentación, la salud y la energía”.
Para América Latina, la captura del valor de su dotación de recursos no es automática. Exige IA madura, no pilotos aislados. Exige infraestructura de datos, no tableros de control sin modelo detrás. Y exige decisión política para que los marcos regulatorios acompañen la velocidad de adopción tecnológica en lugar de perseguirla. CentauroIA monitoreará los avances del sector en el segundo trimestre de 2026.