IA para decisiones mineras: lecciones de un divestment

El 22/12/2025, una noticia sencilla dejó una señal grande para el sector: S2 Resources vendió (divestment) un tenemento de exploración en Fosterville y recibió A$17 millones, elevando su caja total a más de A$21,5 millones. No fue un titular sobre drones o robots. Fue algo más “de oficina”: cartera de activos, licencias, caja y prioridades.

Y ahí está el punto incómodo que muchas empresas mineras pasan por alto: la estrategia corporativa también es una operación, solo que ocurre en Excel, correos, presentaciones a directorio y conversaciones con comunidades y socios. Si esa “operación” se decide con datos incompletos, la compañía paga caro: oportunidades perdidas, CAPEX mal asignado, riesgos sociales subestimados y plazos que se estiran.

En esta entrega de la serie “Cómo la IA Está Transformando la Minería y los Servicios Mineros en Bolivia”, tomo ese caso como espejo para una pregunta práctica: ¿cómo puede la inteligencia artificial ayudar a tomar mejores decisiones en minería —incluyendo ventas de activos, joint ventures y reordenamiento de portafolio— en un entorno competitivo como Bolivia?

Qué nos enseña el caso S2: la estrategia se financia con foco

Respuesta directa: el movimiento de S2 muestra que una venta bien ejecutada puede comprar tiempo y foco, dos recursos escasos en exploración.

S2 transfiere la licencia de exploración EL007795 a una subsidiaria 100% de Agnico Eagle, recibe A$17m y evita (al menos en el corto plazo) levantar capital vía emisión de acciones. Con más caja, puede acelerar programas de exploración que considera prioritarios, como su proyecto Warraweena en el norte de Nueva Gales del Sur, donde ya inició perforación de reconocimiento.

Este tipo de decisiones (vender un activo para financiar otros) se repite en minería todo el tiempo. Pero hay un detalle: la calidad de la decisión depende de la calidad del “mapa” del negocio.

• ¿Qué activo realmente tiene mayor valor esperado, ajustado por riesgo?
• ¿Cuál tiene permisos más “limpios” y probabilidad real de avanzar?
• ¿Cuál depende de acuerdos con terceros (tenencia, JV, servidumbres, comunidades)?
• ¿Cuánto vale la flexibilidad financiera de no diluir a los accionistas?

Cuando una empresa responde eso con intuición y documentos dispersos, decide tarde o decide mal. Y aquí la IA puede marcar diferencia.

Dónde entra la IA: valuación y priorización con datos reales (no solo esperanza)

Respuesta directa: la IA mejora la valuación y la priorización al combinar geociencia, costos, plazos y riesgo de permisos en modelos que se actualizan con cada nuevo dato.

En exploración y desarrollo temprano, el “valor” no es una cifra fija. Se mueve con:

• Resultados de perforación y geoquímica
• Nuevos modelos geológicos
• Cambios en costos (combustible, logística, mano de obra)
• Disponibilidad de contratistas
• Riesgo regulatorio y social
• Precio esperado del commodity

IA para portafolios: del “proyecto favorito” al “proyecto probable”

Un enfoque que he visto funcionar es crear una matriz de decisión con variables duras y blandas, y dejar que un modelo (o un conjunto de modelos) estime escenarios:

1. Valor esperado por etapa (antes y después de hitos: permisos, campaña de perforación, recurso)
2. Probabilidad de éxito técnico (a partir de análogos geológicos y patrones de resultados)
3. Probabilidad de avance operativo (permisos, acceso, acuerdos, disponibilidad de equipos)
4. Costo y tiempo hasta el siguiente hito de valor

La IA no “adivina” mineralización. Lo que hace bien es ordenar incertidumbre: encontrar señales en datos históricos, comparar con proyectos similares, y recalcular rápido cuando entra información nueva.

Aplicación directa para Bolivia

En Bolivia, donde conviven empresas privadas, cooperativas, proveedores y operaciones con realidades logísticas complejas, una herramienta así sirve para:

• Definir qué proyectos merecen perforación primero
• Decidir qué activos conviene asociar (JV) y cuáles conviene vender
• Sustentar ante directorio e inversionistas un plan de CAPEX con lógica trazable

Un buen portafolio no es el que “tiene más áreas”. Es el que convierte caja en avance medible.

IA para M&A, divestments y JVs: due diligence más rápida y menos ciega

Respuesta directa: en transacciones mineras, la IA reduce el riesgo de omisiones al automatizar revisión documental, detectar inconsistencias y mapear obligaciones.

El caso S2 incluye elementos típicos de cualquier transacción: licencias, condiciones cumplidas, estructura de subsidiarias, y una justificación clara de uso de fondos. Eso suena simple… hasta que lo aterrizas en la vida real: carpetas, anexos, versiones, correos, informes técnicos, compromisos con terceros.

Tres usos concretos (y muy “aterrizados”) de IA en transacciones

1. Revisión documental asistida
   • Clasificar miles de páginas (contratos, licencias, informes)
   • Extraer cláusulas clave: plazos, penalidades, obligaciones de inversión, compromisos ambientales
   • Detectar contradicciones entre documentos (por ejemplo, coordenadas, vigencias, nombres legales)

1. Análisis de riesgos y alertas tempranas

   • Modelos que asignan “banderas” por temas recurrentes: servidumbres, acceso, consulta previa, pasivos
   • Priorización de preguntas para la contraparte (la IA no negocia; ayuda a preguntar mejor)

2. Modelos de escenario para negociación

   • Simular estructuras de pago: fijo vs. hitos vs. regalías
   • Medir impacto en caja y runway financiero
   • Evaluar sensibilidad a commodity y tipo de cambio

En Bolivia, donde la información puede estar distribuida entre áreas técnicas, legales y sociales, el valor principal es éste: la IA convierte “conocimiento disperso” en una vista ejecutiva.

“Una transacción minera se gana más por lo que detectas a tiempo que por lo que anuncias al final.”

Operación y exploración: IA para que la caja rinda más

Respuesta directa: la IA estira la caja al reducir retrabajos, mejorar planificación y convertir datos operativos en decisiones diarias.

S2 indicó que su mayor caja le permite avanzar programas sin levantar equity en el corto plazo. Ese “colchón” es oro… siempre que se use bien. Porque en exploración y predesarrollo, el dinero se pierde rápido en tres lugares: planificación débil, logística mal coordinada y tiempos muertos.

Ejemplos de alto impacto para servicios mineros en Bolivia

• Planificación de campañas de perforación con optimización de rutas, inventarios y turnos (menos días perdidos por falta de insumos)
• Mantenimiento predictivo en equipos auxiliares (bombas, compresores, generadores) donde pequeñas fallas paralizan frentes enteros
• Control de calidad de muestreo y laboratorio con detección de outliers y patrones de contaminación/carry-over
• Gemelo digital (en versión pragmática) para simular una planta, una flota o incluso un campamento logístico y anticipar cuellos de botella

En temporada de fin de año (como ahora, 27/12/2025), muchas operaciones cierran presupuestos y planifican Q1. Es el momento perfecto para preguntarse:

• ¿Dónde se nos va el tiempo?
• ¿Qué parte del proceso sigue dependiendo de “la persona que sabe”?
• ¿Qué decisión repetimos cada semana sin una base de datos confiable?

La IA entrega retorno cuando se mete justo ahí: en decisiones repetitivas, costosas y con datos disponibles.

Comunicación con stakeholders: IA para consistencia, no para maquillaje

Respuesta directa: la IA mejora la comunicación al dar trazabilidad, coherencia y velocidad, especialmente en momentos sensibles como reestructuraciones o ventas de activos.

Una venta de activo no solo es finanzas. Afecta a:

• Equipos internos (qué se prioriza, qué se detiene)
• Socios de JV y dueños de tenencia
• Comunidades y autoridades locales
• Proveedores y contratistas

En minería, cuando la comunicación se improvisa, nace el rumor. Y el rumor sale caro.

Cómo usar IA sin perder credibilidad

• Generación de borradores de comunicados y Q&A, con lenguaje consistente y revisión humana obligatoria
• Análisis de sentimiento en prensa y redes para identificar temas que escalan (empleo, agua, impactos)
• Gestión de compromisos: convertir actas y acuerdos en tareas, fechas y responsables (y hacer seguimiento)

La regla que recomiendo es simple: IA para estructurar y acelerar; personas para decidir y firmar.

Checklist práctico: cómo aplicar estas ideas en una minera boliviana (en 30 días)

Respuesta directa: se puede empezar con un piloto pequeño que conecte portafolio, datos y comunicación sin “megaproyectos” de TI.

1. Elegir un caso de uso único (uno, no cinco)

   • Ej.: priorización de proyectos de exploración 2026 o due diligence de un activo

2. Armar el “paquete mínimo de datos”

   • Documentos legales (PDFs)
   • Costos históricos y presupuestos
   • Cronogramas reales vs. plan
   • Datos técnicos disponibles (geofísica, sondajes, QA/QC)

3. Definir 6-10 métricas de decisión

   • Tiempo a hito, costo a hito, probabilidad técnica, riesgo social, riesgo regulatorio, etc.

4. Implementar un tablero ejecutivo

   • Una sola página que un gerente pueda entender en 2 minutos

5. Cerrar con una decisión real

   • Reordenar CAPEX, pausar un frente, acelerar otro, o preparar un paquete para JV/divestment

Si al final del piloto no cambió ninguna decisión, el proyecto no sirvió (aunque el dashboard se vea bonito).

Una postura clara: la IA no reemplaza criterio, reemplaza desorden

El movimiento de S2 Resources es un recordatorio útil: en minería gana quien asigna capital mejor y antes. No basta con tener buenos prospectos; hay que elegir y ejecutar.

Para Bolivia, donde la minería y los servicios mineros operan con alta presión por productividad, licencia social y eficiencia, la IA es más valiosa cuando se usa para lo que casi nadie aplaude, pero todos necesitan: priorizar, justificar, coordinar y comunicar.

Si tu empresa está evaluando vender un activo, entrar a un JV, o simplemente ordenar su portafolio 2026, la pregunta no es si “vale la pena la IA”. La pregunta es: ¿cuánto te cuesta decidir con información incompleta un trimestre más?