IA y energía: asegurar la potencia minera a largo plazo

A una fundición de aluminio no la detiene un “mal mes”: la puede frenar una mala década de decisiones energéticas. Eso es lo que vuelve interesante el caso de South32 y Eskom, que ya están evaluando opciones de suministro eléctrico más allá de 2031 para Hillside Aluminium (Richards Bay, KwaZulu-Natal). No es un titular glamoroso. Es un recordatorio: la energía se volvió la variable estratégica que decide costos, continuidad operativa y licencia social.

En Bolivia, donde la minería y los servicios mineros viven presión por eficiencia, seguridad y sostenibilidad, la lección es clara: planificar energía a 5–10 años ya no es “ingeniería”, es estrategia de negocio. Y aquí entra el tema central de esta serie —Cómo la IA Está Transformando la Minería y los Servicios Mineros en Bolivia—: la inteligencia artificial no “pone megavatios”, pero sí reduce incertidumbre y ayuda a elegir bien entre alternativas complejas (red, renovables, PPAs, almacenamiento, autogeneración) con menos improvisación.

Lo que enseña South32: el futuro energético se decide antes de la crisis

La idea principal es simple: si tu contrato de energía vence en 2031, llegar a 2030 para recién “ver opciones” es tarde. South32 y Eskom están trabajando con tiempo porque el sistema eléctrico sudafricano está cambiando: más renovables entrando, ajustes en transmisión y un entorno en el que la confiabilidad y el precio ya no se pueden dar por sentados.

Esto importa porque operaciones electrointensivas (aluminio, pero también concentradoras, molienda, bombeo, ventilación) tienen una relación directa con la electricidad:

• Costo unitario: la energía suele ser uno de los mayores componentes del OPEX.
• Riesgo de continuidad: cortes, restricciones o baja calidad de energía impactan producción y seguridad.
• Competitividad global: compradores e inversionistas están mirando huella de carbono y estabilidad de suministro.

Mi postura: la planificación energética debería tener el mismo rigor que un plan de mina. Si en minería hacemos modelos geológicos, escenarios de ley, costos y cronogramas, ¿por qué seguimos tomando decisiones energéticas “en Excel” y por urgencia?

Transición energética: más opciones, más complejidad (y más puntos de falla)

La respuesta corta: la transición energética no solo trae renovables; trae decisiones difíciles. Antes, el “plan” era conectarse a la red y negociar tarifas. Hoy el menú es más amplio, pero la complejidad también.

El nuevo rompecabezas: red, renovables, almacenamiento y contratos

Para una operación minera o metalúrgica, las alternativas típicas para el “post-contrato” se parecen a estas:

1. Renegociar suministro con la red (tarifa, indexación, condiciones de interrupción).
2. PPA renovable (contrato de compra de energía con un generador solar/eólico).
3. Autogeneración (solar en sitio, híbridos, cogeneración según el caso).
4. Almacenamiento (baterías para peak shaving, respaldo o estabilidad).
5. Microred (combinación de fuentes + control inteligente para operar con resiliencia).

Cada opción tiene “letras pequeñas”: perfil horario, firmeza, curtailment, costos de transmisión, capacidad de interconexión, permisos, tiempos de construcción, financiamiento. Y, sobre todo, riesgo.

Una frase que sirve para directorio: “El costo de la energía es importante; el costo de no tener energía es letal.”

Qué cambia cuando suben las renovables

Más renovables suele significar más variabilidad. Eso no es malo, pero exige gestión fina:

• Ajustar cargas a horas baratas (cuando hay sol/viento).
• Controlar picos de demanda (penalidades y capacidad).
• Mantener calidad de energía para equipos sensibles.

Ahí es donde la IA en minería deja de ser “solo automatización” y se vuelve una herramienta de planeación y operación energética.

Dónde aporta la IA: de “planificar” a “operar con inteligencia”

La respuesta directa: la IA ayuda a decidir con escenarios y a ejecutar con control, especialmente cuando hay múltiples fuentes de energía y restricciones operativas.

IA para pronóstico y compra inteligente de energía

Un caso muy aplicable en Bolivia (y en servicios mineros que operan con varias unidades y contratos) es usar modelos predictivos para:

• Pronosticar demanda eléctrica por proceso (molienda, chancado, bombeo, campamentos).
• Estimar costos por franja horaria y por estacionalidad.
• Evaluar impacto de paradas, ramp-ups y mantenimiento en consumo.

Con eso, se puede pasar de “compramos energía y vemos” a estrategias activas:

• Reprogramar consumos no críticos a horas más baratas.
• Reducir potencia máxima (y penalidades) con control coordinado.
• Mejorar condiciones de negociación (PPA/contrato) con datos de demanda reales.

IA para optimizar el mix: red + renovables + baterías

Cuando se combina red con solar y/o baterías, el valor está en el control. Un enfoque práctico:

• Un optimizador (algoritmo) decide, cada 15 minutos o cada hora, cuánto tomar de la red, cuánto usar de solar y cuándo cargar/descargar baterías.
• Se incorporan restricciones: disponibilidad de equipos, límites de demanda, reservas mínimas, criticidad de procesos.

Esto puede generar impactos medibles como:

• Menor demanda pico (menos costos por potencia).
• Menos eventos de disparo por calidad de energía.
• Mejor utilización de renovables propias.

No hace falta prometer porcentajes mágicos: lo serio es definir una línea base y medir. Lo que sí puedo afirmar con confianza es que sin control inteligente, muchos proyectos “híbridos” quedan subutilizados.

Mantenimiento predictivo y confiabilidad eléctrica

El “post-2031” de cualquier operación no solo es energía barata: es energía confiable. IA y analítica ayudan a:

• Detectar degradación en transformadores, celdas, variadores, motores críticos.
• Anticipar fallas por patrones térmicos, vibración o armónicos.
• Priorizar mantenimiento según criticidad y probabilidad de falla.

En minería, esto se traduce en dos palabras que valen oro: menos paradas no planificadas.

Qué significa esto para Bolivia: tres escenarios reales y cómo prepararse

La respuesta corta: Bolivia no necesita copiar el caso South32; necesita adoptar la disciplina de planificar con anticipación. En 2025, muchas compañías mineras en Bolivia están en un punto donde pueden decidir si el cambio será ordenado o reactivo.

Escenario 1: operación conectada a red con presión de costos

Si hoy dependes principalmente de red, el riesgo suele ser tarifa, disponibilidad o condiciones contractuales.

Qué hacer en los próximos 90 días:

• Construir un perfil de carga (por hora, por proceso, por temporada).
• Identificar top 5 “drivers” del consumo (molienda casi siempre está en la lista).
• Definir KPIs: kWh/t, demanda máxima mensual, costo por tonelada.

Cómo ayuda la IA:

• Modelos para separar consumo “base” vs. consumo “por producción”.
• Alertas tempranas de desviaciones (pérdidas, equipos ineficientes, operación fuera de rango).

Escenario 2: plan renovable (solar/eólico) sin perder continuidad

Renovables en sitio o vía PPA pueden bajar huella y costo, pero exigen gestión.

Checklist de decisiones (práctico):

• ¿Cuánta energía necesito que sea firme (24/7) vs. variable?
• ¿Tengo espacio y condiciones para solar? ¿Cómo afectará polvo, limpieza, rendimiento?
• ¿Qué tamaño de batería tiene sentido: respaldo, peak shaving o ambos?

Cómo ayuda la IA:

• Simulación de escenarios con datos meteorológicos históricos.
• Optimización del tamaño del sistema (CAPEX vs. ahorro real).

Escenario 3: servicios mineros que deben demostrar eficiencia a clientes

En Bolivia, los contratistas (perforación, movimiento de tierra, mantenimiento, logística) están compitiendo por precio, seguridad y ahora también por métricas ESG.

Qué funciona:

• Tableros de consumo por frente y por equipo.
• Modelos que detecten ralentí excesivo, rutas ineficientes y horas improductivas.
• Reportes ejecutivos claros para clientes (sin “jerga de datos”).

Esto genera algo muy útil para ventas: pruebas cuantificables de eficiencia, no promesas.

Preguntas que los gerentes hacen (y respuestas directas)

“¿Cuándo vale la pena meter IA en energía?”

Cuando el costo de energía es material para tu OPEX o cuando una hora de parada cuesta más que el proyecto de datos. En minería, eso ocurre antes de lo que muchos admiten.

“¿Necesito un data lake gigante para empezar?”

No. He visto avances reales con tres fuentes bien ordenadas: medición eléctrica (SCADA/medidores), producción (toneladas) y mantenimiento (eventos). La clave es calidad y gobernanza, no volumen.

“¿Qué riesgo común ves?”

Comprar tecnología sin caso de uso. Si no defines una decisión concreta (por ejemplo, “reducir demanda pico 8%” o “bajar kWh/t en molienda”), terminas con dashboards bonitos y poco impacto.

La lección final: energía y IA son el mismo tipo de decisión

South32 y Eskom están haciendo algo que suena obvio y casi nadie ejecuta bien: usar el tiempo a favor. Si el contrato llega hasta 2031, ese margen sirve para estudiar la red, evaluar alternativas y elegir el mix correcto. En minería, la improvisación se paga caro.

En Bolivia, la oportunidad es conectar dos agendas que a veces se discuten por separado: transición energética y transformación digital con IA. La realidad es que van juntas. Más renovables significan más variabilidad; más variabilidad exige mejores pronósticos, control y mantenimiento. Eso es IA aplicada, sin humo.

Si tu operación tuviera que renegociar o rediseñar su suministro eléctrico mañana, ¿tendrías datos confiables para defender una decisión en directorio… o estarías adivinando?