Chile acelera 13 proyectos de cobre: el rol de la IA

A fines de 2025, Chile está preparando el terreno para algo grande: un paquete de 13 proyectos de cobre que se empujarían con fuerza hacia 2026, en un contexto de mercado optimista. La lectura más obvia es “más inversión, más producción”. La lectura útil —la que separa a los ganadores de los que solo miran desde la galería— es otra: si Chile quiere ejecutar esa cartera con plazos realistas, costos controlados y licencia social sólida, la IA tiene que estar en el centro del plan.

He visto este patrón repetirse en industrias intensivas en activos: cuando el ciclo se pone alcista, sube la presión por construir y operar rápido… y también suben los errores caros. En minería, esos errores se llaman detenciones no programadas, cuellos de botella logísticos, sobreconsumo energético, incidentes de seguridad y conflictos con comunidades. La IA no “arregla” todo, pero sí permite que decisiones críticas dejen de basarse en planillas atrasadas y pasen a apoyarse en datos en tiempo real.

Este artículo se integra a nuestra serie “Cómo la IA Está Transformando el Sector Minero y Energético en Chile”. El objetivo aquí es aterrizar el tema: qué significa, en la práctica, aplicar inteligencia artificial a una expansión del cobre, qué casos de uso entregan retorno más rápido y qué deberían exigir los equipos ejecutivos antes de invertir.

Por qué 2026 pinta alcista… y por qué eso complica la ejecución

Un mercado alcista del cobre suele acelerar decisiones de inversión, pero también endurece la competencia por recursos. Cuando varias iniciativas avanzan en paralelo, aparece el mismo “enemigo silencioso”: la falta de capacidad (personas, equipos, repuestos, energía, agua, permisos, transporte).

Si realmente se empujan 13 proyectos a la vez, el reto no es solo financiero. Es operativo y de coordinación. En Chile eso se vuelve más sensible por tres razones:

• Geografía y altura: faenas remotas elevan el costo de la logística, el mantenimiento y la rotación de personal.
• Energía como variable estratégica: el costo energético define competitividad, y la transición a matrices más limpias obliga a optimizar demanda, no solo a “comprar más energía”.
• Estándares socioambientales más exigentes: hoy se exige trazabilidad, monitoreo y reportabilidad consistente, no “presentaciones bonitas”.

La realidad: el crecimiento del cobre es también un desafío de datos. Y cuando hay datos (sensores, SCADA, ERP, mantenimiento, flotas, contratos, meteorología), la IA empieza a pagar la cuenta.

Dónde la IA entrega ventaja real en proyectos de cobre

La IA no es un proyecto de TI; es una forma de operar. En una cartera de proyectos, hay tres momentos donde el impacto es directo: diseño/ingeniería, construcción/puesta en marcha y operación estable.

IA para planificación y control de proyectos (CAPEX)

Si estás construyendo, la IA sirve para reducir desviaciones de plazo y costo. ¿Cómo? Prediciendo riesgos antes de que exploten.

Casos de uso comunes:

1. Predicción de retrasos con modelos que aprenden de cronogramas, avances físicos, productividad por contratista, clima y disponibilidad de equipos.
2. Optimización de secuencia de actividades (por ejemplo, priorizar frentes que liberan restricciones críticas).
3. Detección temprana de sobrecostos: alertas cuando la curva de consumo real se separa de la línea base.

En proyectos mineros, un retraso de semanas puede significar millones en costo financiero y oportunidad. La IA aporta una ventaja simple: ver el problema antes de que sea “tema de comité”.

IA para mantenimiento predictivo y confiabilidad (OPEX)

El retorno más rápido suele estar en confiabilidad. Una planta concentradora no necesita “más dashboards”; necesita menos fallas evitables.

Aplicaciones típicas:

• Modelos que anticipan fallas en correas, bombas, chancadores y molinos usando vibración, temperatura, consumo eléctrico y patrones de operación.
• Priorización automática de órdenes de trabajo, basada en criticidad y riesgo de detención.
• Recomendación de repuestos y ventanas óptimas de intervención.

Un punto clave: en minería el “dato perfecto” rara vez existe. Lo que funciona es empezar con equipos críticos, con buena instrumentación, y escalar con disciplina. La IA gana cuando se conecta con el proceso de mantenimiento, no cuando se queda como piloto.

IA para optimización de procesos: más recuperación, menos energía

En cobre, pequeños cambios porcentuales valen mucho. Ajustes en molienda, flotación y espesamiento impactan recuperación metalúrgica, consumo de reactivos y energía.

Ejemplos concretos de lo que se hace con IA:

• Control avanzado que recomienda setpoints para maximizar recuperación manteniendo estabilidad.
• Modelos que anticipan variabilidad de ley y dureza del mineral (a partir de datos geológicos y de planta) para ajustar operación.
• Optimización del uso de agua y reactivos, reduciendo variabilidad y desperdicio.

Esto conecta directo con el sector energético: la energía no es un costo fijo, es una variable controlable. En un escenario de expansión, quien controle mejor su intensidad energética tiene margen para competir.

El “lado B” del boom: energía, logística y cadena de suministro

La expansión del cobre no se gana solo dentro de la planta. Se gana en la cadena completa: energía, transporte, contratos, inventarios, puertos, proveedores.

IA para logística y abastecimiento: menos quiebres, menos inventario

Con 13 proyectos empujando a la vez, el riesgo de quiebres de stock y demoras de importación sube. La IA puede:

• Predecir demanda de repuestos por criticidad, estacionalidad y comportamiento de fallas.
• Detectar proveedores de riesgo (variabilidad de lead time, no conformidades, dependencia única).
• Optimizar inventarios con enfoque “service level” (no “bajar inventario porque sí”).

La frase que uso con equipos de abastecimiento es directa: el inventario caro es malo, pero la detención por falta de repuesto es peor. La IA ayuda a encontrar ese equilibrio con números.

IA para gestión energética y coordinación con renovables

Chile ha avanzado fuerte en renovables, y eso abre un espacio interesante: orquestar demanda minera con oferta variable (solar/eólica) sin castigar la producción.

Aplicaciones:

• Predicción de demanda energética por turno y por circuito.
• Programación de consumos intensivos en ventanas más convenientes.
• Detección de pérdidas energéticas y anomalías en subestaciones.

Para las compañías con metas de descarbonización, esta capa es crítica: no basta con declarar compromisos; hay que medir y operar distinto.

Seguridad, medio ambiente y licencia social: la IA como “sistema nervioso”

La automatización sin seguridad y transparencia es una mala idea. En minería chilena, la conversación pública sobre impactos es parte del negocio, no un “tema de comunicaciones”.

IA para seguridad operacional: anticipar riesgos, no solo reportarlos

• Visión por computador para detectar ingreso a zonas restringidas, uso de EPP y condiciones inseguras.
• Modelos de fatiga con variables de turno, conducción, pausas y condiciones de ruta.
• Análisis de incidentes y cuasi-incidentes para identificar patrones repetidos.

La meta realista no es “cero reportes”. Es más señales tempranas y menos eventos graves.

IA para monitoreo ambiental y cumplimiento

• Detección de anomalías en calidad de agua, emisiones y polvo (con correlación a operación y meteorología).
• Priorización de causas probables cuando se detecta una desviación.
• Reportabilidad más consistente (menos trabajo manual y menos errores de consolidación).

Una expansión con 13 proyectos pone foco en esto: si la evidencia es débil, la conversación se vuelve emocional. La IA ayuda a sostener decisiones con datos.

Una cartera grande de proyectos exige algo más que inversión: exige “operabilidad”. Y la operabilidad hoy se construye con datos confiables y decisiones más rápidas.

Qué deberían hacer las empresas chilenas en 2026 (plan práctico en 90 días)

La forma más rápida de fracasar con IA es partir por la tecnología. La forma más efectiva es partir por una pregunta operativa con impacto económico.

Aquí va un plan que he visto funcionar en organizaciones industriales (adaptado a minería y energía):

1. Elegir 3 casos de uso con ROI medible (ej.: mantenimiento predictivo en un activo crítico, optimización energética por circuito, predicción de quiebres de stock).
2. Asegurar datos mínimos viables: calidad, frecuencia, responsable del dato, y acceso seguro.
3. Armar un equipo mixto: operación + mantenimiento + datos + ciberseguridad + finanzas. Si falta operación, el modelo no se adopta.
4. Diseñar el “cierre del ciclo”: qué decisión cambia el modelo (setpoint, orden de trabajo, compra, programación). Si no cambia una decisión, es decoración.
5. Piloto corto (6–10 semanas) con métrica dura: horas de detención evitadas, kWh/ton, % recuperación, nivel de servicio de repuestos.
6. Escalar con gobernanza: MLOps, control de versiones, auditoría, gestión del cambio y capacitación.

Y un recordatorio incómodo: si no hay patrocinio ejecutivo, la IA se queda como experimento.

Preguntas que suelen aparecer (y respuestas directas)

“¿IA significa reemplazar personas en la faena?”

No como objetivo principal. En minería, el valor más inmediato es reducir variabilidad y riesgo. Algunas tareas cambian, sí, pero la mayor parte del impacto es apoyo a decisiones y automatización de monitoreo.

“¿Por dónde parto si tengo sistemas antiguos?”

Partiendo pequeño y crítico. Un enfoque típico es capturar datos de equipos clave, integrar lo suficiente para un caso de uso y luego modernizar por etapas. No necesitas rehacer todo el stack para ver valor.

“¿Cómo evito que sea un proyecto que muere en TI?”

Exigiendo que cada modelo tenga:

• Un dueño de negocio (operación/mantenimiento)
• Una métrica de impacto económico
• Un cambio operativo asociado
• Un plan de adopción en terreno

Lo que realmente está en juego: competitividad del cobre chileno

Chile no está empujando proyectos de cobre solo para “producir más”. Está defendiendo su posición en un mercado que premia a quien entrega volumen con costos controlados, menor huella y mayor confiabilidad. Ahí la IA deja de ser una tendencia y pasa a ser un requisito de gestión.

Si 2026 trae un ciclo alcista y una ejecución acelerada de proyectos, veremos una diferencia clara entre compañías: las que operan con visibilidad en tiempo real y las que siguen administrando complejidad con reportes atrasados. En esta serie sobre IA en el sector minero y energético en Chile, mi apuesta es simple: el “boom” del cobre va a premiar a las organizaciones que traten los datos como un activo industrial, no como un subproducto.

Si estás evaluando cómo prepararte para esa ola —desde mantenimiento predictivo hasta optimización energética— la pregunta final no es “¿usamos IA?”. Es esta: ¿qué decisión crítica quieres mejorar primero, y qué datos necesitas para hacerlo sin improvisar?