Cerro Bayo muestra cómo la IA puede optimizar exploración y perforación. Ideas prácticas para aplicarlo en minería chilena y reducir incertidumbre.
IA en exploración minera: lecciones de Cerro Bayo
El dato no es menor: el proyecto Cerro Bayo (oro y plata) en Santa Cruz ya tiene permisos ambientales aprobados y un plan de perforación inicial de 1.500 metros para principios de 2026, con 21 plataformas autorizadas. Antes de que entre la sonda, el equipo está ejecutando geofísica IP (polarización inducida) para afinar blancos. Ese “orden de operaciones” dice mucho sobre hacia dónde va la minería en Sudamérica.
Y acá va mi postura: la IA en exploración minera no sirve para “adivinar” dónde está el mineral; sirve para tomar mejores decisiones con menos incertidumbre. Cerro Bayo es una excusa perfecta para hablar de eso y, sobre todo, para aterrizarlo en el contexto chileno: costos altos, permisos exigentes, presión por productividad y una agenda energética donde eficiencia y reducción de emisiones ya no son opcionales.
Este artículo se integra a nuestra serie “Cómo la IA Está Transformando el Sector Minero y Energético en Chile” y usa Cerro Bayo como espejo: lo que hoy se hace con geofísica, mapeo y geoquímica puede potenciarse con modelos predictivos, automatización de flujos de datos y optimización de perforación.
Qué nos enseña Cerro Bayo sobre la exploración moderna
La enseñanza principal es simple: la exploración ya no se trata de “más datos”, sino de “mejores decisiones”. Cerro Bayo llega a la perforación con una base robusta: mapeo, muestreo de rocas, estudios magnéticos (más de 100 km de líneas) y ahora un IP orientado a refinar geometrías de zonas silicificadas/resistivas.
En proyectos epitermales de baja sulfuración —como los descritos para Cerro Bayo— el desafío es clásico: muchos indicios en superficie, pero continuidad y ley en profundidad inciertas. Por eso, la secuencia “geoquímica → geología → geofísica → perforación” sigue vigente. Lo nuevo es que la IA permite hacer esa secuencia más rápida, más trazable y con menos metros improductivos.
Si lo llevamos al norte de Chile, a la cordillera o a distritos con campañas largas, la lógica es parecida: cada metro de perforación cuesta, y cuesta más cuando perforas tarde, perforas mal o perforas donde “parecía que…”.
IP y magnetometría: buen insumo, mala decisión si se interpreta a mano
IP, magnetometría y geoquímica generan capas que no siempre “calzan” a simple vista. La interpretación manual funciona, pero tiene tres problemas:
- Sesgo de confirmación: uno tiende a ver lo que quiere ver según el modelo geológico preferido.
- Escala y complejidad: muchas variables y resolución distinta por campaña.
- Tiempos: el cuello de botella suele estar en integrar, no en medir.
Ahí es donde la IA (bien aplicada) marca diferencia: fusiona datos, cuantifica incertidumbre y prioriza blancos con reglas explícitas.
Dónde la IA realmente mejora la perforación y la exploración
La respuesta directa: en la priorización de blancos, en el diseño de la campaña y en el control operativo del “drill-to-data”. No es magia; es estadística, optimización y automatización aplicada a un problema caro.
1) Priorización de blancos con modelos predictivos (sin vender humo)
Un enfoque práctico es entrenar modelos (por ejemplo, gradient boosting o redes para datos espaciales) con:
- Geoquímica (tenores, asociaciones de elementos)
- Litologías y estructuras mapeadas
- Respuestas geofísicas (IP, resistividad, magnetometría)
- Historial de perforaciones (cuando existe)
El output útil no es “aquí hay oro”, sino:
- probabilidad de mineralización por celda/volumen
- ranking de targets con explicación de variables
- mapas de incertidumbre para decidir dónde falta información
En un proyecto como Cerro Bayo, con nueve áreas de perforación de alta prioridad ya definidas, la IA puede ayudar a responder: “¿Cuál de estas nueve perforo primero si solo tengo presupuesto para tres?” y “¿Qué combinación de sondajes maximiza información por dólar?”.
2) Optimización de metros: perforar menos, aprender más
La decisión clave no es el target, es el diseño:
- Orientación del sondaje
- Profundidad objetivo
- Separación entre plataformas
- Secuencia temporal de perforación (campaña adaptativa)
Con optimización (y un modelo geológico probabilístico) se puede operar bajo un principio muy concreto: cada nuevo sondaje debe reducir la incertidumbre del modelo o validar una hipótesis crítica.
Esto calza perfecto con Chile, donde la exploración compite por capital y donde la ventana climática/logística en alta montaña puede ser corta. Un diseño adaptativo apoyado por IA reduce re-trabajo y campañas “a ciegas”.
3) Drill-to-data automatizado: el retorno más rápido
Si hoy tuviera que apostar por un “primer caso de uso” para muchas mineras, sería este. El drill-to-data mejora cuando:
- Se estandariza captura de datos en terreno (tablets, formularios, validación)
- Se automatiza QA/QC y trazabilidad de muestras
- Se acelera la integración con geología y geofísica
En palabras simples: la IA ayuda a detectar datos raros y errores antes de que se conviertan en decisiones caras.
De Argentina a Chile: cómo se traduce esto al sector minero-energético chileno
El puente es directo: Chile ya tiene la escala, la presión de eficiencia y el ecosistema tecnológico para hacer esto bien. Lo que falta, muchas veces, no es software; es gobernanza del dato y claridad sobre el problema.
Y ojo con este punto: cuando hablamos de “IA en minería y energía” en Chile, no hablamos solo de exploración. Hablamos de un sistema completo:
- La exploración define el futuro del pipeline.
- La operación exige productividad y seguridad.
- La energía define costos, emisiones y continuidad.
Si la perforación se optimiza (menos metros improductivos, mejor targeting), el efecto se siente en cadena: mejor valoración del proyecto, decisiones más tempranas, mejor planificación energética y logística.
Caso tipo chileno: más exigencia ambiental, más necesidad de precisión
Cerro Bayo destaca algo relevante: los permisos importan desde el inicio. Contar con aprobación ambiental y plataformas autorizadas permite planificar.
En Chile, donde la permisología es un tema permanente en directorios, la IA puede aportar sin tocar el marco regulatorio:
- Modelos de escenarios para campañas (impactos, accesos, huella)
- Optimización de rutas, agua y energía en faena exploratoria
- Priorización para reducir intervención innecesaria
Mi lectura: una exploración más precisa también es una exploración más defendible frente a stakeholders, porque la empresa puede mostrar por qué interviene donde interviene y qué aprendió con cada fase.
Qué implementar en 90 días (plan realista para equipos de exploración)
La pregunta habitual es: “¿Por dónde parto sin armar un proyecto eterno?”. Respuesta: con un piloto acotado, bien gobernado.
Semana 1–2: inventario y calidad del dato
- Definir diccionario de datos (unidades, coordenadas, QA/QC)
- Unificar fuentes (geoquímica, geofísica, GIS, logging)
- Seleccionar un área y periodo (por ejemplo, “corredores prioritarios”)
Semana 3–6: modelo base y tablero de decisiones
- Construir un modelo de ranking de targets (explicable)
- Integrar incertidumbre (qué tan confiable es cada zona)
- Tablero simple: mapa + ranking + variables principales
Semana 7–10: diseño de campaña con optimización
- Proponer 2–3 diseños alternativos de sondajes
- Estimar “valor de información” por sondaje
- Revisar con geología (humano en el loop, siempre)
Semana 11–13: proceso drill-to-data
- Validaciones automáticas de datos de terreno
- Alarmas por outliers, duplicados y coordenadas sospechosas
- Reporte semanal de calidad y cambios del modelo
Resultado esperable: mejores decisiones en priorización y secuencia, aunque la mineralización “grande” no aparezca en 90 días. Ese es el punto: el éxito del piloto es reducir incertidumbre y mejorar el proceso.
Preguntas que todo gerente debería hacer antes de comprar “IA para exploración”
Estas preguntas ahorran presupuesto y frustración:
- ¿Qué decisión quiero mejorar? (priorizar targets, diseñar sondajes, reducir tiempos de interpretación)
- ¿Con qué datos cuento hoy y qué tan confiables son?
- ¿Cómo mediré el impacto? (metros improductivos, tiempo a decisión, reducción de retrabajo)
- ¿Quién es dueño del modelo? (geología, data team, ambos)
- ¿Cómo queda auditado lo que el modelo recomienda?
Una frase que uso mucho internamente: si no puedes explicar por qué el modelo recomienda un target, no estás listo para poner una sonda ahí.
Lo que viene en 2026: exploración más rápida, directorios más exigentes
Cerro Bayo entra a 2026 con geofísica afinando targets y un programa inicial de perforación ya trazado. La tendencia regional es clara: más actividad exploratoria, más competencia por capital y más foco en productividad.
En Chile, donde la minería y la energía están cada vez más entrelazadas (electrificación, eficiencia, continuidad operacional), la IA deja de ser “innovación” y pasa a ser capacidad operativa. La empresa que integra datos y decide mejor, avanza; la que no, paga el costo en metros, meses y reputación.
Si estás evaluando IA para exploración minera en Chile, la señal a mirar no es si el proveedor “tiene un modelo”. Es si tu organización puede operar un ciclo disciplinado: dato confiable → modelo explicable → decisión → aprendizaje.
La exploración moderna gana cuando convierte incertidumbre en decisiones trazables.
¿Tu próxima campaña de perforación está diseñada para aprender rápido… o para repetir lo que siempre se hizo?