Cómo la apuesta minera 2026 de Mendoza deja lecciones para Chile: IA para eficiencia, continuidad operacional y licencia social. Ideas prácticas para implementar.
IA en minería 2026: lecciones de Mendoza para Chile
El 26/12/2025, el gobernador de Mendoza, Alfredo Cornejo, puso fecha y foco: los primeros impactos fuertes de los proyectos mineros se esperan desde 2026, con más empleo y contratación de proveedores. Ese “desde 2026” no es un detalle. Marca una carrera contra el tiempo: si una región decide apostar por minería (cobre, potasio, petróleo), la pregunta real es cómo ejecutar sin perder eficiencia, trazabilidad ni licencia social.
Y ahí es donde, en esta serie sobre cómo la IA está transformando el sector minero y energético en Chile, conviene mirar a Mendoza no como competencia, sino como espejo. Porque el dilema que enfrenta la provincia argentina (crecimiento económico + conflicto social + presión por resultados) es prácticamente el mismo que enfrentan operaciones en el norte de Chile: más demanda global de minerales, más escrutinio local, más necesidad de productividad.
“Si 2026 va a ser el año del impacto, 2025 tiene que ser el año de los datos.”
Por qué la apuesta minera de Mendoza importa (también) en Chile
Porque confirma una tendencia regional: minería como motor económico 2026–2030. Cuando un gobierno pone a la minería y al petróleo como sectores que “traccionan” salarios e inversión, está diciendo algo concreto: se viene un ciclo donde la competitividad no se mide solo por reservas o permisos, sino por capacidad operativa.
En el artículo, Mendoza menciona proyectos vinculados a cobre y potasio, con empresas internacionales explorando y perforando, y destaca el proyecto San Jorge con plazos para desarrollo. El cobre, además, está en el centro de la demanda mundial por electrificación, redes y energías renovables. Chile vive esto a diario: el mercado no premia al que “tiene el recurso”, premia al que entrega toneladas con costos controlados y riesgos acotados.
El punto incómodo: 2026 llega rápido
Si el impacto esperado es empleo, proveedores y crecimiento, hay un cuello de botella típico: la industria suele crecer “por suma de esfuerzos” y no por sistema. En minería eso se traduce en:
- Planificación que no conversa con mantenimiento.
- Inventarios que no reflejan consumo real.
- Reportes ambientales que se arman a última hora.
- Seguridad gestionada con documentos, no con señales tempranas.
La IA no arregla todo, pero sí ordena lo desordenado cuando hay datos y un dueño de proceso.
Protesta, orden público y licencia social: donde la IA sí puede ayudar
La licencia social no se gestiona con comunicados. Se gestiona con evidencia, respuesta rápida y coherencia. Cornejo plantea un equilibrio: derecho a protesta garantizado, pero dentro del marco legal (sin vandalismo ni bloqueo de libre circulación). Esa tensión —legítima y frecuente— también aparece en zonas mineras chilenas, sobre todo cuando se mezclan agua, territorio y empleo.
Aquí la IA aporta de forma menos “futurista” y más práctica: mejorando la gestión de compromisos y la transparencia operativa.
IA para gestión de compromisos comunitarios (sin humo)
En muchas operaciones, los acuerdos con comunidades y municipios terminan en planillas y correos. El problema no es la intención, es la trazabilidad. Un enfoque útil con IA (y automatización) es:
- Centralizar compromisos (empleo local, compras, capacitación, obras) en un sistema.
- Clasificar solicitudes y reclamos con modelos de lenguaje (por tema, urgencia, ubicación).
- Medir tiempos de respuesta y “backlog” como un KPI de operación.
- Generar reportes mensuales consistentes para actores internos y externos.
Resultado esperado: menos promesas sueltas y más cumplimiento verificable.
IA para monitoreo ambiental “operable”
Otro frente sensible es el ambiental. Con sensores, telemetría y analítica, la IA puede:
- Detectar anomalías tempranas (p. ej., variaciones inusuales en caudales o calidad de agua).
- Disparar alertas accionables para operaciones y medio ambiente.
- Mantener bitácoras automáticas para auditorías.
Esto no reemplaza fiscalización ni estudios; reduce el riesgo de enterarse tarde.
Competitividad 2026: la IA como herramienta para bajar costos y subir continuidad
La palanca más directa de la IA en minería es la continuidad operacional. Cuando Cornejo habla de empleo, proveedores e inversión, detrás está la lógica financiera: si hay crédito y baja la tasa, los proyectos se mueven. Pero un proyecto que arranca con baja productividad pierde atractivo muy rápido.
En Chile ya se ve un patrón: las compañías que están avanzando más rápido con IA lo hacen en tres dominios muy concretos.
1) Mantenimiento predictivo: menos fallas, menos detenciones
La idea es simple: predecir fallas antes de que paren la planta o la flota. Con datos de vibración, temperatura, presión, consumo energético y horas de operación, modelos de machine learning identifican patrones previos a una falla.
Aplicaciones típicas:
- Correas transportadoras: detección de desalineación y desgaste.
- Bombas: cavitación y pérdida de eficiencia.
- Camiones y palas: alertas por comportamiento anómalo de componentes críticos.
Lo que he visto funcionar mejor es empezar con un activo caro y crítico, no con “todo a la vez”. La IA se gana su lugar cuando se puede decir: “evitamos X detenciones no programadas este trimestre”.
2) Optimización de procesos: tonelaje estable y consumo energético bajo control
En conminución y flotación, pequeños ajustes tienen impacto grande. La IA ayuda a:
- Estabilizar variables de proceso en tiempo real.
- Recomendar setpoints según mineralogía y condiciones.
- Reducir variabilidad (que es donde se esconden pérdidas).
En energía, lo mismo: modelos que anticipan demanda, recomiendan cargas y coordinan consumo en horarios convenientes.
3) Planificación y supply chain: proveedores con datos, no con intuición
Mendoza pone énfasis en contratación de proveedores. Eso suena bien, pero para que funcione hay que evitar el clásico problema: proveedores saturados, compras urgentes y sobrecostos.
Con IA (y analítica avanzada) se puede:
- Pronosticar demanda de repuestos y consumibles.
- Detectar “maverick spend” (compras fuera de contrato).
- Evaluar desempeño de proveedores con métricas (OTIF, calidad, incidentes).
Si 2026 va a traer más perforación, más construcción y más operación, la disciplina de abastecimiento es una ventaja competitiva real.
De Mendoza a Chile: una hoja de ruta realista para 2026 (sin proyectos eternos)
La forma más rápida de capturar valor con IA es armar un portafolio de 90–180 días, con casos de uso claros, datos disponibles y un sponsor operativo.
Un checklist práctico para empezar en Q1 2026
- Elegir 3 casos de uso, no 15 (por ejemplo: mantenimiento predictivo en un activo crítico; optimización energética; gestión de compromisos comunitarios).
- Definir KPI de negocio antes del modelo (detenciones, consumo kWh/t, tiempo de respuesta a reclamos, etc.).
- Asegurar calidad de datos: si el historiador está incompleto o los tags no están estandarizados, el proyecto se frena.
- Diseñar “human-in-the-loop”: la IA recomienda, el operador decide, y el sistema aprende.
- Plan de ciberseguridad industrial: especialmente si hay integración OT/IT.
Errores típicos que frenan la IA en minería
- Comprar software “para IA” sin un proceso dueño.
- Medir éxito por cantidad de dashboards.
- No involucrar a mantenimiento y operaciones desde el día 1.
- Dejar la gestión del cambio para el final.
La IA funciona cuando se integra a la rutina diaria, no cuando queda como piloto bonito.
Lo que realmente está en juego en 2026: productividad con legitimidad
Mendoza está señalando una dirección: minería para crecer, con reglas claras sobre protesta y orden público, y con expectativa de que el desarrollo “impacte en el metro cuadrado de las personas”. Esa frase es poderosa porque pone el estándar correcto: si el crecimiento no se nota en empleo, proveedores y servicios, la minería pierde apoyo.
En Chile, la conversación es similar pero con un nivel de madurez mayor en operaciones y tecnología. Por eso la oportunidad es concreta: usar IA para producir mejor y, al mismo tiempo, rendir cuentas con más transparencia. No como eslogan, sino como práctica.
Si estás planificando 2026, yo lo miraría así: la IA no es un “proyecto digital”. Es una forma de operar con menos improvisación. Y en minería, la improvisación siempre sale cara.
¿Tu operación tiene definidos los 3 casos de IA que más impactan en costo, continuidad y relación con el entorno, o todavía está discutiendo herramientas?