IA para bajar costos en megaminería: guía Chile

Los proyectos mineros más intensivos en capital —esas “megamines” que exigen inversiones de varios miles de millones antes de mover una tonelada— comparten una verdad incómoda: el costo no se dispara por una sola gran compra, sino por cientos de decisiones diarias que se acumulan durante años. Un desvío en la ley del mineral, una hora de detención no planificada, una mala secuencia de tronadura o una negociación energética tomada “a ojo” puede terminar costando millones.

El artículo original que inspira esta publicación apuntaba a un ranking de grandes proyectos a nivel global, pero el acceso al detalle quedó bloqueado (403/CAPTCHA). Aun así, el punto de fondo es totalmente útil para Chile: cuando el CAPEX es gigante, la eficiencia operacional deja de ser “mejora continua” y se vuelve supervivencia financiera. Y ahí la IA no es un adorno: es una disciplina de gestión.

En esta entrega de la serie “Cómo la IA Está Transformando el Sector Minero y Energético en Chile”, voy a aterrizar algo bien concreto: cómo usar IA para reducir la intensidad de capital y, sobre todo, el OPEX en minería de gran escala, conectando minería y energía (porque en Chile, la cuenta eléctrica pesa).

Qué hace “capital-intensivo” a un proyecto minero (y dónde duele)

La intensidad de capital en minería aumenta cuando la operación depende de activos caros, ciclos largos y alta variabilidad geológica. No es solo “maquinaria grande”: es la combinación de infraestructura, tiempos de puesta en marcha, riesgos y exigencias ambientales.

En la práctica, el dolor se concentra en cinco frentes:

• Ramp-up lento: meses (o años) hasta estabilizar throughput, recuperaciones y disponibilidad.
• Detenciones no planificadas: la peor mezcla posible: equipos caros + baja redundancia.
• Consumo energético alto y volátil: más crítico cuando hay molienda intensiva, bombeo o desalación.
• Variabilidad de mineral: alimentación inconsistente que baja recuperación y sube consumo.
• Cadena de suministro: repuestos y consumibles con plazos largos, especialmente en componentes críticos.

La promesa realista de la IA no es “ahorrar 30% en todo”. Es más prosaica y más valiosa: reducir la varianza. Menos sorpresas, menos urgencias, menos decisiones reactivas. En proyectos enormes, esa estabilidad vale oro.

IA aplicada a la mina: 6 casos que bajan costos de verdad

La IA baja costos cuando se mete en el flujo de producción, no cuando se queda en dashboards bonitos. Estos son los casos con retorno más directo para minería a rajo y subterránea en Chile.

1) Mantenimiento predictivo: menos detenciones, menos inventario “por si acaso”

Objetivo: predecir fallas en componentes críticos (correas, chancadores, bombas, palas, camiones, ventiladores) antes de que paren producción.

Cómo se logra:

• Modelos de machine learning con señales de vibración, temperatura, presión, consumo eléctrico y telemetría.
• Detección de anomalías para fallas raras (las que no aparecen en manual).
• Priorización automática de órdenes de trabajo según riesgo, impacto y ventanas operacionales.

Impacto típico en costos:

• Menos horas de detención no planificada.
• Menos daño secundario (una falla pequeña que rompe algo grande).
• Mejor gestión de repuestos: bajar inventario inmovilizado sin subir riesgo.

Frase para llevar a la reunión: “La IA no adivina el futuro; mide degradación mejor que nosotros.”

2) Optimización de molienda y flotación: energía a la baja, recuperación al alza

Objetivo: estabilizar el proceso ante mineral variable y reducir consumo específico (kWh/t).

En plantas concentradoras, dos cosas hacen la diferencia:

• Control avanzado con modelos (incluye IA) para ajustar setpoints en tiempo real.
• Modelos que anticipan cambios de dureza, granulometría y mineralogía para ajustar dosificación, aireación y pH.

En Chile, donde el costo energético y las metas de descarbonización presionan, este caso es de los más rentables: cada punto de estabilidad del proceso se traduce en menos recirculación, menos re-molienda y menos energía por tonelada.

3) Planificación minera con IA: mejor secuenciación, menos re-trabajo

Objetivo: mejorar el mine planning (corto y mediano plazo) considerando restricciones reales: equipos, rutas, blend, botaderos, permisos, clima, disponibilidad.

La diferencia clave frente a planillas:

• Algoritmos que prueban miles de escenarios de secuenciación y blending.
• Modelos que integran incertidumbre geológica (no una sola “verdad”).

Resultado operativo:

• Alimentación más consistente a planta.
• Menos “sorpresas” en ley y dureza.
• Menos movimientos inútiles (toneladas que no aportan valor en ese momento).

4) Gestión de flotas y combustible/energía: eficiencia por turno

Objetivo: reducir tiempos muertos, colas, rutas subóptimas y sobreconsumo.

Aplicaciones típicas:

• Asignación dinámica de camiones a palas según congestión y ciclo real.
• Detección de conducción ineficiente o peligrosa (seguridad y costo).
• Optimización de velocidad en rampas para balancear tiempo vs consumo.

En operaciones de gran escala, un ahorro pequeño por ciclo se multiplica por miles de ciclos al día.

5) IA para seguridad: menos incidentes, menos días perdidos

Objetivo: disminuir eventos de alto potencial (HPI) y mejorar cumplimiento sin llenar la operación de burocracia.

Casos concretos:

• Visión por computador para zonas de exclusión, uso de EPP y detección de fatiga.
• Modelos que anticipan condiciones inseguras (polvo, visibilidad, tráfico interno).

La postura que tomo acá es clara: si la IA no mejora seguridad, no debería escalarse. Además de lo humano, el costo de un incidente serio te puede destruir un trimestre completo.

6) Cadena de suministro inteligente: repuestos críticos sin “comprar pánico”

Objetivo: garantizar disponibilidad de repuestos críticos con menor capital inmovilizado.

Cómo ayuda la IA:

• Pronóstico de demanda por familia de componentes, considerando vida útil real y condiciones de operación.
• Detección de proveedores con riesgo (plazos, calidad, variabilidad).
• Recomendación de niveles de stock por criticidad y lead time.

En megaminería, comprar tarde sale caro, pero comprar de más también. IA sirve para dejar de decidir por ansiedad.

IA + energía en Chile: donde se esconde el “margen” de 2026

En minería chilena, energía y agua son el nuevo cuello de botella económico. Entre electrificación, contratos PPA, desalación y bombeo, el costo total depende tanto del proceso metalúrgico como de la estrategia energética.

Optimización energética con IA: del contrato al minuto a minuto

Aplicaciones con alto impacto:

1. Forecast de demanda y peak shaving: anticipar picos y suavizar consumo para evitar cargos o reducir compra spot.
2. Optimización de operación de desaladoras y bombeo: programar según tarifas, disponibilidad y demanda real.
3. Gestión de microredes y renovables: si hay solar/eólica + baterías, la IA decide cuándo almacenar y cuándo consumir.

Esto importa especialmente en verano (diciembre a marzo), cuando muchas operaciones ajustan campañas, mantenciones y consumos. A 26/12/2025, varias compañías están cerrando presupuestos 2026: meter IA en energía hoy es una decisión de CFO, no solo de operaciones.

Línea directa: “Si no modelas energía como variable operacional, terminas pagándola como castigo.”

Cómo empezar en una minera chilena sin quemar presupuesto (plan de 90 días)

El error más común es comprar una “plataforma de IA” antes de tener un caso de uso con dueño y métrica. Lo que funciona es una ruta corta, con gobernanza clara.

Semana 1–2: elegir un caso con ROI y datos disponibles

Buenos candidatos (por rapidez):

• Predicción de fallas en un activo crítico (por ejemplo, bombas de pulpa o correas).
• Optimización de setpoints en una etapa específica (molienda primaria, flotación rougher).
• Optimización de despacho de flota en un área controlable.

Criterio simple: si no puedes medir el “antes vs después” con datos de operación, no es buen primer caso.

Semana 3–6: preparar datos y definir la métrica “no negociable”

• Inventario de sensores y calidad de señal.
• Integración mínima: historian/SCADA, mantenimiento (CMMS), producción.
• Una métrica principal (ejemplos): horas de detención evitadas, kWh/t, disponibilidad, recuperación, costo por tonelada.

Semana 7–10: piloto en sombra + validación con el equipo de turno

• Correr el modelo en paralelo sin intervenir (modo sombra).
• Comparar predicción vs realidad.
• Ajustar con feedback de operadores y mantenedores.

Aquí he visto el quiebre cultural: si el operador no confía, no se usa. Y si no se usa, no hay ROI.

Semana 11–13: automatizar una decisión específica (no todo)

• Convertir la recomendación en acción controlada (por ejemplo, alertas priorizadas, setpoint sugerido con aprobación, o ventana óptima de mantención).
• Documentar ahorro con trazabilidad.

Preguntas típicas que frenan proyectos de IA (y respuestas útiles)

¿La IA reemplaza a los ingenieros de procesos o a mantenimiento? No. Los buenos proyectos hacen lo contrario: liberan tiempo de análisis repetitivo y elevan el estándar de decisión.

¿Necesito tener “datos perfectos”? No, pero sí necesitas datos suficientes y un plan de calidad. Muchas veces se parte con un activo donde la instrumentación ya es decente.

¿Qué pasa con ciberseguridad y continuidad operacional? Debe diseñarse desde el día 1: segmentación de redes, accesos, trazabilidad, y despliegue gradual. Si la solución pone en riesgo la operación, no sirve.

¿Cómo conecto esto con sostenibilidad? Reducción de energía específica, menos retrabajo y menos detenciones suelen bajar emisiones indirectas. Además, mejor control reduce variabilidad y residuos.

El punto de fondo: la megaminería no se “abarata”, se gestiona mejor

Los rankings de proyectos más intensivos en capital sirven como recordatorio: en minería a gran escala, el tamaño amplifica todo. Amplifica la inversión, pero también amplifica los errores y la ineficiencia cotidiana. Por eso la IA funciona tan bien aquí: porque convierte operación compleja en decisiones repetibles, medibles y mejorables.

Si estás en Chile —minería o energía— y 2026 viene con presión de costos, metas de emisiones y escrutinio por productividad, la pregunta no es si “adoptar IA”. La pregunta es: ¿en qué parte del proceso te duele más la variabilidad y cuánto te cuesta cada semana?

Próximo paso recomendado: elegir un caso de uso con métrica dura (kWh/t, horas de detención, disponibilidad) y ejecutarlo en 90 días con un equipo mixto operación + datos. ¿Cuál de esos dolores es el más caro hoy en tu faena?