IA y eficiencia 2026: el plan real para minería y energía

El 26/12/2025, un análisis de SAP Insights puso sobre la mesa algo que en minería y energía en Chile ya se siente en el día a día: en 2026, la prioridad número uno será la inteligencia artificial, seguida muy de cerca por eficiencia operativa y crecimiento. Suena obvio… hasta que te toca aterrizarlo en plantas, faenas, subestaciones, parques eólicos o centros de despacho donde cada minuto parado cuesta y los datos vienen de decenas de sistemas que no conversan entre sí.

La diferencia entre “tener IA” y obtener productividad real no está en comprar un software con una demo bonita. Está en tomar decisiones duras: qué procesos automatizar primero, qué datos estandarizar, cómo gobernar la operación en tiempo real y cómo escalar sin quedarse pegado en pilotos eternos.

Este artículo es parte de la serie “Cómo la IA Está Transformando el Sector Minero y Energético en Chile”. Y acá va mi postura: si 2026 será el año de la IA, 2025–2026 debe ser el período de orden y ejecución. Menos “hype”, más impacto medible.

Por qué las prioridades 2026 calzan perfecto con minería y energía

Respuesta directa: minería y energía son industrias donde la IA paga rápido porque los costos operacionales son altos, la variabilidad es enorme y el control de procesos depende de datos confiables.

El informe que inspira esta conversación plantea tres ejes: IA, eficiencia y crecimiento. En minería y energía, esos ejes se traducen en algo muy concreto:

• IA para predecir (fallas, calidad, demanda, performance de equipos).
• Automatización para ejecutar (menos fricción operativa, menos retrabajo, menos dependencia de “la planilla de alguien”).
• Datos integrados para decidir (un solo “norte” operativo, no cinco versiones de la verdad).

Además, hay una presión adicional que en Chile se siente fuerte: productividad con restricciones. Restricciones de agua, energía, permisos, seguridad, dotación especializada, y una economía que obliga a justificar cada inversión con retornos visibles.

La nueva vara: retornos “rápidos” en funciones críticas

Respuesta directa: la IA generativa y los agentes inteligentes están siendo evaluados por su capacidad de entregar resultados en semanas/meses, no en años.

El texto fuente menciona retornos más rápidos en finanzas, compras, RR.HH. y cadena de suministro. En minería y energía, eso suele ser el inicio “inteligente”, porque:

• Son áreas con procesos repetibles y reglas claras.
• Hay alto volumen de documentos (órdenes de compra, contratos, facturas, bases técnicas, informes de mantenimiento, procedimientos).
• Se puede medir el impacto con KPIs simples: tiempo de ciclo, costo por transacción, cumplimiento, ahorros.

Pero el salto real ocurre cuando conectas esas mejoras con la operación: abastecimiento que reduce quiebres de stock, mantenimiento que evita paradas, planificación que baja variabilidad, y control de costos que deja de ser retrospectivo.

De “prioridad IA” a casos de uso que sí mueven la aguja

Respuesta directa: en minería y energía, los casos de uso ganadores combinan operación + datos + disciplina de implementación.

A continuación, cinco frentes donde he visto que la IA se transforma en productividad, con ejemplos aterrizados a Chile (sin caer en promesas mágicas).

1) Mantenimiento predictivo y confiabilidad de activos

Qué resuelve: menos fallas catastróficas, menos detenciones no planificadas, mejor uso de repuestos.

• En minería: camiones, palas, correas transportadoras, chancadores, bombas.
• En energía: transformadores, turbinas, inversores, equipos de subestación.

La IA acá funciona cuando tienes una base mínima: sensores, historial de OT, criticidad por activo, y una taxonomía consistente (nombres, fallas, componentes). Si no, el modelo “aprende” ruido.

Indicador simple para partir: porcentaje de mantenimiento correctivo vs. preventivo/predictivo, y horas de indisponibilidad por activo crítico.

2) Optimización de procesos (planta, energía y rendimiento)

Qué resuelve: reduce variabilidad, estabiliza calidad, mejora rendimiento y consumo específico.

En minería, el dolor típico es el triángulo: throughput, recuperación y consumo energético. En energía, suele ser factor de planta, eficiencia y restricciones de red/operación.

La IA aporta cuando se usa para:

• Detectar condiciones fuera de rango antes de que se vuelvan incidentes.
• Recomendar setpoints o estrategias operativas (con control y validación humana).
• Simular escenarios con gemelos digitales (cuando el caso lo justifica).

Regla práctica: si no puedes describir el proceso con 5–10 variables críticas y un objetivo operacional claro, todavía no estás listo para optimizar con IA.

3) Cadena de suministro: disponibilidad sin sobrestock

Qué resuelve: compras más inteligentes, menos urgencias, menos capital inmovilizado.

Minería y energía dependen de repuestos y servicios especializados. El problema no es solo “comprar barato”; es comprar a tiempo con proveedores que a veces tienen lead times largos.

La IA (y la analítica avanzada) sirve para:

• Pronosticar demanda de repuestos por condición y criticidad.
• Detectar anomalías de consumo o mermas.
• Priorizar órdenes según impacto operativo.

El error típico: automatizar compras sin limpiar catálogos, homologación y maestros de materiales. Ahí se te va el ahorro.

4) IA generativa para productividad operativa (no para “marketing interno”)

Qué resuelve: menos tiempo buscando información, más consistencia en ejecución.

En faenas y activos distribuidos, la información está dispersa: procedimientos, manuales, reportes diarios, lecciones aprendidas, bases de licitación.

Casos de uso que sí pagan:

• Asistentes internos para consultar procedimientos (con control de versiones).
• Generación guiada de informes operacionales desde bitácoras.
• Resumen de incidentes y acciones correctivas con trazabilidad.

Condición no negociable: control de acceso, trazabilidad y fuentes confiables. Un asistente que “inventa” es un riesgo operacional.

5) Agentes inteligentes para automatizar flujos end-to-end

Qué resuelve: reduce tiempos de ciclo y fricción entre áreas.

A diferencia de un chatbot, un agente ejecuta tareas: valida, enruta, crea solicitudes, actualiza estados y pide aprobaciones. En minería y energía, los agentes son útiles para:

• Alta/baja de proveedores y validaciones documentales.
• Flujo de compras de baja complejidad con reglas claras.
• Gestión de OT: clasificación inicial, derivación y checklists.

Buena práctica: empezar con procesos de “bajo riesgo” y alta frecuencia, y luego escalar.

Datos confiables en tiempo real: el requisito que más se subestima

Respuesta directa: sin datos integrados y gobernados, la IA se convierte en un costo y no en una capacidad.

El contenido fuente enfatiza datos confiables y accesibles en tiempo real. En minería y energía eso significa resolver tres capas:

1. Integración: OT, ERP, EAM, SCADA/DCS, historiadores, laboratorio, logística.
2. Calidad y gobierno: definiciones comunes, maestros, linaje, permisos.
3. Disponibilidad operacional: latencia aceptable y monitoreo.

Un síntoma clásico de “datos no listos”: reuniones donde se discute más qué número es el correcto que qué decisión tomar.

Un “mínimo viable de datos” para proyectos de IA

Respuesta directa: puedes partir sin “data lake perfecto”, pero necesitas un estándar mínimo.

Checklist breve que evita dolores:

• Catálogo de datos con dueños (data owners) por dominio.
• Reglas de calidad para 10–20 campos críticos.
• Identificadores únicos para activos, ubicaciones y materiales.
• Registro de eventos operacionales (paradas, fallas, alarmas) con estructura.

Con eso, muchos casos de uso ya caminan.

Hoja de ruta 2026 para grandes empresas y mid-market (sin humo)

Respuesta directa: las grandes deben industrializar IA; las medianas deben elegir pocos casos de alto impacto y escalar con plataformas simples.

El análisis original distingue entre grandes empresas y medianas. En minería y energía, esa distinción se siente así:

Para grandes compañías: industrializar y gobernar

• Crear un portafolio de casos de uso con ROI, riesgo y dependencia de datos.
• Montar un modelo operativo: quién desarrolla, quién valida, quién mantiene.
• Integrar IA con procesos core (mantenimiento, supply, planificación, finanzas).
• Medir productividad con KPIs duros (disponibilidad, costo unitario, tiempos de ciclo).

Para empresas medianas: foco quirúrgico y velocidad

• Elegir 2–3 casos donde el retorno sea visible (por ejemplo, compras + mantenimiento).
• Implementar automatización con reglas simples antes de “IA avanzada”.
• Estandarizar maestros y procesos para no crecer con caos.

Frase que uso como filtro: “Si este caso de uso funciona, ¿quién lo opera el lunes siguiente?” Si no hay respuesta, todavía no está listo.

Seguridad, cumplimiento y continuidad: la cara B de la IA en operación

Respuesta directa: en minería y energía, la IA debe diseñarse con seguridad y continuidad desde el día 1.

Hay tres riesgos típicos:

• Ciberseguridad OT/IT: conectar operación con analítica aumenta superficie de ataque.
• Exposición de información sensible: contratos, datos de producción, planos, incidentes.
• Dependencia operativa: si el modelo falla, el proceso debe seguir funcionando.

Medidas concretas que recomiendo:

• Segmentación de red y principios de mínimo privilegio.
• Evaluación de proveedores y modelos (incluye trazabilidad y auditoría).
• Plan de contingencia: operación manual/semiautomática definida.

Esto no frena la adopción; la hace sostenible.

Qué hacer en enero–marzo 2026 para llegar con resultados a fin de año

Respuesta directa: el primer trimestre define si 2026 será un año de impacto o de presentaciones.

Plan de 6 pasos, práctico y medible:

1. Prioriza 5–7 procesos por costo, riesgo y dolor operacional.
2. Define 2–3 casos de uso IA con KPI claro (un dueño por KPI).
3. Asegura el mínimo viable de datos (maestros + calidad + integración básica).
4. Implementa automatización de flujo (aprobaciones, OT, compras) donde haya fricción.
5. Piloto corto (6–10 semanas) con “criterio de corte”: o escala o se detiene.
6. Prepara escalamiento: capacitación, soporte, gobierno y presupuesto de mantenimiento.

Si tu objetivo es leads y resultados, este enfoque tiene una ventaja: facilita conversaciones concretas con proveedores, áreas internas y dirección. Se habla de KPIs, no de tendencias.

Cierre: 2026 no premiará a quien “probó más IA”, sino a quien la operó mejor

La prioridad de las empresas chilenas para 2026 es clara: IA, automatización y eficiencia, sostenidas por datos confiables en tiempo real. En minería y energía, donde la productividad se juega en la operación, esto no es una moda: es una forma distinta de gestionar activos, personas y decisiones.

Si estás planificando 2026, yo partiría por una pregunta incómoda pero útil: ¿qué proceso crítico quieres que sea 20% más rápido (o 10% más estable) antes del 30/11/2026, y qué datos necesitas para lograrlo? Esa respuesta vale más que cualquier roadmap de 40 slides.