Expandir una mina sin IA aumenta riesgos y costos. Aprende casos de uso y una hoja de ruta práctica para escalar producción con eficiencia en Chile.
Expansión minera: crecer sin IA es crecer a ciegas
Aumentar capacidad en una mina suena a puro músculo: más equipos, más turnos, más movimiento de material. Pero la realidad es menos épica y más exigente: cada expansión pone a prueba la operación, y los márgenes se pierden rápido cuando la complejidad se dispara.
Esto se ve en noticias recientes del sector: proyectos como la expansión de Sadiola (Allied Gold) reflejan una tendencia global clara: las mineras están apostando por subir producción, y al mismo tiempo por controlar costos, seguridad y continuidad operacional. Y ahí aparece un punto incómodo: crecer sin digitalización e IA es crecer con más puntos de falla.
En esta entrega de la serie “Cómo la IA Está Transformando el Sector Minero y Energético en Chile”, voy a usar esa señal del mercado —una expansión minera relevante a nivel internacional— para aterrizar lo que importa en Chile: qué tecnologías de IA y automatización hacen viable escalar, qué casos de uso generan valor hoy (no en cinco años), y cómo convertir el entusiasmo por “poner IA” en un plan ejecutable.
Por qué las expansiones mineras exigen IA (y no solo CAPEX)
La respuesta directa: cuando una mina se expande, el riesgo operacional crece más rápido que la producción, y la IA es la forma más práctica de volver ese riesgo “medible y gestionable”.
Una expansión típica agrega frentes de trabajo, rutas de acarreo, equipos críticos, repuestos, proveedores, personal y variables geológicas. Si la operación se gestiona con tableros desconectados, planillas y “experiencia” (que vale oro, pero no escala sola), el resultado suele ser predecible: más detenciones, más sobreconsumo de energía/combustible y más retrabajo.
En Chile esto pega fuerte por tres razones:
- Minería de gran escala y alta complejidad logística (faenas remotas, contratos múltiples, supply chain extenso).
- Presión por productividad y costos en un contexto de volatilidad de precios y tipos de cambio.
- Exigencias crecientes en seguridad, emisiones y uso de agua, donde medir bien es la mitad del trabajo.
“Una expansión no falla por falta de equipos; falla por falta de coordinación y decisiones tardías.”
La IA —bien implementada— ayuda precisamente en eso: coordinar, anticipar y decidir con datos, incluso cuando el sistema se vuelve demasiado grande para gestionarlo “a puro ojo”.
De “más onzas/toneladas” a “mejor operación”: el cambio de mentalidad
La respuesta directa: el objetivo real de una expansión sostenible no es solo producir más, sino producir más con variabilidad controlada.
En noticias de proyectos auríferos como Sadiola se habla de expansión y de mejores perspectivas de producción. El subtexto, para cualquier gerente de operaciones, es este: si subo throughput, tengo que estabilizar el circuito y proteger mis activos.
Estabilidad del proceso: IA para reducir variabilidad
En plantas concentradoras, lixiviación o procesamiento aurífero, la variabilidad (ley, dureza, granulometría, química, caudales) es la enemiga silenciosa. Ahí, modelos de machine learning pueden:
- Predecir variables de proceso (recuperación, consumo de reactivos, pH óptimo).
- Recomendar setpoints operacionales basados en condiciones actuales.
- Detectar desviaciones antes de que se conviertan en pérdidas.
En simple: la IA no “maneja la planta” por sí sola; ayuda a que el equipo tome decisiones más rápidas y consistentes.
Productividad de mina: IA para planificación y dispatch
Cuando se expande el rajo o se abren nuevas áreas, el acarreo se vuelve un rompecabezas. Los sistemas de optimización apoyados por IA permiten:
- Mejorar asignación de camiones/palas según colas y disponibilidad.
- Ajustar rutas para reducir tiempos muertos.
- Anticipar cuellos de botella por clima, estado de caminos o mantención.
El resultado buscado no es “magia”: es menos minutos perdidos por turno, que en minería equivalen a millones al año.
Casos de uso de IA que vuelven viable una expansión (con ejemplos aplicables a Chile)
La respuesta directa: si tienes que priorizar, parte por mantenimiento predictivo, control avanzado de procesos y gestión energética; son los tres que más rápido justifican inversión en una expansión.
1) Mantenimiento predictivo en equipos críticos
Una expansión incrementa el desgaste: más horas, más carga, más fallas. Con sensores + analítica, la IA ayuda a predecir fallas en:
- Chancadores, correas y poleas
- Bombas y motores
- Flotas (componentes, tren de potencia)
Lo importante es el enfoque: no se trata de “poner sensores a todo”, sino de partir por el 20% de activos que explican el 80% del riesgo de detención.
2) Control avanzado y gemelos digitales (pero con foco)
Los gemelos digitales funcionan cuando están conectados a decisiones: planificación, mantenimiento, metalurgia, energía.
Un camino realista en Chile:
- Modelar un circuito crítico (por ejemplo, molienda).
- Integrar datos de instrumentación + laboratorio + geología.
- Implementar recomendaciones operacionales (no automatización total).
- Medir impacto: recuperación, kWh/t, estabilidad, horas de detención.
Si el gemelo se queda como “visualización bonita”, muere en seis meses.
3) IA para energía: el costo que más se siente al crecer
Cuando sube producción, sube consumo eléctrico y demanda de agua/impulsión. En un contexto donde la energía es estratégica —y Chile está empujando fuerte renovables—, la IA permite:
- Pronóstico de demanda por turno/día.
- Optimización de cargas para evitar peaks.
- Detección de ineficiencias (pérdidas en bombeo, factor de potencia, sobredimensionamiento).
En minería chilena, este punto conecta directo con el sector energético: operar mejor no es solo más barato; también es más “cumplible” en metas ambientales.
4) Seguridad operacional: visión computacional y analítica de eventos
En expansión hay más contratistas, más frentes y más exposición. La visión computacional puede apoyar con:
- Detección de ingreso a zonas restringidas.
- Uso de EPP (en áreas donde corresponde y esté autorizado).
- Alertas por proximidad entre equipos/personas.
Una postura sana aquí: privacidad, gobernanza y acuerdos laborales claros desde el inicio.
Qué está aprendiendo Chile del boom global de expansiones
La respuesta directa: el aprendizaje es que la IA no se “instala”; se opera como una capacidad continua, igual que seguridad o mantención.
Cuando miras expansiones fuera de Chile, el patrón es repetido:
- Suben metas de producción.
- Se complejiza la operación.
- Se vuelve evidente que los datos están dispersos.
- Empieza la carrera por integrar OT/IT, mejorar calidad de datos y automatizar decisiones.
Chile tiene una ventaja: existe madurez minera y talento técnico, y además una presión real por eficiencia hídrica y energética. Pero también un riesgo común: intentar grandes programas sin resolver lo básico.
Lo básico que más se subestima
- Calidad del dato (sensores calibrados, históricos confiables, nomenclatura coherente).
- Integración OT/IT (SCADA, historiadores, ERP, mantenimiento, planificación).
- Dueños de proceso: alguien del negocio debe “adoptar” el modelo.
- Gestión del cambio: si el operador no confía, no se usa.
“Un modelo con 92% de precisión que nadie usa vale menos que una regla simple adoptada por todos.”
Hoja de ruta práctica: cómo llevar IA a una expansión en 90–180 días
La respuesta directa: define un caso de uso con impacto económico, prepara datos mínimos, prueba en una línea y escala solo si hay mejora medible.
Aquí va un plan que he visto funcionar cuando el objetivo es LEADS + resultados reales (no presentaciones):
- Selecciona 1 caso de uso de alto dolor
- Ej.: detenciones por correas, sobreconsumo de reactivos, congestión de acarreo.
- Define el KPI y la línea base (30 días)
- Ej.: horas de detención/mes, kWh/t, consumo kg/t, OEE.
- Asegura datos mínimos viables
- Señales de sensores, eventos de mantenimiento, tags consistentes.
- Implementa un piloto con usuarios reales
- Turnos, jefes de turno, mantenimiento, metalurgia.
- Cierra el ciclo: recomendación → acción → resultado
- Si el sistema no empuja acción, no hay ROI.
- Escala con estándar
- Plantilla de integración, gobierno de datos, MLOps básico.
“People also ask” que escucho en minería chilena
¿La IA reemplaza a los operadores? No. En la práctica, reduce incertidumbre y estandariza decisiones. El operador sigue mandando, pero con mejores alertas y recomendaciones.
¿Cuánto tiempo toma ver resultados? En casos como mantenimiento predictivo o optimización energética, 90–180 días es una ventana razonable para ver señales, si los datos existen y el alcance está bien acotado.
¿Qué es más difícil: el modelo o la implementación? La implementación. El modelo puede ser “bueno”; el desafío es conectarlo a procesos, personas y sistemas.
Cierre: crecer sí, pero con operación inteligente
La expansión de una operación minera, como la que se ha comunicado en el caso de Sadiola, es una señal clara del ciclo: más producción está de vuelta en la agenda. Para Chile, esto trae una oportunidad concreta: acelerar la minería inteligente con IA no como vitrina, sino como disciplina operacional.
Si estás evaluando una expansión, una ampliación de planta, un nuevo rajo o simplemente un salto de throughput, mi postura es directa: sin analítica avanzada y automatización, vas a pagar el crecimiento con detenciones, energía y estrés operativo.
Si quieres, puedo ayudarte a aterrizar un diagnóstico rápido: identificar 2–3 casos de uso de IA con ROI, estimar datos requeridos y definir un piloto de 90 días que deje aprendizaje y resultados. ¿Qué te está frenando hoy: datos, integración OT/IT, adopción en turnos o priorización de casos?