Expansión minera sin optimización suele aumentar la variabilidad. Aprende cómo la IA en minería ayuda a estabilizar producción, bajar costos y acelerar el ramp-up.
IA en minería: lecciones de expansión y productividad
Diciembre suele ser el mes de los cierres: presupuestos, KPIs, planes 2026. En minería, esa conversación se vuelve incómoda cuando el “plan de expansión” suena bien en PowerPoint, pero en terreno se traduce en más frentes de trabajo, más equipos, más contratistas… y más variabilidad. La realidad es que aumentar capacidad no garantiza aumentar producción vendible. Garantiza, como mucho, una oportunidad.
Ese es el ángulo interesante del anuncio de Allied Gold sobre el inicio de la expansión de Sadiola (según la cobertura periodística original, hoy inaccesible por restricciones del sitio). Más allá del proyecto específico, el caso sirve como espejo para Chile: las expansiones sólo pagan de verdad cuando vienen acompañadas de optimización operacional, y ahí la inteligencia artificial en minería deja de ser “innovación” y pasa a ser una disciplina de gestión.
En esta entrega de la serie “Cómo la IA Está Transformando el Sector Minero y Energético en Chile”, uso esa idea —expansión + optimización— para aterrizar decisiones prácticas: qué automatizar, qué modelar, qué medir y cómo evitar que la tecnología sea un piloto eterno.
Expansión minera: el problema no es el CAPEX, es la variabilidad
La expansión aumenta el espacio para que ocurran desvíos. Más toneladas por hora, más chancado, más correas, más mantenimiento, más turnos. Y cada eslabón adicional introduce incertidumbre.
En términos simples: la cadena productiva es tan fuerte como su eslabón más inestable. Por eso, en muchos proyectos, el “ramp-up” se alarga: no por falta de equipos, sino por desalineación entre planificación, ejecución y mantenimiento.
En Chile esto se siente con fuerza porque convivimos con:
- Leyes variables y mineralogía compleja.
- Restricciones hídricas y energéticas (y costos que no perdonan).
- Exigencia regulatoria y social creciente.
- Operaciones con múltiples proveedores y sistemas heredados.
Una frase que suelo repetir: “Expandir sin optimizar es como agrandar una autopista con más peajes: pasan más autos, pero también más tacos.”
Qué cambia cuando entra la IA
La IA reduce variabilidad porque aprende patrones operacionales y anticipa desvíos antes de que se vean en los KPIs semanales. No reemplaza la ingeniería; la vuelve más oportuna.
En un escenario de expansión, la IA aporta especialmente en tres frentes:
- Predicción (fallas, calidad, cuellos de botella).
- Optimización (setpoints, mezcla, scheduling).
- Orquestación (decisiones coordinadas entre áreas).
El “puente” a Chile: expansión + analítica predictiva para producir más con lo mismo
El camino competitivo para 2026 no es sólo producir más; es producir mejor, con menos variación y menos costo marginal. Para la minería chilena, eso significa combinar proyectos de crecimiento con analítica avanzada.
Aterrizado a procesos típicos:
IA para planificación y mezcla de mineral (mine-to-mill)
La mezcla define recuperación, consumo de reactivos y estabilidad del circuito. Con IA se puede:
- Predecir recuperación esperada por tipo de mineral y dureza.
- Recomendar mezclas que minimicen variación diaria.
- Ajustar planificación de corto plazo según disponibilidad real de equipos.
Impacto operacional típico: menos “serrucho” en planta y decisiones menos reactivas en sala de control.
IA para mantenimiento predictivo (con foco en el ramp-up)
En expansión, el mantenimiento se vuelve más complejo: más activos, más repuestos, más ventanas de parada. Modelos predictivos ayudan a:
- Priorizar inspecciones donde el riesgo real es mayor.
- Reducir fallas repetitivas (las que más cuestan en OEE).
- Planificar repuestos críticos con mejor timing.
Stance claro: si tu expansión depende de “más disponibilidad” sin predictivo, estás apostando a la suerte.
IA para control avanzado de procesos (APC + ML)
El control avanzado y el machine learning no compiten; se complementan.
- APC estabiliza el proceso con reglas y modelos.
- ML mejora predicciones (por ejemplo, granulometría, dureza o consumo energético) y recomienda setpoints.
Resultado: más throughput estable, menos sobreconsumo y menos eventos de calidad.
De “más output” a “más margen”: dónde se gana (y dónde se pierde)
Aumentar producción sin proteger el margen es una trampa. En minería y energía, los costos variables suelen crecer con el volumen si no hay optimización: energía, agua, bolas, revestimientos, reactivos, transporte.
Tres “fugas” típicas en proyectos de expansión
1) Energía como costo silencioso Si subes throughput sin optimizar molienda, el kWh/ton puede empeorar. En Chile, con precios y contratos energéticos cada vez más estratégicos, esto pega directo.
2) Mantenimiento correctivo por estrés de equipos Equipos operando al límite durante ramp-up tienden a fallar más. Sin analítica de condición, la operación se vuelve “apagar incendios”.
3) Decisiones locales que dañan el sistema completo Sala de control optimiza su KPI, mina optimiza otro, mantenimiento otro. La IA vale cuando alinea objetivos con una función global (margen, seguridad, cumplimiento ambiental).
KPI prácticos para medir si la IA está ayudando
No basta con “modelo en producción”. Mide lo que importa:
- OEE o disponibilidad mecánica en activos críticos.
- Variabilidad de tonelaje/hora (desviación estándar por turno).
- kWh/ton y agua/ton.
- Recuperación metalúrgica y penalidades por calidad.
- Backlog de mantenimiento y cumplimiento del plan semanal.
Blueprint para Chile: cómo implementar IA sin que se quede en piloto
La implementación exitosa se parece más a un programa operacional que a un proyecto TI. He visto iniciativas morir por dos razones: datos pobres y dueños difusos.
1) Parte por un caso de uso que toque el P&L
Un buen primer caso de uso suele ser:
- Predictivo en un activo crítico (chancador, correas, bomba, molino).
- Optimización de setpoints en un cuello de botella.
- Predicción de calidad / ley para reducir reprocesos.
Regla práctica: si no puedes explicar el beneficio en una frase (“menos paradas no planificadas del chancador primario”), el alcance está inflado.
2) Define “propietario operacional” (no sólo sponsor)
El dueño del modelo debe ser un área operativa (con apoyo de datos/IT), porque el modelo cambia la forma de trabajar: alarmas, rutinas, decisiones.
3) Asegura datos y contexto, no sólo sensores
La mayoría de los modelos falla por contexto:
- Cambios de turnos
- Tipos de mineral
- Eventos de mantención
- Intervenciones manuales
Sin un buen registro de eventos, la IA “aprende” ruido.
4) Cierra el loop: recomendación → acción → verificación
Si el modelo recomienda y nadie ejecuta, no hay ROI.
- Integra recomendaciones a rutinas diarias.
- Diseña “guardrails” (límites operacionales y de seguridad).
- Audita resultados semanalmente.
La IA útil no es la que predice perfecto; es la que cambia decisiones sin aumentar el riesgo.
Preguntas que se hacen los equipos (y respuestas directas)
“¿La IA reemplaza a los operadores o ingenieros?”
No. La IA reduce trabajo reactivo y mejora consistencia. Los expertos siguen definiendo límites, interpretando anomalías y gestionando riesgos.
“¿Cuánto se demora en verse valor?”
En operaciones maduras, un primer caso de uso bien acotado puede mostrar señal en 8 a 12 semanas (no “transformación total”, pero sí mejoras medibles en paradas, estabilidad o consumo).
“¿Qué pasa con ciberseguridad y continuidad operacional?”
Debe ser parte del diseño: segmentación de redes OT/IT, controles de acceso, trazabilidad de cambios y planes de contingencia. En minería, disponibilidad es negocio.
Lo que el caso Allied Gold deja sobre la mesa para Chile
La lección es simple: expansión y optimización son el mismo proyecto, sólo que con nombres distintos. Puedes invertir en capacidad, pero si no inviertes en inteligencia operacional (datos, modelos, disciplina), el ramp-up te cobrará intereses.
Para la minería chilena —y para el sector energético que la abastece— la IA ya no es un “plus”. Es una forma concreta de:
- Hacer más predecible el cumplimiento del plan.
- Bajar el costo marginal por tonelada.
- Operar con menos variación y más control ambiental.
Si estás armando el plan 2026, mi recomendación es directa: elige un frente de expansión o crecimiento, y amárralo a 1–2 casos de uso de IA con dueño operacional, KPI claros y una rutina semanal de mejora.
¿Tu operación está creciendo por expansión… o sólo se está volviendo más compleja sin capturar margen?