Cerro Bayo perfora en 2026 y deja una lección clara: la IA en minería reduce incertidumbre, optimiza la perforación y mejora seguridad. Aplica estas ideas en Chile.
IA en exploración minera: lecciones de Cerro Bayo
A fines de 2025, mientras muchas operaciones bajan el ritmo por cierres de año, un proyecto aurífero-argentífero en Santa Cruz aceleró la marcha: Cerro Bayo ya está en terreno con geofísica IP (polarización inducida) y se prepara para un programa inicial de 1.500 metros de perforación a principios de 2026, con permisos ambientales aprobados y 21 plataformas autorizadas. Ese detalle —perforar con permisos listos y objetivos refinados— no es menor: es exactamente el tipo de ejecución donde la inteligencia artificial en minería empieza a marcar diferencias.
Esta nota es parte de la serie “Cómo la IA Está Transformando el Sector Minero y Energético en Chile”. Y aunque Cerro Bayo esté del lado argentino del mapa, sirve como espejo para Chile: la minería en el Cono Sur comparte proveedores, tecnologías, talento y presión por productividad, seguridad y licencia social. La pregunta práctica no es si la IA “llegará”, sino en qué etapas conviene aplicarla para reducir incertidumbre y tomar mejores decisiones cuando el reloj (y el CAPEX) aprietan.
Cerro Bayo en 2026: qué está pasando y por qué importa
Respuesta directa: Cerro Bayo está entrando a una fase donde la calidad de los datos y la velocidad de interpretación definen el éxito del programa de perforación.
Según lo informado por las compañías involucradas, Cerro Bayo (oro y plata) avanzó tras la aprobación del Informe de Impacto Ambiental (EIA) en marzo de 2025, habilitando 21 plataformas. Hoy el foco está en estudios geofísicos de IP polo-dipolo y matriz de gradientes sobre corredores estructurales prioritarios, con el objetivo de refinar nueve áreas de perforación de alta prioridad ya definidas por geoquímica, mapeo, IP histórico y más de 100 km de líneas magnéticas.
El contexto geológico también es clave: se describe una cuenca estructural de ~6 km de ancho con objetivos de vetas epitermales de baja sulfuración, análogos a sistemas que en el Macizo del Deseado han alojado mineralizaciones de alta ley. En términos simples: hay “señales” consistentes, pero la incertidumbre espacial (geometría, continuidad, profundidad) sigue siendo el enemigo.
Y ahí entra el punto central para Chile y la región: cuando pasas de indicios a perforación, cada metro mal ubicado duele. La IA no reemplaza la geología; reduce errores evitables entre datos, interpretación y decisión.
De la geofísica IP al “modelo de decisión”: dónde la IA aporta más
Respuesta directa: la IA aporta cuando ayuda a integrar geofísica, geoquímica y estructura en un modelo consistente que prioriza perforaciones con trazabilidad.
La IP busca contrastes de cargabilidad y resistividad, útiles para identificar zonas silicificadas y estructuras favorables. El desafío es que la interpretación suele depender de equipos mixtos (geofísicos, geólogos, consultores), software distinto y criterios que cambian según quien mire el dataset.
1) Integración de datos (lo que más se subestima)
En exploración, el cuello de botella rara vez es “falta de datos”. Es falta de integración. Un flujo de IA bien armado puede:
- Estandarizar capas (magnetometría, IP, geoquímica, mapeo, topografía) y registrar provenance (quién, cuándo, con qué método).
- Detectar inconsistencias (coordenadas, proyecciones, duplicados, outliers por laboratorio o campaña).
- Generar “features” útiles: distancias a fallas, densidad de vetillas mapeadas, gradientes magnéticos, firmas geoquímicas multielemento.
Mi postura: si una empresa no tiene disciplina de datos en exploración, la IA solo amplifica el desorden. Pero si la tiene, el salto es enorme.
2) Priorización de blancos con modelos explicables
No se trata de pedirle a un algoritmo que “encuentre oro”. Se trata de ordenar la incertidumbre. En la práctica, se puede entrenar un modelo (supervisado o semi-supervisado) para asignar un score de prospectividad por celda o polígono, usando como referencia:
- Intersecciones históricas (si existen)
- Analogías regionales (depósitos epitermales comparables)
- Coherencia entre señales (IP + estructura + alteración + geoquímica)
La clave en minería es explicabilidad: que el equipo entienda por qué un blanco sube o baja. Modelos tipo gradient boosting o enfoques bayesianos con trazabilidad suelen ser más útiles que una “caja negra” difícil de defender ante directorios.
3) Optimización del programa de perforación (metros con propósito)
Cerro Bayo proyecta 1.500 m iniciales. En campañas acotadas, optimizar el diseño de pozos es crítico:
- Selección de azimut e inclinación para cortar estructuras con mejor ángulo
- Secuenciación para aprender rápido (primero pozos que reduzcan más incertidumbre)
- Ajuste dinámico con resultados de testigos y QA/QC
Aquí, la IA aplicada como optimización (no como “adivinación”) ayuda a decidir qué perforar primero para maximizar aprendizaje por dólar.
Automatización y seguridad: el puente directo con operaciones en Chile
Respuesta directa: lo que se aprende en exploración con IA se traslada a operación: monitoreo, mantenimiento predictivo y control de riesgos.
Chile ya empuja fuerte temas de minería 4.0, y la exploración no está aislada. La misma lógica de sensores + analítica aplica en:
Monitoreo ambiental y cumplimiento (EIA en modo operativo)
Cerro Bayo cuenta con permisos; el siguiente desafío es cumplirlos con evidencias. En Chile, donde la fiscalización y el escrutinio social son altos, la IA aporta cuando:
- Automatiza alertas con datos de polvo, ruido, vibración, agua
- Detecta anomalías tempranas (picos fuera de patrón) y genera bitácoras trazables
- Reduce tiempos de reporte y evita “sorpresas” en auditorías
Un mensaje claro para equipos HSE: no es más burocracia; es menos improvisación.
Seguridad en terreno: IA para decisiones rápidas
En campañas de geofísica y perforación, el riesgo es cotidiano: rutas, clima, fatiga, trabajo con energía y equipos pesados. La IA puede apoyar con:
- Modelos de riesgo dinámico (según turnos, rutas, incidentes previos)
- Visión computacional en zonas críticas (control de EPP, perímetros)
- Analítica de eventos para aprender de casi-incidentes
En Chile, esto ya se está discutiendo en muchas faenas. La oportunidad está en bajar la IA a procedimientos, no dejarla en un piloto.
Un mapa regional: por qué un proyecto en Santa Cruz afecta a Chile
Respuesta directa: porque la competencia por capital, proveedores y tiempos de ejecución es regional, y la IA es una ventaja operativa medible.
Cuando un proyecto como Cerro Bayo avanza con permisos listos, objetivos claros y plan de perforación, envía una señal a todo el ecosistema:
- Proveedores (geofísica, perforación, laboratorio) ajustan capacidades y precios según demanda regional.
- Talento (geólogos, geofísicos, data engineers) se mueve donde hay continuidad de campañas.
- Inversionistas comparan velocidad de maduración de proyectos en Chile, Argentina y Perú.
Si Chile quiere sostener liderazgo en minería, no alcanza con buena geología y escala. También necesita velocidad de decisión con control de riesgo, y eso es terreno fértil para IA en el sector minero y energético.
Qué puede hacer una minera chilena (o un proveedor) desde enero
Respuesta directa: empezar por un caso de uso acotado que conecte datos, operación y retorno, y escalar con gobernanza.
Aquí van pasos concretos que he visto funcionar, especialmente cuando hay presión por mostrar resultados en 90 días:
- Inventario de datos (2 semanas): qué hay (IP, magneto, QA/QC, GIS), dónde vive, quién lo valida.
- Un “dataset oro” (4–6 semanas): unificar una zona prioritaria con capas limpias, versionadas y trazables.
- Modelo simple y útil (6–8 semanas): scoring de prospectividad + explicación por variables (no más).
- Decisión operacional: usar el score para priorizar 3–5 blancos y documentar por qué.
- Ciclo de aprendizaje: al llegar resultados de perforación, recalibrar el modelo y registrar mejoras.
Si tu objetivo es generar leads (por ejemplo, como empresa de tecnología, consultoría o servicios), esta es la conversación que abre puertas: no “IA genérica”, sino menos metros perdidos, menos tiempos muertos, más trazabilidad.
Frase para llevar a una reunión: “La IA no reemplaza tu criterio; te obliga a justificarlo con datos y a aprender más rápido.”
Preguntas típicas (y respuestas sin humo)
¿La IA sirve si no tengo muchos datos históricos de perforación?
Sí, si la usas para integrar y priorizar con datos geocientíficos actuales (IP, magneto, geoquímica, estructura). Donde falla es cuando se promete “predicción” sin base.
¿Qué rol cumple la geofísica IP en modelos con IA?
La IP suele ser una de las capas más valiosas para delimitar geometrías y contrastes. La IA ayuda a combinar IP con estructura y geoquímica, y a cuantificar la coherencia entre señales.
¿Cómo justifico el ROI en exploración?
En exploración, el ROI se mide como reducción de incertidumbre por dólar: menos pozos mal ubicados, decisiones más rápidas, y documentación sólida para comités y socios.
Próximo paso: de Cerro Bayo a una hoja de ruta en Chile
Cerro Bayo muestra un patrón que veremos mucho en 2026 en la región: permisos en regla, geofísica para afinar, perforación inicial acotada y presión por resultados. En ese escenario, la IA no es un adorno. Es una forma concreta de convertir datos dispersos en decisiones defendibles, con impacto directo en seguridad, cumplimiento y productividad.
Si estás en Chile —en minería o energía—, el momento para ordenar datos y elegir 1–2 casos de uso reales es ahora, antes de que el año operativo agarre velocidad. ¿Tu organización está lista para que la próxima campaña se decida por evidencia… y no por intuición acumulada?