Mendoza apuesta por la minería en 2026. Te muestro cómo la IA acelera productividad, seguridad y proveedores, aprendiendo de la experiencia chilena.
IA en minería: cómo acelerar el salto económico en 2026
La apuesta de Mendoza por la minería como motor de crecimiento en 2026 no es un titular más: es una señal de que la región quiere pasar de la promesa a la ejecución. Y cuando un gobierno habla de empleo, proveedores y plazos concretos para proyectos (como los vinculados al cobre y al potasio), aparece un factor que define si ese impulso se convierte en resultados medibles o se queda en expectativas: la productividad operativa.
Acá va mi postura: la minería que crezca en 2026 va a ser la minería que mida mejor y decida más rápido. En Chile esto ya se vive con fuerza en operaciones mineras y energéticas que usan analítica avanzada e inteligencia artificial para optimizar desde la perforación hasta la logística, pasando por seguridad y mantenimiento. Mendoza está frente a una oportunidad parecida, con un detalle clave: puede aprender de lo que en Chile ya funcionó… y de lo que salió caro.
El artículo sobre Mendoza pone sobre la mesa tres temas muy concretos: impacto económico, clima social y protestas, y maduración de proyectos (exploración, perforación, estudios). Desde esa base, este post aterriza una pregunta práctica para líderes del sector minero y energético del Cono Sur: ¿qué puede hacer la IA para acelerar el crecimiento sin disparar riesgos, costos ni conflicto social?
Mendoza 2026: el desafío no es “hacer minería”, es ejecutarla bien
El punto central es simple: en 2026 se esperan los primeros impactos relevantes de los proyectos mineros en Mendoza, especialmente en empleo y contratación de proveedores. Eso implica más frentes de trabajo, más contratos, más equipos, más transporte, más permisos y más exposición a incidentes.
Y cuando todo eso sube al mismo tiempo, aparecen tres cuellos de botella que he visto repetirse en minería (y que Chile conoce bien):
- Decisiones lentas por falta de datos integrados: cada área mira su planilla y nadie ve el sistema completo.
- Costos que se “escapan” en logística y mantenimiento: el dinero se va en horas muertas, fallas repetidas y descoordinación.
- Gestión social reactiva: se responde tarde a preocupaciones locales, y el relato lo termina marcando otro.
La IA no es magia. Pero sí es una forma concreta de ordenar datos, anticipar problemas y estandarizar buenas decisiones cuando la operación escala.
La diferencia entre crecimiento y “crecer con dolor”
Cuando un proyecto entra en desarrollo, el costo de equivocarse sube. Un desvío pequeño en la fase de exploración puede ser incómodo; en construcción o producción puede ser millonario.
Por eso, lo más rentable suele ser partir por lo básico, bien hecho:
- Instrumentar (sensores, telemetría, captura de datos).
- Unificar (gobernanza de datos, estándares, calidad).
- Modelar (analítica, IA, optimización).
- Operar (cambios de proceso y adopción real, no “pilotos eternos”).
Dónde la IA aporta valor real en proyectos de cobre y potasio
Si Mendoza está empujando proyectos vinculados al cobre (con demanda global alta) y al potasio, el terreno es fértil para aplicar IA en etapas tempranas. La clave es enfocarse en casos de uso con retorno rápido y riesgo acotado.
Exploración y perforación: mejores decisiones con menos metros “a ciegas”
En exploración, la IA puede ayudar a priorizar zonas y reducir perforación improductiva combinando:
- Datos geológicos históricos
- Geoquímica
- Geofísica
- Imágenes satelitales
- Registros de sondajes
Un modelo no reemplaza a un geólogo. Le mejora el mapa de probabilidades y hace más transparente por qué se decide perforar en un punto y no en otro.
Resultado típico que buscan las compañías: más tasa de éxito por campaña (menos sondajes “vacíos”) y ciclos de decisión más cortos entre campaña–interpretación–siguiente campaña.
Mantenimiento predictivo: menos detenciones, más disponibilidad
En minería, una verdad incómoda: muchas detenciones no ocurren “porque sí”, sino porque el equipo estuvo avisando con señales débiles que nadie vio a tiempo.
La IA aplicada a mantenimiento predictivo usa datos como vibración, temperatura, presión, consumo eléctrico y comportamiento operacional para:
- Anticipar fallas (por ejemplo, rodamientos, bombas, correas)
- Priorizar órdenes de trabajo según criticidad
- Evitar cambio de piezas demasiado temprano (o demasiado tarde)
En Chile, este enfoque ha sido especialmente valioso en equipos críticos y activos energéticos asociados (motores, subestaciones, sistemas de bombeo). Para Mendoza, es una forma directa de proteger continuidad operacional cuando el proyecto crece.
Optimización de procesos: del “promedio” al control fino
Otro aporte concreto: la IA puede optimizar parámetros operacionales que hoy se ajustan por experiencia y “promedio”, por ejemplo:
- Mezclas y variabilidad de mineral
- Configuración de molienda
- Consumo de energía por tonelada
- Recuperación metalúrgica
En periodos de tasas de interés altas o crédito escaso, como se mencionó en el contexto económico, esta optimización importa el doble: cada punto de eficiencia financia parte del crecimiento.
Protesta, seguridad y licencia social: la IA también juega ahí
El artículo menciona manifestaciones contra la actividad minera y el énfasis del gobierno provincial en garantizar el derecho a protesta dentro del marco legal, sin afectar seguridad ni libre circulación. Ese punto es más que político: impacta cronogramas, costos y reputación.
Mi lectura: cuando la conversación se vuelve binaria (minería sí/no), se pierde el foco. La discusión que sí produce acuerdos es: cómo se gestiona el riesgo, el agua, la transparencia y el beneficio local.
IA para seguridad operacional y prevención de incidentes
IA en seguridad no es “vigilar por vigilar”. Bien aplicada, es prevención.
Casos comunes:
- Detección de fatiga por patrones de conducción y turnos (con reglas claras de privacidad)
- Análisis de near-misses (casi incidentes) para identificar causas repetidas
- Visión computacional en zonas críticas (EPP, ingreso a áreas restringidas)
El objetivo es uno: menos accidentes y menos interrupciones. Y eso baja tensiones internas y externas, porque la operación demuestra control.
IA para gestión social: escuchar antes de que escale
Hay una herramienta subutilizada: analítica e IA para gestión de comunicaciones y percepción pública.
Con análisis de texto (de reclamos, reuniones, encuestas, redes, registros de atención comunitaria) se puede:
- Identificar temas dominantes (agua, empleo local, tránsito, ruido)
- Detectar cambios de tono y riesgo reputacional
- Medir respuesta y tiempos de resolución
Esto no reemplaza el terreno. Lo ordena, y obliga a responder con evidencia.
Una operación que explica con datos y cumple compromisos reduce fricción. La que responde tarde y con generalidades la aumenta.
Proveedores, empleo y productividad: el verdadero multiplicador económico
Uno de los puntos más importantes del artículo es el impacto esperado en contratación de proveedores. Ese efecto derrame existe, pero no ocurre solo por abrir licitaciones: ocurre cuando el ecosistema proveedor puede cumplir estándares, plazos y seguridad.
Cómo la IA fortalece la cadena de suministro minera
En contextos de expansión (2026), la cadena de suministro se vuelve un sistema de alto estrés: compras urgentes, stockouts, sobreinventario y transporte descoordinado.
Aplicaciones concretas de IA y analítica:
- Pronóstico de demanda de repuestos e insumos según planes de mantenimiento y producción
- Optimización de inventarios (niveles mínimos/máximos por criticidad)
- Planificación de transporte y rutas con restricciones reales (clima, cortes, capacidad)
- Evaluación de proveedores con indicadores de cumplimiento, seguridad y calidad
Esto importa para Mendoza por una razón muy práctica: si la operación se atrasa, el empleo local sufre; si se ordena, se estabiliza.
“Metro cuadrado de las personas”: medirlo para que pase
El artículo cita la idea de que la actividad impacte “en el metro cuadrado de las personas”. Esa frase funciona como KPI político, pero en minería se vuelve real cuando se traduce en métricas públicas y auditables, por ejemplo:
- % de compras a proveedores locales (por categoría)
- Empleo local directo e indirecto por etapa
- Horas de capacitación certificada
- Indicadores ambientales operacionales (con reportabilidad clara)
La IA ayuda a consolidar datos dispersos para que ese impacto no sea relato: sea tablero.
Hoja de ruta práctica: 90 días para partir con IA sin caer en “pilotos eternos”
Si una minera o un actor público-privado en Mendoza quiere moverse en serio en 2026, recomiendo un plan corto, con foco y responsables.
Semana 1–2: elegir 2 casos de uso con retorno claro
Elegir solo dos (no diez). Los mejores candidatos suelen ser:
- Mantenimiento predictivo en un activo crítico
- Optimización de logística/inventarios
- Seguridad operacional en un área de alto riesgo
Semana 3–6: datos y operación, juntos
Acá se gana o se pierde. Sin operación, la IA queda como “proyecto TI”. Acciones mínimas:
- Definir dueño del proceso (operaciones) y dueño del dato (tecnología)
- Acordar criterios de calidad de datos
- Establecer un tablero de métricas antes de entrenar modelos
Semana 7–12: piloto con métricas duras y decisión de escalamiento
Un piloto útil tiene tres salidas posibles: escalar, ajustar o descartar. Y se decide por métricas, por ejemplo:
- Reducción de horas de detención
- Aumento de disponibilidad
- Disminución de stockouts
- Reducción de incidentes y near-misses
Si no mejora algo de eso, no se escala.
Lo que Chile puede aportar a esta conversación (y por qué le conviene)
Esta nota sobre Mendoza cae en un momento interesante para Chile: el sector minero y energético chileno está en plena etapa de madurez digital, con más capacidades instaladas en analítica avanzada, automatización y operaciones integradas. Eso abre una oportunidad de colaboración regional: proveedores tecnológicos, consultoras, integradores, centros de innovación y talento.
Para esta serie (“Cómo la IA Está Transformando el Sector Minero y Energético en Chile”), Mendoza funciona como espejo: cuando un territorio decide acelerar minería, la pregunta ya no es si usar IA, sino dónde y cómo implementarla sin aumentar la conflictividad.
La minería que va a traccionar la economía en 2026 no es la que promete más. Es la que ejecuta con disciplina: datos confiables, seguridad, productividad y transparencia.
Si estás evaluando IA para minería o energía, el siguiente paso no es comprar una plataforma “grande”. Es escoger un caso de uso que te duela hoy, medirlo, y convertirlo en capacidad permanente. ¿Qué área de tu operación tiene más pérdida silenciosa: mantenimiento, logística o seguridad?