Un proyecto de USD 665 millones como Gualcamayo muestra por qué la IA es clave en minería: control de procesos, energía y productividad. Ideas aplicables a Chile.
IA en minería: qué enseña el RIGI de Gualcamayo a Chile
La aprobación del RIGI para Gualcamayo no es “solo” otra noticia de inversión minera. Hablamos de USD 665 millones, una vida útil de al menos 30 años, una planta POX poco común en la región y un parque fotovoltaico de 50 MW para bajar huella de carbono. Esa combinación obliga a pensar en lo que muchas compañías todavía subestiman: sin inteligencia artificial (IA) y analítica avanzada, administrar un proyecto de este tamaño es operar a ciegas.
Y aunque Gualcamayo está en San Juan (Argentina), el aprendizaje es muy chileno. Chile compite por capital, por talento, por permisos y por productividad en la minería del cobre, del litio y de minerales críticos. La pregunta práctica para equipos de operaciones, sostenibilidad, mantenimiento y tecnología en Chile es directa: si mañana tuviéramos que ejecutar un proyecto comparable, ¿tenemos el “sistema nervioso digital” para hacerlo eficiente, seguro y con licencia social?
Este artículo conecta el caso Gualcamayo con la serie “Cómo la IA Está Transformando el Sector Minero y Energético en Chile” y aterriza dónde encaja la IA: desde exploración y planificación, hasta energía, agua, mantenimiento, seguridad y control de procesos.
Gualcamayo bajo el RIGI: por qué importa más allá de Argentina
La idea central es simple: la previsibilidad regulatoria destraba inversiones, pero la productividad las sostiene. El dictamen favorable al proyecto Carbonatos Profundos (DCP) bajo el RIGI le da a la compañía un marco para avanzar con ingeniería y factibilidad, con hitos claros: construcción estimada hacia fines de 2027 y inicio de producción hacia fines de 2029, con 1.000–1.500 empleos en construcción y ~600 empleos directos permanentes.
En términos de recursos, el proyecto informa más de 3,5 millones de onzas de oro en recursos (certificados bajo NI 43-101 y JORC), con 2,45 millones de onzas en reservas, y un distrito que supera 5 millones de onzas. Además, hoy solo se habría explorado en profundidad alrededor del 4% del área, con expectativa de +20% en recursos/reservas frente al reporte anterior.
Para Chile, estos números disparan dos conclusiones:
- Proyectos largos y capital-intensivos exigen control fino de variabilidad (geología, ley, recuperación metalúrgica, costos, energía, agua, fallas, clima).
- La “minería del dato” es una ventaja competitiva: quien mide mejor, decide mejor y rinde más con el mismo CAPEX.
Dónde la IA entrega valor en un proyecto de USD 665 millones
La IA no se trata de “automatizar por moda”. Se trata de tomar miles de microdecisiones diarias mejor que el promedio: cuándo perforar, cómo mezclar mineral, qué setpoint mover, qué equipo intervenir, cuándo cargar baterías o comprar energía, cuándo parar antes de una falla.
1) Exploración y modelamiento geológico: acelerar sin perder calidad
Con solo un 4% explorado en profundidad, el riesgo clásico es gastar mucho en perforación “correcta” pero no óptima. La IA ayuda a priorizar objetivos combinando geofísica, geoquímica, sondajes históricos y mapas estructurales.
Aplicaciones concretas:
- Modelos de prospectividad para sugerir zonas de mayor probabilidad de mineralización.
- Optimización de campañas de perforación (orden, densidad, orientación) para reducir incertidumbre más rápido.
- QA/QC asistido por anomalías: detectar valores raros, sesgos de muestreo o problemas de laboratorio.
Frase que a mí me gusta usar internamente: “la IA no reemplaza al geólogo; reduce el costo de equivocarse”.
2) Planificación minera y control de ley: menos sorpresas, más margen
En proyectos de oro, un punto de dolor es la diferencia entre lo planificado y lo real: ley, dilución, recuperación, mezcla. La IA aporta con predicción y optimización.
- Predicción de ley y tonelaje en frentes subterráneos usando series históricas y variables operacionales.
- Optimización de blending para estabilizar alimentación a planta (menos variabilidad = mejor metalurgia).
- Simulación de escenarios: qué pasa con el NPV si cambia recuperación, costo de energía o disponibilidad.
Resultado típico buscado: mismo tonelaje, más onzas recuperadas. Y eso, en un proyecto de décadas, paga toda la inversión digital.
3) POX y planta: IA para controlar procesos complejos
Gualcamayo incorpora una planta de oxidación a presión (POX) para minerales complejos. En simple: procesos así son sensibles a condiciones operacionales y a la mineralogía; si se descontrolan, se paga con menor recuperación, mayor consumo de reactivos y paradas.
Aquí la IA brilla con:
- Soft sensors (sensores virtuales) para estimar variables difíciles de medir en tiempo real.
- Control predictivo (MPC) potenciado con ML para anticipar desviaciones y ajustar setpoints antes del problema.
- Detección temprana de fouling, corrosión o pérdida de eficiencia a partir de patrones en presión, temperatura y flujos.
Si estás en Chile trabajando en concentradoras o plantas de hidrometalurgia, esto es familiar: la estabilidad operacional es dinero y también es sostenibilidad (menos energía por tonelada, menos reprocesos).
Energía y huella de carbono: IA + 50 MW solares bien gestionados
El proyecto contempla 50 MW fotovoltaicos. Perfecto. Pero instalar renovables es la parte fácil; lo difícil es operarlas con un sistema eléctrico minero que necesita continuidad.
La IA ayuda a que la energía “verde” no se convierta en riesgo operacional:
- Pronóstico de generación solar (nubes, irradiancia) y de demanda interna por turnos y campañas.
- Optimización de despacho: cuándo consumir, cuándo almacenar (si hay baterías), cuándo usar respaldo.
- Mantenimiento predictivo en inversores, trackers y subestaciones.
Para Chile, donde el costo de energía y la presión por descarbonización son temas diarios, el mensaje es claro: la IA permite convertir renovables en confiabilidad, no solo en un KPI de emisiones.
Seguridad, equipos y productividad: IA donde más duele el costo
En construcción (2027) y operación (2029), el cuello de botella suele estar en disponibilidad y seguridad. La IA se vuelve especialmente útil en minería subterránea y flotas críticas.
Mantenimiento predictivo con foco en “tiempo fuera de servicio”
El objetivo no es “predecir fallas” en abstracto, sino minimizar horas de detención no planificada.
- Modelos que combinen vibración, temperatura, consumo eléctrico, historial de repuestos.
- Priorización de trabajo: qué intervenir primero según criticidad y ventana operacional.
Seguridad operacional y gestión de riesgos
- Visión computacional para zonas de exclusión, EPP, fatiga, interacción persona-equipo.
- Análisis de incidentes y casi-incidentes para detectar patrones repetibles.
Punto importante: esto funciona solo si hay gobernanza de datos y acuerdos laborales claros. Si se percibe como “vigilancia”, se cae el proyecto.
Lo que Chile puede copiar (y lo que no) del caso Gualcamayo
Chile no necesita copiar un régimen como el RIGI para aprender. Lo replicable es el enfoque: si vas a comprometer cientos de millones, diseña el proyecto con IA desde el día 1, no como parche.
Lo que sí funciona en la práctica:
- Arquitectura de datos industrial: historiadores, integración OT/IT, catálogo de datos, calidad.
- Casos de uso con ROI medible (90–120 días): energía, mantenimiento, control de proceso, blending.
- Gemelo digital (digital twin) acotado: empezar por un circuito crítico, no por “toda la mina”.
- Centro de excelencia con operaciones adentro: si la IA vive solo en TI, muere.
Lo que suele salir mal:
- Comprar plataformas sin dueños operacionales.
- Entrenar modelos con datos sucios y sin contexto metalúrgico.
- Medir éxito por “número de modelos” en lugar de toneladas, kWh/ton, disponibilidad, TRIF.
Preguntas típicas (y respuestas directas) sobre IA en minería
¿La IA sirve solo para minería grande? No. Sirve más rápido donde hay datos y repetición. En operaciones medianas, un caso de energía o mantenimiento puede pagar la inversión igual.
¿Qué se necesita primero: sensores o gente? Las dos. Pero si tengo que elegir, parto por gobernanza + calidad de datos + un caso de uso. Sensores sin disciplina de datos terminan en dashboards bonitos y decisiones iguales.
¿Cuándo se ve valor? En proyectos bien ejecutados, los primeros ahorros aparecen en 3 a 6 meses con casos acotados. Los saltos grandes llegan al integrar planificación-planta-energía.
Próximo paso para empresas mineras y energéticas en Chile
La señal que deja Gualcamayo es potente: cuando un proyecto apunta a décadas, con tecnologías complejas y compromisos ambientales, la excelencia operacional no se improvisa. La IA no es el “postre”; es parte de la receta.
Si estás liderando operaciones, mantenimiento, energía o transformación digital en Chile, mi recomendación es concreta: elige un proceso crítico, define 3 KPIs (costo, estabilidad y riesgo), y construye un piloto de IA que se conecte a decisiones reales del turno. Si el modelo no cambia una decisión, no es un caso de negocio.
La minería chilena ya está en una carrera por productividad y sostenibilidad. La pregunta hacia 2026 no es si habrá más proyectos compitiendo por capital en la región; es quién llegará con la operación más inteligente desde el diseño.