Cómo aplicar IA en perforación, voladura y transporte minero para reducir variabilidad, costos y emisiones. Ideas prácticas para faenas en Chile.
IA en perforación y transporte minero: eficiencia real
El contrato por más de USD 42 millones que firmó Austral Gold para reactivar Casposo (con servicios de perforación, voladura, carga y transporte) suena, a primera vista, como una noticia “de operación”: quién hace qué, dónde y por cuánto. Pero si trabajas en minería o energía en Chile, esta clase de anuncio importa por una razón muy concreta: esas mismas actividades son donde la IA está entregando ganancias rápidas y medibles.
Perforar mejor, volar más parejo y mover material con menos tiempos muertos no es glamour. Es margen. Es seguridad. Es menos emisiones por tonelada movida. Y en un fin de año como este (26/12/2025), cuando muchas faenas están cerrando KPIs y presupuestos 2026, vale la pena mirar este caso como lo que es: un espejo de cómo se ejecuta una mina “en serio” y dónde la inteligencia artificial puede apretar los tornillos.
A continuación aterrizo el ejemplo (sin humo) a la realidad chilena: qué procesos se pueden optimizar con IA en perforación/voladura y transporte, qué datos se necesitan, qué ROI suele aparecer primero y cómo hacerlo sin chocar con la cultura de faena.
Lo que realmente revela el caso Casposo (y por qué aplica a Chile)
La señal clave del anuncio no es solo la contratación local, sino la estandarización del trabajo crítico. Cuando una operación a cielo abierto activa contratos específicos para perforación/voladura y para carga/transporte, está diciendo: “vamos a ejecutar un plan y necesitamos previsibilidad”.
En Casposo, las tareas parten en los pozos Julieta y Mercado. El objetivo es sostener producción en 2026 con una guía reportada de 11.000 a 13.000 GEO en el semestre donde la planta procesaría material propio de mina, apoyándose en reservas que incluyen 43.000 onzas recuperables de oro y 1.263.000 onzas de plata. Además, se menciona un avance del primer trimestre alineado con 4.000 a 6.000 GEO, recuperaciones de oro sobre 90% y costos C1 bajo USD 1.900/oz.
En Chile, cambia el nombre de la operación, pero el “core” es el mismo:
- Perforación y voladura determinan fragmentación → impactan chancado, consumo energético y productividad aguas abajo.
- Carga y transporte determinan ritmo, costos variables y emisiones → es donde se esconde gran parte del desperdicio (colas, esperas, rutas mal usadas).
- Contratistas locales (muy común en Chile) añaden complejidad operativa y, al mismo tiempo, una oportunidad: si alineas datos y estándares, la mejora se escala más rápido.
La IA entra justo ahí: no reemplaza la operación; reduce variabilidad.
IA en perforación y voladura: menos variabilidad, mejor mineral
La IA en perforación y voladura se usa para recomendar parámetros que mejoran fragmentación y reducen sobre-rotura. Si lo digo en simple: ayuda a que la voladura no sea “una obra de arte” dependiente del turno, sino un proceso controlado.
Optimización de patrones de perforación con modelos predictivos
El primer impacto se ve cuando se combinan datos de:
- Diseño de malla (burden, espaciamiento, profundidad, subperforación)
- Geología y geotecnia (dureza, RQD, estructuras)
- Parámetros reales de perforación (velocidad de penetración, vibración, torque)
Con eso, un modelo puede:
- Predecir fragmentación esperada por zona
- Ajustar recomendaciones de malla en tiempo casi real
- Detectar “dominios” geológicos donde el mismo diseño falla
En Chile, esto es especialmente valioso en yacimientos con alta variabilidad litológica o zonas de transición (por ejemplo, cambios bruscos de dureza). La promesa práctica: menos finos donde no conviene, menos bolones donde te matan el throughput.
Control de calidad de voladuras: el “gemelo digital” que sí paga
Un gemelo digital de voladura (en versión pragmática) no es un mega proyecto. Es una forma ordenada de simular y comparar:
- lo planificado vs. lo ejecutado
- lo ejecutado vs. el resultado (pila, granulometría, vibración, desplazamiento)
Con IA puedes automatizar dos cosas que hoy se hacen a mano o con criterio dispar:
- Validación de ejecución (¿se respetó profundidad real? ¿hubo desviación sistemática?)
- Aprendizaje por banco (qué combinación de explosivo/tiempo/retardo funcionó mejor en ese dominio)
El resultado buscado no es “la voladura perfecta”. Es más básico: repetibilidad.
Una operación rentable no es la que tiene un banco excelente; es la que tiene 200 bancos consistentes.
Seguridad y cumplimiento: IA como auditor silencioso
En perforación/voladura, la IA también se usa como capa de seguridad:
- Visión computacional para detectar presencia en zonas restringidas
- Alertas por condiciones de terreno y proximidad a bermas
- Análisis de vibración y predicción de riesgo de sobrepresión
No reemplaza la supervisión. Le quita ceguera al sistema.
IA en carga y transporte: el ROI más rápido en mina a cielo abierto
Si tienes flota de camiones y palas, la IA casi siempre encuentra dinero en las esperas. Y eso es transversal: en operaciones grandes en el norte de Chile y también en faenas medianas.
Dispatch inteligente: menos cola, más toneladas
Los sistemas de despacho existen hace años. La diferencia es que la IA moderna puede incorporar:
- Congestión por tramo en tiempo real
- Predicción de tiempos de ciclo por condición de camino
- Priorización por calidad de mineral (blend) y restricciones de planta
En lugar de despachar “por regla fija”, despacha por probabilidad: qué asignación minimiza el tiempo total improductivo.
Acciones típicas que se automatizan:
- Re-ruteo dinámico (evitar puntos calientes)
- Balance de palas para evitar que una “se muera de hambre”
- Predicción de colas en botaderos y stockpiles
Mantenimiento predictivo: menos detenciones que te rompen el plan
Perder un camión no es solo perder un camión. Es romper el ritmo y generar cola. Con IA y telemetría (temperaturas, presiones, vibración, códigos de falla), puedes:
- Identificar patrones previos a fallas repetitivas
- Planificar intervención en ventanas operativas
- Reducir “fallas sorpresa” en turno noche (las más caras)
En Chile, donde la disponibilidad mecánica se discute semana a semana como si fuera fútbol, este enfoque suele ser el más fácil de defender ante gerencia: menos detención no planificada = más cumplimiento de plan.
Eficiencia energética y emisiones: IA para mover lo mismo con menos
Cuando optimizas rutas, velocidad y ralenti, bajan combustible y emisiones. No hay magia.
La IA puede recomendar:
- Velocidades objetivo por tramo (según pendiente, carga y condición)
- Políticas de ralenti por cola
- Mejor ventana para regado/mantención de caminos según impacto en tiempo de ciclo
Esto conecta directo con objetivos ESG que en Chile ya no son “bonito en la presentación”, sino requisitos de financiamiento y licencia social.
Contratistas locales + transformación digital: cómo alinearlos sin perder meses
El punto delicado del caso Casposo es también una oportunidad: operar con contratistas implica coordinar estándares, datos y KPIs. En Chile, donde gran parte de perforación, movimiento de tierra y transporte se terceriza, esto es el pan de cada día.
Qué exigir en un contrato si quieres usar IA (sin volverlo un infierno)
Si yo tuviera que resumirlo en una lista corta para 2026, pediría:
- Acceso a datos operacionales (telemetría, reportes de perforación, tiempos de ciclo) en formato acordado.
- KPIs compartidos (por ejemplo: tiempo de espera, cumplimiento de malla, desviación de perforación, % ralenti).
- Gobernanza de cambios: quién aprueba ajustes de malla, rutas, velocidades, mantenciones.
- Capacitación operativa: modelos sin adopción en turno no sirven.
La IA no falla por matemática. Falla por coordinación.
El modelo “híbrido” que funciona en terreno
He visto que lo más efectivo es separar dos capas:
- Capa de decisión (la mantiene la mandante: criterios, objetivos, restricciones de planta)
- Capa de ejecución (la opera el contratista: cumplimiento, mantenimiento, disciplina de datos)
Así la IA no se percibe como “control externo”, sino como una herramienta para cumplir el plan con menos fricción.
Hoja de ruta de 90 días para aplicar IA en operaciones tipo Casposo (en Chile)
En 90 días puedes pasar de “idea” a mejoras operables si eliges un caso acotado. Este es un plan realista para una faena a cielo abierto con contratistas:
Día 1–30: ordenar datos y elegir el caso de uso
- Definir un objetivo único (ej.: reducir espera en pala X; estabilizar fragmentación en banco Y).
- Mapear fuentes de datos: FMS/dispatch, telemetría, reportes, geología.
- Establecer línea base: tiempos de ciclo, colas, granulometría, throughput.
Día 31–60: piloto con recomendación (no automatización total)
- Modelo que recomienda (no manda) parámetros: rutas, asignación, malla.
- Validación con supervisores y operadores por turno.
- Ajuste de reglas de negocio: restricciones reales de seguridad y operación.
Día 61–90: escalamiento y KPI contractual
- Incorporar el KPI al ciclo semanal de operación.
- Acordar “definiciones únicas” (qué es espera, qué es detención, etc.).
- Establecer rituales: reunión corta de revisión, tablero visible, responsables.
Si el piloto no se puede explicar en 2 minutos al jefe de turno, está demasiado complejo.
Preguntas típicas que aparecen (y respuestas directas)
“¿La IA sirve si mi mina no es gigante?”
Sí. De hecho, en minas medianas a veces se ve más rápido porque hay menos capas y el cambio se ejecuta antes. El requisito no es tamaño; es disciplina de datos.
“¿Necesito autonomía completa para ver beneficios?”
No. La mayoría de mejoras iniciales vienen de recomendaciones inteligentes y control de variabilidad, no de robots.
“¿Qué es lo más difícil?”
Alinear personas, KPIs y contratos. La tecnología suele ser lo fácil.
Próximo paso: convertir contratos y KPIs en mejoras sostenibles
El anuncio de Casposo deja una lección simple: perforación/voladura y carga/transporte son el corazón de una operación a cielo abierto. Y también son el lugar más directo para aplicar inteligencia artificial con impacto en costo, seguridad y emisiones.
Si esta serie trata sobre cómo la IA está transformando el sector minero y energético en Chile, este es un buen punto de control: no basta con “tener IA”. Hay que enchufarla al proceso donde duele. En 2026, las faenas que ganen consistencia (más que heroicidad) van a cerrar el año con mejores números.
¿Tu operación tiene más pérdida por fragmentación y planta, o por colas y tiempos muertos de flota? Esa respuesta define por dónde partir con IA sin perder tiempo.