IA y licitaciones mineras: uranio y tierras raras 2026

El dato que me quedó dando vueltas esta semana es bien concreto: San Juan cerró 2025 con compromisos de inversión por USD 65 millones en licitaciones mineras y ya está armando dos o tres nuevas licitaciones para 2026, con un giro inesperado: además de cobre y oro, aparecen uranio y tierras raras en el paquete. No es un detalle “exótico”; es una señal de hacia dónde se está moviendo la minería que alimenta la transición energética.

Y aunque la noticia ocurre al otro lado de la cordillera, en Chile se entiende perfecto el subtexto: cuando cambia el mix de minerales por explorar y adjudicar, cambia el set de herramientas para decidir. En esta serie sobre cómo la IA está transformando el sector minero y energético en Chile, este caso sirve como espejo: licitaciones con minerales críticos + presión por permisos + exigencia de transparencia = un terreno ideal para aplicar inteligencia artificial con impacto real.

Lo que sigue no es un resumen del anuncio. Es una lectura práctica: qué oportunidades abre un ciclo de licitaciones con uranio y tierras raras, qué podría aprender Chile (y sus proveedores), y en qué puntos la IA aporta ventajas medibles desde exploración hasta cumplimiento.

Qué nos dice el anuncio de San Juan (y por qué importa en Chile)

Respuesta directa: cuando una provincia prepara licitaciones que incluyen uranio y tierras raras, está respondiendo a una demanda global por minerales críticos y, al mismo tiempo, elevando el estándar de evaluación técnica, ambiental y de datos.

El Instituto Provincial de Exploraciones y Explotaciones Mineras (IPEEM) ya trabaja en pliegos para ofrecer nuevas áreas. La autoridad del organismo anticipó 2–3 licitaciones en 2026, más una previa de seis áreas que no se alcanzó a concretar antes de terminar 2025. Lo relevante no es sólo el volumen, sino el tipo de mineral: uranio y tierras raras entran a la conversación pública como recursos “de transición energética y avances tecnológicos”.

Desde Chile, esto conecta con tres realidades:

1. Competencia por capital: los inversionistas comparan jurisdicciones y portafolios. Si un vecino arma un pipeline atractivo, Chile debe responder con eficiencia y claridad.
2. Minerales críticos = escrutinio extra: uranio y tierras raras traen conversaciones complejas (seguridad, trazabilidad, agua, residuos, relacionamiento).
3. La licitación pasa a ser un producto de datos: gana quien entienda mejor el territorio y quien pueda demostrar control de riesgos.

La consecuencia práctica: el proceso licitatorio y la exploración dejan de ser “papel y geología” para convertirse en “datos y decisiones”.

Minerales críticos: uranio y tierras raras cambian el tablero

Respuesta directa: uranio y tierras raras no sólo suben el valor potencial; suben la complejidad técnica, regulatoria y reputacional, y por eso exigen mejor analítica desde el día 1.

Por qué el uranio vuelve al radar

El uranio se asocia a energía nuclear, y la energía nuclear está de vuelta en el debate global por una razón simple: energía firme con bajas emisiones directas. Para cualquier proyecto, el desafío no es sólo encontrar mineralización: es probar control operacional y trazabilidad en una cadena que será auditada.

Con IA, esto se traduce en:

• modelos de riesgo y escenarios (operacionales, ambientales, sociales);
• trazabilidad documental automatizada (desde muestreo a reportabilidad);
• monitoreo predictivo en seguridad (radiación, acceso, incidentes).

Por qué las tierras raras son más que “minerales de moda”

Las tierras raras son insumos clave para varias tecnologías (imanes permanentes, electrónica, equipamiento industrial). Pero hay un punto que muchos pasan por alto: la minería y el procesamiento de tierras raras puede ser más difícil que encontrarlas. La separación y la gestión de residuos mandan.

Aquí la IA aporta en dos frentes:

• optimización de flowsheets y control avanzado de procesos (para plantas piloto y escalamiento);
• detección temprana de desviaciones en calidad y en variables ambientales.

Frase “citables”: “En minerales críticos, la ventaja no está en tener más datos, sino en decidir más rápido con datos confiables y auditables.”

Dónde la IA agrega valor en una licitación minera (de verdad)

Respuesta directa: la IA mejora licitaciones cuando se usa para estandarizar evaluación, reducir asimetrías de información y automatizar verificación de cumplimiento; no cuando se usa como adorno en una presentación.

En licitaciones, el problema típico es triple: (1) mucha documentación, (2) comparaciones difíciles entre ofertas y (3) riesgos de interpretación. Una arquitectura de IA bien aplicada puede reforzar transparencia y eficiencia.

1) Pliegos y criterios: menos ambigüedad, más comparabilidad

Modelos de procesamiento de lenguaje natural pueden ayudar a detectar inconsistencias entre bases, anexos técnicos y requisitos, o a proponer redacciones más claras. Esto reduce reclamos y acelera adjudicaciones.

Aplicaciones concretas:

• chequeo automático de “requisitos mínimos” vs “criterios ponderados”;
• detección de cláusulas duplicadas o contradictorias;
• generación de matrices de evaluación consistentes.

2) Evaluación técnica automatizada (sin perder control humano)

La IA puede preclasificar ofertas y construir comparativas por ítems: programa de exploración, plan ambiental, inversión comprometida, cronograma, equipos, subcontratación local.

Lo importante: el comité evaluador sigue mandando. La IA aporta velocidad y orden.

3) Debida diligencia y cumplimiento

En minerales sensibles, la adjudicación es sólo el inicio. La IA puede operar como “sistema nervioso” para:

• monitorear hitos de inversión comprometida;
• alertar desviaciones en plazos;
• consolidar reportes para fiscalización.

Para Chile, donde conviven grandes operaciones y nuevos proyectos, esto aplica tanto a licitaciones públicas como a procesos privados de joint ventures o farm-ins.

IA en exploración: cómo encontrar mejor sin perforar a ciegas

Respuesta directa: en exploración, la IA es más útil cuando ayuda a priorizar targets y a diseñar campañas con menos metros improductivos, combinando geociencia y restricciones ambientales.

En 2026, con presupuestos que se miran con lupa y comunidades que exigen explicación, perforar “por intuición” es un lujo. Lo que funciona es una exploración más probabilística.

Modelos predictivos de mineralización (prospectivity modeling)

Con datos geológicos, geoquímicos, geofísicos y satelitales, un modelo puede asignar probabilidad de ocurrencia a zonas específicas. No “descubre” minerales por magia; prioriza.

Resultados típicos (cuando el proyecto está bien instrumentado):

• reducción de targets redundantes;
• campañas más cortas para validar hipótesis;
• mejor trazabilidad de por qué se eligió un punto de perforación.

Teledetección y monitoreo: útil incluso antes del permiso

En etapas tempranas, imágenes satelitales y análisis automatizado permiten:

• mapear accesos, pendientes y restricciones;
• detectar cambios en vegetación o agua superficial (líneas base);
• planificar logística con menor huella.

“Gemelo digital” de campaña exploratoria

Un gemelo digital no es sólo para operación. En exploración, sirve para simular:

• rutas de acceso,
• ubicación de plataformas,
• consumo de agua y energía,
• escenarios de clima y ventanas operativas.

Esto es especialmente relevante para el norte de Chile, donde agua, energía y permisos son parte del diseño técnico, no un anexo.

Operación y cadena de valor: del yacimiento al contrato de suministro

Respuesta directa: si uranio y tierras raras entran al pipeline, la ventaja competitiva se juega en control de procesos, trazabilidad y planificación de suministro; ahí la IA tiene impacto directo en costo y riesgo.

Optimización de planta y mantenimiento predictivo

En cobre y oro, Chile ya viene madurando analítica avanzada. El salto es aplicar lo aprendido a nuevos minerales y procesos:

• control avanzado de variables críticas,
• detección de anomalías en tiempo real,
• mantenimiento predictivo en equipos de conminución, bombeo y transporte.

Trazabilidad y reportabilidad ESG sin dolor

El gran cuello de botella no es “tener políticas”; es producir evidencia de cumplimiento de manera continua.

Una práctica que veo funcionar bien es centralizar datos y documentos (muestreo, permisos, compromisos, monitoreos) y usar IA para:

• clasificar automáticamente evidencias,
• preparar reportes,
• auditar consistencia entre lo comprometido y lo ejecutado.

Planificación y supply chain para minerales críticos

Uranio y tierras raras suelen activar exigencias de clientes: origen, calidad, continuidad y controles. La IA ayuda a:

• prever cuellos logísticos,
• optimizar inventarios,
• simular escenarios de precio/demanda.

Hoja de ruta práctica para empresas chilenas (y proveedores) en 90 días

Respuesta directa: el mejor primer paso no es “comprar IA”, sino elegir un proceso crítico y conectarlo a datos que ya existen.

Si estás en minería o energía en Chile y miras estas licitaciones como señal, yo partiría así:

1. Diagnóstico de decisiones (2 semanas):

   • ¿Dónde se decide lento? ¿Exploración, permisos, abastecimiento, mantenimiento?
   • ¿Qué decisión cuesta más cuando te equivocas?

2. Inventario de datos (2 semanas):

   • geología/geoquímica/geofísica,
   • sensores y SCADA,
   • documentación ambiental y compromisos,
   • contratos y compras.

3. Un piloto con KPI duros (6–10 semanas):

   • exploración: “targets priorizados vs metros de perforación improductivos”;
   • planta: “variabilidad vs recuperación/consumo específico”;
   • cumplimiento: “tiempo de armado de reportes y hallazgos por auditoría”.

4. Gobernanza mínima (en paralelo):

   • responsables de dato,
   • control de versiones,
   • trazabilidad de modelos,
   • reglas de uso (qué se automatiza y qué no).

Este enfoque evita el clásico error: montar dashboards bonitos que no cambian ninguna decisión.

Lo que viene para 2026: más licitaciones, menos margen de improvisación

El movimiento de San Juan hacia licitaciones con uranio y tierras raras es una pista sobre 2026 en la región: se amplía el menú de minerales, sube la competencia por inversión y se endurece la exigencia de control. Para Chile, la oportunidad es clara: usar IA no sólo para “optimizar”, sino para hacer el negocio más defendible frente a permisos, auditorías, comunidades y clientes.

Si tu empresa participa en exploración, operación, ingeniería, servicios o energía asociada a minería, la pregunta útil no es si vas a usar IA. Es esta: ¿qué decisión clave vas a mejorar primero, y con qué datos vas a sostenerla cuando te pidan evidencia?