IA y automatización 2026: foco en minería y energía

La frase “2026 será el año de la productividad real” suena a slogan… hasta que uno mira dónde están poniendo el dinero las empresas chilenas. Según un análisis de SAP Insights publicado el 26/12/2025, las prioridades que dominan la agenda para 2026 son claras: inteligencia artificial, eficiencia operativa y crecimiento, con un eje transversal que se repite en organizaciones grandes y medianas: IA generativa y agentes inteligentes.

En la serie “Cómo la IA Está Transformando el Sector Minero y Energético en Chile”, esto no es un dato decorativo. Es una señal fuerte: minería y energía van a ser de los sectores donde más rápido se “cobra” el valor de la IA, porque combinan operación 24/7, costos altos por minuto detenido, activos críticos y un ecosistema de datos que —bien trabajado— permite optimizar desde mantenimiento hasta compras.

Lo que sigue es una lectura práctica del mensaje del RSS, aterrizada a casos de uso, decisiones de arquitectura de datos y un plan de implementación que sí calza con la realidad chilena: presupuestos cuidados, presión por productividad y foco creciente en sostenibilidad.

Por qué la IA se volvió prioridad empresarial en Chile para 2026

La IA es prioridad porque el foco cambió: menos pilotos, más retorno medible. Durante 2023–2025 muchas compañías probaron herramientas aisladas (chatbots, analítica puntual, automatización simple). En 2026 el criterio es otro: que la IA baje costos, suba productividad y mejore decisiones con impacto en el estado de resultados.

El análisis de SAP Insights plantea una diferencia interesante:

• Grandes empresas: aumentan inversión en automatización, integración de datos y IA empresarial para operar con más agilidad y decisiones predictivas.
• Mid-market (empresas medianas): buscan escalar ventas, mejorar productividad y modernizar procesos con plataformas digitales más rápidas de adoptar.

En minería y energía, ambos perfiles conviven: holdings grandes y también contratistas, proveedores de mantención, logística, ingeniería y servicios. La oportunidad —y también el riesgo— está en que si la cadena no se digitaliza de forma coordinada, el valor se queda a medias.

El punto que muchos subestiman: “IA” no es un proyecto, es una capacidad

La IA no es un módulo que se compra; es una capacidad operativa que se construye. Y esa capacidad depende de tres cosas:

1. Datos confiables y en tiempo real (sin esto, la IA solo amplifica errores).
2. Procesos estandarizados (si cada faena trabaja distinto, la automatización se rompe).
3. Gobierno y seguridad (porque el dato operacional y financiero es crítico).

Cuando el RSS insiste en datos “confiables y accesibles en tiempo real”, está apuntando al cuello de botella típico: la mayoría quiere IA, pero sigue tomando decisiones con reportes atrasados y planillas paralelas.

IA generativa y agentes inteligentes: dónde generan retorno primero

La IA generativa y los agentes inteligentes están ganando terreno porque entregan “retornos rápidos” en funciones transversales. El RSS menciona finanzas, compras, RR.HH. y cadena de suministro. En minería y energía, estas áreas no son back office: son el lugar donde se define disponibilidad de repuestos, continuidad operacional, contratación de servicios críticos y control de costos.

Finanzas: cerrar el mes más rápido y con menos “caza de datos”

Respuesta directa: la IA ayuda a reducir el trabajo manual de conciliaciones, clasificación y explicación de desviaciones.

Aplicaciones típicas:

• Agentes que preparan borradores de análisis de variaciones (OPEX/CAPEX) por centro de costo.
• Detección de anomalías en facturación de servicios recurrentes.
• Automatización de aprobaciones con reglas y evidencia trazable.

Si el cierre financiero requiere “perseguir” información en correos, la IA no lo arregla. Pero si el dato está integrado, la IA sí puede acelerar análisis y disminuir retrabajo.

Compras y abastecimiento: menos quiebres, menos sobrestock

Respuesta directa: en supply chain la IA paga rápido porque reduce dos costos que duelen: detenciones por falta de repuestos y capital inmovilizado en inventario.

En minería, un repuesto crítico que falta no es una molestia: es un turno perdido. En energía, la indisponibilidad puede disparar penalidades o costos de despacho.

Casos de uso concretos:

• Predicción de consumo de repuestos por condición del activo (cuando hay datos de mantenimiento).
• “Asistentes” para crear requisiciones bien especificadas (menos errores de codificación y menos órdenes devueltas).
• Detección de proveedores con riesgo (entregas tardías, incumplimientos de calidad, variación de precios).

RR.HH.: productividad y seguridad operacional

Respuesta directa: en sectores intensivos en terreno, RR.HH. se vuelve operacional: turnos, certificaciones, cumplimiento y seguridad.

Aplicaciones con retorno:

• Agentes que verifican automáticamente vigencia de cursos, licencias y certificaciones.
• Asistentes para onboarding de contratistas (documentación, inducciones, checklists).
• Análisis de fatiga y rotación (si hay datos y se usa con gobernanza ética).

Aquí vale una postura clara: usar IA sin criterios de privacidad y propósito es mala idea. En minería y energía, el manejo de datos de personas requiere reglas estrictas y auditoría.

Eficiencia operativa en minería y energía: los casos de uso que sí mueven la aguja

La eficiencia operativa con IA se logra cuando se conectan sensores, mantenimiento, planificación y costos. No basta con “poner un modelo”. Hay que cerrar el ciclo: dato → decisión → acción → medición.

Mantenimiento predictivo (de verdad) y confiabilidad

Respuesta directa: el mantenimiento predictivo funciona cuando combina telemetría + historial de fallas + disciplina de ejecución.

Lo he visto repetirse: el modelo predice, pero nadie confía porque los datos de órdenes de trabajo están incompletos o se “cierran” sin detalle. Resultado: el proyecto queda como demo.

Qué hacer distinto:

• Estandarizar causas de falla y catálogos de activos.
• Asegurar trazabilidad entre condición detectada y acción realizada.
• Medir indicadores antes/después (disponibilidad, MTBF, MTTR).

Optimización energética y reducción de costos

Respuesta directa: en minería, la energía es uno de los mayores componentes del costo; en energía, la optimización define márgenes y estabilidad.

Aplicaciones:

• Modelos para optimizar consumo por turno, tipo de mineral, setpoints de proceso.
• Detección de pérdidas y consumo anómalo en sistemas eléctricos.
• Programación óptima de activos (cuando hay múltiples fuentes/contratos).

La conexión con la agenda 2026 es evidente: eficiencia operativa no es recorte ciego, es control fino con datos y automatización.

Seguridad y cumplimiento: IA para prevenir incidentes

Respuesta directa: la IA reduce riesgo cuando convierte señales débiles en alertas accionables.

Ejemplos:

• Visión por computador para zonas restringidas, EPP, proximidad a equipos.
• Analítica de reportabilidad: identificar patrones previos a incidentes.
• Agentes que ayudan a documentar investigación de incidentes con evidencia y consistencia.

Aquí, el estándar debe ser alto: si el sistema genera demasiados falsos positivos, la gente lo ignora. La IA tiene que adaptarse a la operación, no al revés.

Datos en tiempo real: el requisito que define si 2026 será productivo o frustrante

La condición para capturar valor de la IA es operar con datos confiables, integrados y oportunos. El RSS lo dice sin rodeos, y conviene traducirlo a decisiones prácticas.

Qué significa “datos confiables” en términos operativos

Respuesta directa: dato confiable es dato gobernado: con dueño, definición, calidad y trazabilidad.

Checklist mínimo para minería y energía:

• Definiciones únicas de KPIs (por ejemplo, “disponibilidad”, “parada”, “producción”).
• Integración entre ERP, mantenimiento (EAM/CMMS), SCADA/PI/historians y logística.
• Control de calidad del dato: completitud, consistencia, duplicados.

Arquitectura: menos “parches”, más plataforma

Respuesta directa: una plataforma integrada reduce el costo de escalar IA.

El artículo menciona soluciones empresariales (ERP en la nube, iniciativas de transformación, IA de negocio y nube de datos). Más allá de marcas, el mensaje útil es:

• Si cada área compra su herramienta y crea su “mini lago de datos”, el costo de integración explota.
• Si se construye una base común (datos + procesos), los casos de uso se multiplican y son más baratos.

Mi postura: si tu roadmap 2026 tiene más de tres iniciativas de IA, necesitas una estrategia de datos formal. Si no, vas a vivir apagando incendios de integración.

Plan práctico para implementar IA en 2026 (sin volverse loco)

La forma más efectiva de implementar IA en minería y energía es priorizar por retorno y por capacidad de ejecución. No por moda.

1) Prioriza 3 casos de uso con dueño y métrica

Respuesta directa: si no hay dueño y KPI, no hay proyecto.

Elige casos con estas características:

• Impacto económico claro (costo, disponibilidad, inventario, energía).
• Datos razonablemente disponibles.
• Proceso donde se pueda actuar (no solo observar).

Ejemplos de KPIs:

• Reducción de quiebres de stock de repuestos críticos.
• Disminución de horas de detención no planificada.
• Ahorro energético por tonelada procesada.

2) Asegura “fundaciones”: datos, seguridad y cambio

Respuesta directa: la mitad del trabajo es organizacional.

• Gobierno de datos: roles, definiciones, calidad.
• Ciberseguridad: segmentación OT/IT, control de accesos, auditoría.
• Gestión del cambio: entrenamiento y rediseño de rutinas (si no, nadie usa la solución).

3) Escala con un modelo operativo de IA

Respuesta directa: escalar IA requiere un equipo y un método repetible.

Un modelo típico (ligero pero realista):

• Product Owner del área (operación, mantenimiento, supply).
• Data/AI Lead.
• Especialista de datos (integración y calidad).
• Seguridad y cumplimiento.
• Mesa de soporte y monitoreo del desempeño del modelo.

La regla de oro: si el modelo no se monitorea, se degrada (cambian equipos, mineral, proveedores, condiciones ambientales, hábitos de registro).

Cierre: 2026 no se trata de “tener IA”, se trata de operar mejor

La lectura más útil del análisis de prioridades 2026 es simple: Chile entró en una etapa donde IA y automatización se evalúan por productividad real. Para minería y energía, esto significa menos detenciones, compras más inteligentes, mejor uso de energía y decisiones con datos al día.

Si estás armando el plan 2026, yo partiría por una pregunta incómoda pero determinante: ¿qué decisión crítica de tu operación hoy se toma tarde o con poca certeza, y cuánto cuesta eso cada semana? Ahí suele estar el caso de uso que justifica todo lo demás.

Si quieres seguir esta línea, en los próximos artículos de la serie vamos a aterrizar cómo estructurar un portafolio de IA por faena/planta, cómo medir ROI sin maquillaje y qué prácticas de datos aceleran la adopción sin comprometer seguridad.