IA y uranio: la demanda energética sube en 2026

La demanda de energía no está creciendo “parejo”. Está creciendo donde la computación se volvió el cuello de botella: centros de datos, nubes híbridas y modelos de IA cada vez más grandes. Y cuando el consumo eléctrico se dispara, el mercado empieza a mirar con otros ojos tecnologías que entregan energía firme (24/7), no solo energía barata en horas punta.

Ahí aparece una idea que hasta hace poco sonaba lejana para muchas conversaciones en Chile: el uranio puede volver a ser protagonista en 2026 por efecto indirecto del boom de la IA. No porque la IA “use uranio”, sino porque la IA empuja la demanda eléctrica y eso reabre el debate sobre la capacidad base. Y cuando ese debate se reabre, el uranio entra al radar.

Este artículo es parte de la serie “Cómo la IA Está Transformando el Sector Minero y Energético en Chile”. La tesis de hoy es simple: si la IA está cambiando el mapa global de energía y minerales, Chile no puede planificar minería y energía con modelos de demanda de hace cinco años.

Por qué el boom de la IA puede empujar el uranio en 2026

Respuesta directa: la IA acelera el consumo eléctrico de los centros de datos y presiona a los sistemas eléctricos a sumar energía firme; eso mejora el atractivo relativo de la generación nuclear y, por extensión, del uranio.

Los centros de datos no solo consumen mucha energía: la consumen de forma continua y con requisitos de calidad (estabilidad de frecuencia, respaldo, redundancia). Además, el entrenamiento e inferencia de modelos de IA exige infraestructura de cómputo con alta densidad energética y refrigeración intensiva. El resultado práctico: más demanda, menos tolerancia a interrupciones.

Para 2026, muchos proyectos de expansión digital que hoy están en etapa de ejecución (capex ya comprometido) entran en operación. Esa inercia hace que el mercado se anticipe: si sube el consumo eléctrico y no alcanzan las soluciones firmes disponibles, los países que sí tienen nuclear —o que están extendiendo vida útil de reactores— aumentan su apetito por combustible.

Nuclear como “energía firme” en un sistema más exigente

Respuesta directa: cuando la variabilidad de la demanda sube (por IA) y la intermitencia renovable se mantiene, la discusión se mueve hacia firmeza: almacenamiento, gas, hidro gestionable… y nuclear.

En la práctica, la generación nuclear suele entrar a la conversación por tres motivos:

• Factor de planta alto: produce muchas horas al año.
• Bajas emisiones operacionales: útil en metas climáticas.
• Previsibilidad: ayuda a estabilizar sistemas con alta penetración de solar/eólica.

Eso no significa que la nuclear sea “la solución” para todos. Tiene tiempos, riesgos y debate público. Pero sí significa que el uranio tiende a moverse cuando el mundo busca asegurar energía firme para una economía más electrificada y más digital.

“La IA no es solo software: es infraestructura física. Y la infraestructura física consume electricidad real.”

Qué tiene que ver esto con Chile (aunque Chile no tenga nuclear)

Respuesta directa: aunque Chile no genere electricidad con nuclear, el país compite y opera dentro de cadenas globales donde la IA altera precios, inversiones y prioridades; además, Chile puede usar IA para planificar energía y para operar minería con más eficiencia.

Chile vive un fenómeno paradojal: por un lado, avanza fuerte en renovables (especialmente solar en el norte). Por otro, su minería —cobre, litio, y también minería no metálica e industrial— necesita energía confiable, costos estables y permisos predecibles. Si el mundo empuja su demanda eléctrica por IA, pueden ocurrir tres efectos indirectos relevantes para Chile:

1. Competencia por equipos y capital: redes, transformadores, almacenamiento, turbinas, servicios de ingeniería. Si la ola de data centers global aprieta, plazos y costos suben.
2. Mayor presión por energía 24/7: la minería y la industria exportadora no pueden depender solo de la energía “cuando hay sol”. Se vuelve clave el mix: contratos, almacenamiento, gestión de demanda.
3. Más volatilidad en mercados de commodities energéticos: el uranio es un ejemplo, pero la señal de fondo es “energía firme vale más”. Eso impacta decisiones de inversión en generación y en proyectos mineros intensivos en energía.

Lección para minería chilena: el pronóstico de demanda ya no es un Excel

Respuesta directa: la IA está elevando el estándar de planificación: pronósticos con datos en tiempo real, simulación de escenarios y optimización operacional.

He visto a muchas organizaciones planificar energía y producción como si el futuro fuese una línea recta. Eso ya no funciona. La demanda eléctrica y la disponibilidad de energía están más expuestas a shocks: clima, congestión de transmisión, precios spot, restricciones hídricas, picos de consumo digital.

En Chile, aplicar IA a la planificación energética y minera permite:

• Forecasting de demanda (electricidad, diésel, reactivos) con modelos que incorporan estacionalidad, turnos, ramp-ups de planta y variables externas.
• Optimización de contratos PPA: decidir cuánto asegurar a precio fijo vs. exposición a spot.
• Planificación de mantenimiento con predicción de fallas para evitar paradas caras en horas de alto costo marginal.

IA aplicada a minería y energía: el puente real con el “caso uranio”

Respuesta directa: el mismo enfoque que el mercado usa para anticipar demanda de uranio (señales, modelos y escenarios) se puede aplicar en Chile para tomar decisiones operacionales y estratégicas.

Cuando un medio global habla de “la IA disparará la demanda de uranio”, el dato útil no es solo el mineral. Lo útil es la metodología implícita: observar señales adelantadas y modelarlas.

Señales adelantadas que Chile debería monitorear desde ya

Respuesta directa: si operas en minería o energía, necesitas un tablero de señales que conecte digitalización global con tu costo energético local.

Un “tablero mínimo” de señales para 2026–2028 podría incluir:

1. Crecimiento de capacidad de data centers (anuncios, permisos, capex).
2. Demanda de potencia firme en sistemas eléctricos (subastas, licitaciones, cambios regulatorios).
3. Cuellos de botella de transmisión (congestión, restricciones zonales, vertimiento renovable).
4. Precio y disponibilidad de almacenamiento (baterías, duración, degradación, supply chain).
5. Evolución de costos de energía para clientes libres (tendencias en PPA y indexaciones).

La IA ayuda a algo concreto: convertir señales dispersas en decisiones. No es magia. Es ingeniería de datos + modelos + gobernanza.

Casos de uso “aterrizados” para faenas y generadoras

Respuesta directa: hay aplicaciones de IA que pagan rápido porque reducen variabilidad y mejoran continuidad.

• Optimización de conminución y molienda: modelos que ajustan setpoints para reducir kWh/ton sin sacrificar recuperación.
• Gestión inteligente de agua y energía: predicción de demanda hídrica y energética por turno, integrando pronóstico de radiación/temperatura.
• Dispatch de microredes en faenas remotas: coordinación entre solar, baterías y respaldo para minimizar diésel.
• Análisis de riesgo de precio: modelos que simulan escenarios de costo marginal y su impacto en OPEX.

Un punto impopular, pero real: si tu operación no mide bien, la IA no arregla nada. La diferencia entre un piloto bonito y un resultado sostenido suele ser la calidad de datos industriales (historiadores, SCADA, ERP) y la disciplina de operación.

“¿Entonces Chile debería apostar por uranio?” La pregunta correcta es otra

Respuesta directa: para Chile, lo más urgente no es “apostar por uranio”, sino prepararse para un sistema energético más exigente por la IA y para una minería más competitiva en costo/ton.

Chile hoy no tiene una agenda nuclear de generación eléctrica como pilar del mix. Pero la conversación internacional importa porque adelanta tensiones que sí nos pegan:

• Energía firme: ¿cómo se asegura para industria y minería con alta renovable? (almacenamiento, flexibilidad, respaldo, transmisión)
• Velocidad de permisos y ejecución: ¿cuánto tarda en entrar nueva capacidad y nueva infraestructura?
• Productividad energética: ¿cuántos kWh cuesta producir una tonelada vendible?

Qué pueden hacer empresas mineras y energéticas en 90 días

Respuesta directa: se puede avanzar sin grandes proyectos: datos, modelos de demanda y un piloto con impacto.

1. Auditoría de datos energéticos: calidad de medición, granularidad, trazabilidad por proceso (no solo por cuenta).
2. Modelo de pronóstico operativo: demanda eléctrica por área/planta con horizonte semanal y mensual.
3. Mapa de palancas de ahorro: priorizar 5–10 acciones por impacto y factibilidad (kWh/ton, horas punta, pérdidas, controles).
4. Piloto de optimización: un caso que afecte continuidad o consumo (molienda, bombeo, ventilación, flota).
5. Gobernanza: definir quién decide, quién opera el modelo, cómo se valida y qué KPI manda.

Si estás pensando en 2026, el tiempo de empezar es ahora. Los cambios grandes (energía, contratos, infraestructura) no se implementan en un trimestre.

Lo que viene: demanda energética más dura, decisiones más técnicas

La señal de fondo detrás del “boom del uranio” no es el uranio en sí. Es que la IA está empujando una nueva fase de consumo eléctrico: más constante, más crítico y menos tolerante a fallas. Eso obliga a gobiernos y empresas a reevaluar cómo aseguran energía firme.

Para Chile, la oportunidad está en anticiparse: usar IA para pronosticar, optimizar y reducir variabilidad en minería y energía. Los que lo hagan bien van a negociar mejor sus contratos, operar con menos sobresaltos y sostener competitividad cuando la energía se ponga más cara o más escasa.

La pregunta que dejo sobre la mesa, mirando 2026: ¿tu empresa está modelando el futuro energético con datos vivos… o con supuestos que ya expiraron?