Japón prueba extraer tierras raras del fondo marino. Analizamos qué enseña este caso y cómo aplicar IA en minería y energía en Chile para operar mejor.
Tierras raras en el fondo marino: lecciones IA para Chile
Japón está empujando una frontera incómoda pero muy real: probar la extracción de tierras raras desde lodos del fondo marino. Aunque el artículo original quedó bloqueado por verificación (403/CAPTCHA), el titular y el contexto bastan para entender el mensaje de fondo: cuando el suministro de minerales críticos se vuelve estratégico, los países exploran rutas antes impensadas.
Y aquí va mi postura: la noticia no es “minería submarina”, sino competencia por cadenas de suministro. En 2025, hablar de tierras raras es hablar de imanes permanentes para aerogeneradores, motores eléctricos, electrónica, defensa y almacenamiento energético. Para Chile —que ya juega un rol global en cobre y litio— este movimiento de Japón sirve como espejo: el mundo premia a quien combina geociencia, automatización y datos. Y ahí la IA no es un accesorio; es el sistema nervioso.
Esta nota forma parte de la serie “Cómo la IA Está Transformando el Sector Minero y Energético en Chile”. La idea es simple: usar un caso internacional para extraer aprendizajes prácticos sobre IA en minería, operaciones inteligentes y gestión energética aplicable a nuestro contexto.
Por qué Japón mira al fondo del mar (y por qué importa en Chile)
La razón principal es asegurar suministro de minerales críticos sin depender tanto de proveedores concentrados. Las tierras raras no son “raras” por escasez geológica, sino por lo difícil que es concentrarlas, procesarlas y hacerlo con permisos ambientales y costos competitivos.
En la práctica, el incentivo para explorar lodos oceánicos es triple:
- Geopolítica del suministro: diversificar fuentes y reducir vulnerabilidades.
- Demanda eléctrica en alza: más renovables, más electromovilidad, más redes, más imanes y materiales.
- Innovación en extracción: si la tecnología permite operar a grandes profundidades, se abre una nueva “provincia” mineral.
Para Chile, esto importa porque el mercado no separa “tierra” y “mar”: separa oferta confiable y oferta riesgosa. Un competidor que logre producir minerales críticos con continuidad y trazabilidad mejora su posición negociadora. Por eso, incluso si Chile no se sube mañana a la minería submarina (y probablemente no debería sin debate profundo), sí debe absorber la lección: la próxima ventaja competitiva será data-driven.
Minería en ambientes extremos: el rol real de la IA
En ambientes extremos, la IA sirve para reducir incertidumbre y costo por decisión. En faenas tradicionales, ya cuesta capturar datos limpios; en operaciones remotas (mar profundo, alta montaña, desiertos) la dificultad se multiplica. La respuesta técnica es la misma: sensores + conectividad + modelos.
IA para exploración: del “mapa bonito” a la probabilidad cuantificada
La exploración moderna se está moviendo hacia modelos que integran múltiples capas:
- geofísica y geoquímica,
- batimetría (en el caso submarino) o topografía/hiperespectral (en tierra),
- datos operacionales (perforación, recuperación, leyes),
- variables ambientales y restricciones.
Con IA, el objetivo no es “adivinar yacimientos”, sino priorizar targets con una probabilidad explícita y defendible.
En Chile, esto se traduce en algo concreto: modelos de targeting y estimación de recursos que se recalibran con cada campaña. Si un proyecto reduce un 10–20% de metros perforados “inútiles”, el impacto en CAPEX exploratorio se siente rápido.
IA para operación: autonomía, control y seguridad
En minería profunda o remota, el “cuello de botella” suele ser la operación en tiempo real: navegación, estabilidad del equipo, variabilidad del material, ventanas climáticas, seguridad.
La IA entra en tres frentes:
- Percepción y navegación: visión computacional y fusión de sensores para operar equipos semi/autónomos.
- Control predictivo: modelos que ajustan parámetros antes de que ocurra una desviación (vibración, sobrecarga, pérdida de eficiencia).
- Gestión de riesgo: detección temprana de eventos (fatiga de componentes, fallas, condiciones peligrosas).
Chile ya tiene ejemplos potentes en automatización de camiones, monitoreo de chancado/molienda y control avanzado. El aprendizaje del caso Japón es que la autonomía deja de ser “nice to have” cuando no puedes depender de intervención humana inmediata.
Frase para llevar a reunión: “En operaciones remotas, cada decisión tardía cuesta doble: por logística y por riesgo.”
El espejo para Chile: cobre, litio y la carrera por “minerales críticos”
Chile no necesita cambiar su identidad minera; necesita ampliar su propuesta de valor. Hoy el país compite por productividad, permisos, agua, energía y capital. Mañana, además, competirá por:
- trazabilidad y reportabilidad (huella ambiental verificable),
- resiliencia operativa (menos paradas, menos incidentes),
- velocidad de aprendizaje (modelos que mejoran con datos).
En el caso de tierras raras, hay otro punto incómodo: gran parte del valor está en procesamiento y separación. Tener recurso sin dominar el proceso te deja con margen limitado. Para Chile, el paralelismo con litio y cobre es directo: la IA también es clave en planta, no solo en mina.
IA en planta: donde se gana (o se pierde) el margen
Si tuviera que apostar dónde la IA entrega ROI más rápido en minería chilena, diría:
- molienda y flotación (optimización en tiempo real),
- mantenimiento predictivo (disponibilidad de activos críticos),
- calidad y blending (variabilidad de ley y recuperación).
El aporte no es “automatizar por automatizar”, sino reducir variabilidad. La variabilidad es el impuesto invisible de la minería.
Cómo aterrizarlo: 6 casos de uso de IA aplicables hoy en Chile
La manera más efectiva de empezar es escoger casos de uso con datos disponibles y decisión clara. Estos seis aparecen una y otra vez en proyectos exitosos:
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Predicción de fallas en equipos críticos (correas, bombas, molinos)
- Señales típicas: vibración, temperatura, consumo eléctrico.
- Resultado esperado: menos detenciones no planificadas.
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Optimización de consumo energético (minería y energía conectadas)
- Modelos que recomiendan setpoints para reducir kWh/ton.
- Relevante en Chile por costos y metas de descarbonización.
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Gemelo digital de procesos
- Simular escenarios “si sube la dureza” o “si cambia el feed”.
- Útil para decisiones de turno y planificación semanal.
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Visión computacional para seguridad
- Detección de personas en zonas de exclusión, EPP, fatiga.
- Menos incidentes, mejor cultura operacional.
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Analítica avanzada para exploración y targeting
- Priorización de campañas de sondajes y mapeo.
- Menos gasto exploratorio improductivo.
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Pronóstico de producción y cumplimiento
- Modelos que anticipan desviaciones en tonelaje/ley/recuperación.
- Mejora la conversación con finanzas y comercial.
Si tu empresa está buscando leads internos (patrocinio ejecutivo) o externos (partners), este enfoque funciona: elegir un caso “rápido” (90 días) y uno “estructural” (6–12 meses).
Preguntas típicas (y respuestas directas) sobre IA en minería chilena
“¿Necesito un equipo grande de data science para empezar?”
No. Necesitas un problema bien definido, dueño de proceso y datos confiables. Un equipo pequeño con apoyo operacional suele rendir más que un laboratorio aislado.
“¿Qué frena más: tecnología o cultura?”
Cultura. La tecnología se compra; la adopción se gana. Si el supervisor no confía en la recomendación del modelo, el modelo no existe.
“¿Dónde falla más la IA en minería?”
En proyectos sin gobernanza de datos. Si no hay:
- definición única de variables,
- calidad y disponibilidad,
- trazabilidad de cambios,
el modelo se vuelve frágil y termina abandonado.
Qué deberían hacer ahora los líderes mineros y energéticos en Chile
El caso de Japón es una señal: los minerales críticos van a empujar innovación operativa a toda la industria. En Chile, la oportunidad está en aplicar IA para aumentar productividad, seguridad y eficiencia energética sin esperar “la gran transformación”.
Mis tres recomendaciones para cerrar 2025 e iniciar 2026 con tracción real:
- Inventario de decisiones: listar 20 decisiones operacionales repetitivas y costosas (energía, mantención, calidad, seguridad). Priorizar por impacto.
- Ruta de datos mínima: definir qué sensores, historiadores, integraciones y calidad de datos se requieren para 2–3 casos de uso.
- Pilotos con métrica dura: cada piloto con KPI acordado (disponibilidad, kWh/ton, recuperación, incidentes) y criterio de “escalo/no escalo”.
La minería submarina japonesa puede terminar siendo viable o no; ese no es el punto central para Chile. El punto es este: cuando la extracción se vuelve más compleja, gana quien aprende más rápido. Y hoy, aprender rápido significa IA operativa, no presentaciones bonitas.
¿Tu organización ya tiene identificado qué decisión operacional está lista para ser “asistida” por IA en los próximos 90 días?