IA climática: proteger minería y agro en el sur del Perú

A finales de diciembre, cuando muchas operaciones planifican cierres y arranques de año, el clima suele “ordenar” la agenda real. Senamhi advirtió que la persistente escasez de lluvias, junto con días cálidos y noches más frías, está afectando el avance de la campaña agrícola 2025-2026 en Cusco, Apurímac y Puno. Esa combinación (menos agua disponible, mayor evaporación de día y estrés térmico nocturno) es una receta conocida para retrasos, pérdidas y decisiones tomadas contra el reloj.

La lectura obvia es agrícola. La lectura útil, para minería y servicios mineros en el sur del Perú, es más amplia: la misma variabilidad climática que golpea el agro también impacta el agua, la energía, las vías y la continuidad operativa minera. Y si algo he visto repetirse es esto: la diferencia entre “aguantar” un evento climático y gestionar el riesgo está, cada vez más, en el uso práctico de inteligencia artificial aplicada al pronóstico, a la planificación y a la operación.

Este artículo conecta la alerta de Senamhi con una pregunta estratégica: ¿cómo puede la IA ayudar a mitigar los efectos del clima extremo en minería y agricultura en el sur del Perú?

Qué está pasando en Cusco, Apurímac y Puno (y por qué importa)

Respuesta directa: La campaña agrícola se está viendo afectada por un patrón sostenido de déficit de lluvias con amplitud térmica marcada (calor diurno y frío nocturno), lo que reduce disponibilidad de agua y eleva el estrés para cultivos y suelos.

En términos operativos, la escasez de lluvias no es solo “menos agua”. Suele traer tres efectos encadenados:

1. Menor recarga hídrica en cuencas, reservorios, bofedales y suelos.
2. Mayor demanda (las plantas y los sistemas de riego piden más) por calor diurno.
3. Más vulnerabilidad a heladas nocturnas o descensos bruscos, que dañan brotes o reducen rendimiento.

En el sur, donde la economía local mezcla agricultura familiar, cadenas de abastecimiento y corredores mineros, estos impactos se sienten en cascada: precios, empleo temporal, logística, presión social por agua y priorización de usos.

El punto que muchos subestiman: la incertidumbre cuesta más que el evento

No es solo el “mal clima”. Es no saber cuándo se normaliza, dónde se agrava y qué tan rápido se agota el margen. Esa incertidumbre dispara costos por:

• sobrecompra o subcompra de insumos,
• reprogramaciones logísticas,
• paradas no planificadas,
• decisiones “a ojo” sobre riego, bombeo o uso de agua,
• conflictos por expectativas no gestionadas.

La IA no hace llover. Pero sí reduce la incertidumbre y mejora la calidad de las decisiones.

Minería y agricultura: el mismo riesgo climático, distintas consecuencias

Respuesta directa: Agricultura y minería comparten exposición a sequías y extremos térmicos; la diferencia está en el tipo de impacto (productivo vs. operacional-regulatorio-social) y en el horizonte de decisión.

Cuando Senamhi alerta sobre lluvias escasas en Cusco, Apurímac y Puno, una minera y sus contratistas deberían traducirlo a variables concretas:

• Agua: disponibilidad para procesos, supresión de polvo, campamentos y comunidades.
• Energía: mayor consumo por bombeo, ventilación o tratamiento; riesgos de restricción si el sistema se tensiona.
• Vías y transporte: polvo más intenso, desgaste, restricciones por visibilidad, mayor necesidad de riego de vías.
• Relación comunitaria: percepción de competencia por agua; expectativas sobre apoyo ante pérdidas agrícolas.
• Permisos y cumplimiento: límites de uso de agua, compromisos ambientales, reportabilidad y auditorías.

Riesgos típicos en operaciones mineras del sur ante sequía y amplitud térmica

• Incremento de material particulado (polvo) en carretera y frentes de trabajo.
• Menor eficiencia en sistemas que dependen de agua (enfriamiento, lavado, control de polvo).
• Variabilidad en estabilidad de taludes por cambios de humedad en suelos superficiales (según zona).
• Mayor desgaste de equipos (filtros, bombas, sellos) por operación más exigente.
• Riesgo reputacional si la comunicación no diferencia consumo, recirculación y protección de fuentes.

La buena noticia: muchos de estos riesgos son altamente modelables con datos. Y ahí la IA tiene sentido.

IA para predecir clima y convertir pronósticos en decisiones operativas

Respuesta directa: La IA aporta valor cuando conecta pronóstico + datos locales + reglas de negocio para recomendar acciones (no solo “predice”).

Hay dos errores comunes:

• Creer que basta con “tener un pronóstico”.
• Creer que la IA es un proyecto gigante de años.

La realidad es más simple: con el enfoque correcto, en 8 a 12 semanas se puede construir un primer sistema útil de alertas y recomendación para clima operativo.

1) Pronóstico local mejorado con nowcasting y modelos híbridos

Para zonas altoandinas, el “promedio regional” sirve poco. Lo que funciona mejor es combinar:

• estaciones meteorológicas en sitio (propias o compartidas),
• datos satelitales (nubosidad, humedad de suelo, temperatura superficial),
• históricos climáticos y de operación,
• modelos físicos (hidrología) con modelos de machine learning.

Resultado práctico: alertas por microzonas (por ejemplo, tramo de carretera, cuenca específica, área de influencia), con probabilidad y ventana de tiempo. No es magia: es reducción de error en lo que importa para operar.

2) Modelos de “impacto”: del clima al KPI

El pronóstico útil no dice “habrá menos lluvias”. Dice, por ejemplo:

• “Si continúa el déficit 10 días, el consumo de agua de supresión de polvo sube X%”.
• “Con temperaturas nocturnas bajo cierto umbral, aumenta la probabilidad de falla en líneas expuestas o congelamiento en puntos críticos”.
• “Con humedad baja y vientos, el riesgo de exceder umbrales de polvo en el corredor logístico sube en Y”.

Esto se logra entrenando modelos con variables climáticas + telemetría + reportes operativos.

3) Optimización: agua, energía y mantenimiento bajo restricciones

Cuando el agua escasea, la pregunta no es “¿quién usa más?”. Es “¿cómo mantenemos producción y cumplimiento con menos agua?”. La IA puede apoyar con:

• optimización de recirculación (maximizar reutilización con calidad adecuada),
• programación de bombeo según tarifas y demanda,
• mantenimiento predictivo para bombas, válvulas y filtros (evitar paradas por fallas),
• asignación dinámica de recursos de supresión de polvo por tramos críticos.

Una frase que uso mucho con equipos de operaciones: “Si no puedes aumentar el recurso, reduce la variabilidad del consumo.” La IA ayuda exactamente a eso.

Casos de uso inmediatos para servicios mineros (los que generan impacto rápido)

Respuesta directa: Los servicios mineros ganan rápido aplicando IA en logística, agua, polvo y seguridad climática porque ahí hay datos y decisiones repetitivas.

Si tu empresa presta servicios a minería (transporte, mantenimiento, agua, ambiental, seguridad), estos son casos de uso con retorno claro:

IA para control de polvo y cumplimiento ambiental

• Predicción diaria por tramo de carretera: humedad, viento, tráfico y probabilidad de excedencias.
• Recomendación de rutas de riego (cisternas) y horarios.
• Detección de anomalías con sensores de PM y correlación con eventos.

Impacto típico: menos viajes innecesarios de cisternas, menor consumo de agua y mejor trazabilidad de cumplimiento.

IA para planificación de abastecimiento y logística en temporada seca

• Modelos de tiempo de ciclo (carguío–transporte–descarga) ajustados por clima.
• Predicción de cuellos de botella por polvo/visibilidad y ventanas de mantenimiento de vías.

Impacto típico: menos demoras, mejor puntualidad, menos incidentes por condiciones degradadas.

IA para gestión de agua operativa (en serio, no solo reportes)

• Balance hídrico en tiempo casi real (captación, recirculación, consumo por área).
• Alertas por desviaciones: “este frente está consumiendo 18% más que su patrón”.

Impacto típico: decisiones rápidas antes de que el problema se vuelva conflicto o incumplimiento.

IA para seguridad y salud ocupacional por estrés térmico

Con días cálidos y noches frías, aumenta el riesgo de fatiga, deshidratación o errores por exposición.

• Predicción de riesgo por turno (temperatura, altitud, actividad, EPP).
• Recomendación de pausas, hidratación y rotación.

Impacto típico: menos incidentes y mejor disciplina operativa sin “parar la operación”.

Cómo empezar en 90 días: una ruta realista para minería en el sur

Respuesta directa: En 90 días puedes pasar de datos dispersos a un piloto de IA con alertas y recomendaciones, si defines un problema operativo y mides el impacto.

He visto proyectos fallar por querer “transformarlo todo” en una sola fase. Una ruta práctica es esta:

1. Elegir un caso de uso con dueño claro (Operaciones, Mantenimiento, HSE o Logística). Ejemplo: control de polvo con mínima agua.
2. Inventariar datos existentes (estaciones meteo, sensores, partes diarios, GPS, SCADA, reportes ambientales).
3. Definir 3 métricas que importen: costo (S/), cumplimiento (eventos) y continuidad (horas).
4. Construir un piloto con:
   • tablero simple de alertas,
   • modelo predictivo básico,
   • reglas de decisión (qué se hace ante alerta roja/amarilla).
5. Operar 4–6 semanas y comparar contra línea base.
6. Escalar solo si hay mejora medible.

Una IA útil en minería no es la que “predice bonito”. Es la que cambia una decisión diaria y reduce un costo real.

Lo que la alerta de Senamhi nos está diciendo, más allá del agro

Respuesta directa: La alerta confirma que el sur del Perú seguirá operando con clima más variable; por eso, IA + datos locales deben convertirse en capacidad permanente, no en respuesta puntual.

Diciembre 2025 deja un mensaje claro: la variabilidad climática ya es un factor operativo. Para la agricultura, se traduce en rendimiento y calendario. Para la minería, en agua, permisos, logística y licencia social.

Si esta nota forma parte de la serie “Cómo la IA Está Transformando la Minería y los Servicios Mineros en Perú”, yo la pondría como un capítulo clave: IA para resiliencia climática. Porque automatizar y optimizar está bien, pero cuando el clima aprieta, la pregunta cambia a “¿podemos sostener la operación sin romper relaciones ni incumplir?”.

El siguiente paso razonable es abrir un piloto en una operación del sur con alertas climáticas accionables y un caso de uso que toque costo y cumplimiento (polvo y agua suelen ser los mejores). ¿Tu organización ya está midiendo el clima como un KPI operativo, o todavía lo mira como un dato de contexto?