Xali Gold compró Pico Machay en Perú. Te explico cómo la IA puede acelerar exploración, revalorizar recursos y acercar el proyecto a producción.
IA y oro en Perú: Pico Machay acelera su ruta a producción
El oro está caro y eso cambia el humor de toda la industria. Cuando el precio se sostiene arriba, los proyectos que antes “no daban” vuelven al radar y las decisiones se toman con menos paciencia: hay presión por llegar a producción más rápido y con menos errores.
En ese contexto, la canadiense Xali Gold cerró la compra del proyecto aurífero Pico Machay (Perú), un activo de exploración avanzada cuyo objetivo declarado es revalorizar un recurso histórico y empujar el proyecto hacia producción de corto plazo. La noticia, por sí sola, ya es relevante. Pero lo realmente interesante para esta serie —“Cómo la IA Está Transformando la Minería y los Servicios Mineros en Perú”— es otra cosa: qué tanto puede acelerar la IA el camino de Pico Machay desde “promesa geológica” a “plan minero ejecutable”.
Mi postura es clara: los proyectos que integren IA en exploración, modelamiento y planificación temprana van a reducir iteraciones y costos hundidos, especialmente en etapas donde cada campaña de perforación cuesta tiempo, permisos, logística y capital.
Qué implica comprar un proyecto “avanzado” y por qué la IA importa
Un proyecto en exploración avanzada suele traer un activo valioso pero incompleto: datos acumulados (mapeo, geoquímica, geofísica, perforación histórica), un modelo geológico preliminar y, a veces, estimaciones históricas que necesitan validación. El problema es que ese “histórico” no siempre calza con estándares actuales ni con la velocidad que exige el mercado.
La IA importa aquí por un motivo simple: convierte datos dispersos en decisiones priorizadas. No reemplaza al geólogo; le quita fricción al trabajo duro (limpieza de datos, integración, escenarios) y acelera el ciclo:
- Entender lo que realmente hay (reconciliar bases históricas y nuevas).
- Elegir mejor dónde perforar (menos metros “a ciegas”).
- Preparar un plan de desarrollo con supuestos trazables y actualizables.
“En proyectos auríferos, la velocidad no se compra solo con presupuesto: se compra con mejores decisiones por metro perforado.”
IA para revalorizar recursos históricos en Pico Machay
La revalorización del recurso histórico es una meta explícita. En la práctica, significa pasar de “tenemos indicios” a “tenemos un recurso con mayor confianza” y, ojalá, con mejor economía. Aquí la IA puede aportar en tres frentes concretos.
Limpieza, estandarización y trazabilidad de datos (lo que nadie celebra, pero define el éxito)
El talón de Aquiles de muchos proyectos en Perú (y fuera) es la calidad del dato: campañas con formatos distintos, coordenadas con datums diferentes, QA/QC incompleto, litologías codificadas “a la antigua”. Antes de cualquier modelamiento serio, hay que ordenar la casa.
Aplicaciones típicas con IA y automatización:
- Detección de outliers en ensayes (valores improbables, duplicados sospechosos).
- Normalización de códigos litológicos usando modelos de lenguaje (transformar descripciones de testigos en categorías consistentes).
- Validación de consistencia espacial (collares, desviaciones, topografía) con reglas y modelos de anomalías.
Resultado buscado: una “fuente única de verdad” para que el equipo técnico y los consultores trabajen sin rehacer lo mismo.
Modelos de prospectividad: priorizar targets con menos sesgo
La exploración avanzada suele tener un sesgo natural: se perfora donde “siempre se perforó”. Los modelos de prospectividad con machine learning ayudan a salir de esa inercia combinando capas de información (alteración, estructuras, geoquímica multielemento, geofísica, proximidad a controles geológicos) para producir un mapa de probabilidad.
En términos operativos, esto permite:
- Diseñar campañas con targets rankeados (Top 10, Top 20), con criterios cuantitativos.
- Justificar mejor el presupuesto ante directorio/inversionistas.
- Reducir metros de perforación improductivos.
No es magia: si la geología base está mal, el modelo aprende mal. Pero bien aplicado, acelera iteraciones.
Estimación y dominios geológicos con apoyo de IA
Cuando se revaloriza un recurso, la pelea real ocurre en los dominios (cómo separas zonas mineralizadas, controles estructurales, tipos de alteración) y en la estimación. La IA puede apoyar con:
- Clasificación probabilística de dominios (combinando litología + alteración + geoquímica).
- Modelos que sugieren contactos o transiciones donde el ojo humano no ve patrones claros.
- Simulaciones rápidas de escenarios para comparar sensibilidad.
Clave: mantener gobernanza. La IA debe entregar explicabilidad (por qué sugiere X) y no solo “un mapa bonito”.
De exploración a producción: dónde la IA recorta meses (y dónde no)
El anuncio habla de producción de corto plazo. Llegar ahí no depende solo de tener oro; depende de ingeniería, permisos, agua, energía, accesos, comunidades, contratación… La IA puede ayudar mucho, pero no borra la realidad del territorio.
Planificación minera y escenarios económicos en tiempo real
Cuando el precio del oro está alto, el riesgo es tomar decisiones “a precio spot” y luego sufrir cuando el ciclo se normaliza. Una práctica sensata es trabajar con bandas de precio y escenarios.
Con IA/analítica avanzada se puede:
- Automatizar corridas de sensibilidad (cut-off, recuperación metalúrgica, costos, dilución).
- Optimizar secuencias preliminares de extracción (si aplica) y comparar NPV bajo supuestos claros.
- Actualizar modelos con nueva perforación y ver el impacto en días, no en semanas.
Esto conecta directamente con el objetivo de “corto plazo”: menos espera entre campaña y decisión.
Mantenimiento predictivo y confiabilidad (cuando el proyecto ya opera)
Si Pico Machay avanza a una operación pequeña o mediana, una de las formas más rápidas de capturar valor es reducir detenciones por fallas.
Aplicaciones típicas:
- Modelos de mantenimiento predictivo para bombas, fajas, chancado, equipos móviles.
- Monitoreo de condición con señales (vibración, temperatura, consumo eléctrico).
En proyectos auríferos, el impacto es directo: cada hora de planta parada se siente en el doré.
Seguridad, geotecnia y control de riesgos
Aquí soy tajante: la IA debe ser un “freno inteligente”, no un acelerador irresponsable.
- Visión computacional para control de EPP, áreas restringidas, fatiga.
- Analítica para alertas tempranas en taludes o labores (según el tipo de operación).
- Predicción de eventos basada en reportes, condiciones y mantenimiento.
La minería inteligente en Perú está madurando justo en este punto: usar datos para reducir incidentes sin burocracia.
Cómo debería verse un plan de IA realista para un proyecto como Pico Machay
Un error común es comprar software antes de definir decisiones. Lo que funciona es lo contrario: partir por las preguntas de negocio.
Un roadmap en 90 días (pragmático, no aspiracional)
- Auditoría de datos: inventario, calidad, brechas QA/QC, estandarización.
- Casos de uso “rápidos”: prospectividad para targets + automatización de reportabilidad interna.
- Gobernanza: quién aprueba modelos, cómo se versionan, cómo se explican.
- Tableros operativos: métricas simples (metros perforados vs. éxito, costo por metro, tiempo de turnaround de ensayes, avance de permisos).
Entrega esperada: decisiones de perforación y priorización con mejor sustento en el siguiente programa.
Qué pedirle a un proveedor de servicios mineros con IA (checklist)
Si eres gerente de exploración, operaciones o PMO, yo pediría esto desde el inicio:
- Integración con tus fuentes (bases de sondajes, GIS, laboratorio, logística).
- Capacidad de explicar resultados (no “caja negra”).
- Experiencia local (permisos, logística en Perú, realidades de campo).
- Métricas de impacto:
- reducción de retrabajo de bases de datos,
- aumento de tasa de éxito por target,
- reducción de semanas entre campaña y modelo actualizado.
La IA sin métricas termina como demo eterna.
Preguntas que suelen hacer equipos mineros (y respuestas directas)
¿La IA reemplaza al geólogo o al ingeniero de minas?
No. Reemplaza tareas repetitivas y mejora la consistencia. La decisión final —dominios, interpretación, riesgos— sigue siendo humana y debe quedar documentada.
¿Cuándo se ve valor: en exploración o recién en operación?
En ambos. En exploración, el valor suele verse como menos metros improductivos y ciclos de decisión más cortos. En operación, como más disponibilidad, menos incidentes y mejor control de ley.
¿Qué dato mínimo necesito para empezar?
Un set ordenado de perforación (collar, survey, assays), un GIS básico y criterios de QA/QC. Con eso ya puedes correr priorización de targets y analítica de calidad.
Pico Machay como señal de una tendencia más grande en Perú
Que una compañía compre un proyecto aurífero avanzado para empujarlo hacia producción en un ciclo de precios altos no sorprende. Lo que sí marca tendencia es la expectativa (cada vez más normal) de que la velocidad y la disciplina técnica se logren con analítica, automatización e IA, no solo con más gente y más perforadoras.
En esta serie sobre cómo la IA está transformando la minería y los servicios mineros en Perú, Pico Machay calza perfecto como caso: tiene datos históricos por ordenar, decisiones de exploración por priorizar y un camino a producción que exige menos improvisación y más control.
Si estás evaluando IA para exploración, planificación o servicios mineros, mi recomendación es concreta: elige 2–3 decisiones críticas, conecta datos, define métricas y ejecuta un piloto corto. Lo demás llega después.
¿Tu organización está preparada para tomar decisiones geológicas y operativas con modelos que se actualizan cada semana, en vez de cada trimestre?