La inversión no minera en 2026 crecería más lento. Descubre cómo la IA ayuda a reducir costos, planificar escenarios y sostener proyectos en año electoral.
Inversión no minera 2026: IA para crecer sin sobresaltos
La inversión privada más allá de la minería tiene una lectura clara para 2026: seguirá avanzando, pero a un ritmo más moderado. Ese es el mensaje que deja el resumen del artículo de Guadalupe Gamboa sobre los proyectos que “resistirían” un año electoral. Y, si trabajas en proyectos, finanzas, operaciones o transformación digital en Perú, sabes por qué esto pesa: en años electorales, la inversión no se detiene por falta de ideas, se frena por incertidumbre, por costos de coordinación y por decisiones que se postergan “hasta tener más claridad”.
Aquí va mi postura: cuando el entorno político mete ruido, lo que separa a las empresas que ejecutan de las que esperan es su capacidad de planificar con datos, controlar costos y demostrar resultados tempranos. En minería, esa disciplina se ha vuelto casi una obligación. Y hoy hay una herramienta que está ayudando a sostener esa disciplina: la inteligencia artificial (IA).
Esta nota es parte de la serie “Cómo la IA Está Transformando la Minería y los Servicios Mineros en Perú”, pero con un giro: usar el aprendizaje del sector minero como espejo para entender cómo la IA puede sostener la inversión no minera (agroindustria, logística, energía, construcción, servicios) cuando el ciclo político se pone impredecible.
Por qué la inversión no minera se enfría en año electoral (y qué se puede hacer)
La razón principal no es “miedo”, es asimetría de información. En año electoral, cambian supuestos: tipo de cambio, permisos, prioridades regionales, velocidad de trámites, conflictos sociales, disponibilidad de crédito. La inversión no minera —que suele depender más de permisos locales, cadenas de suministro y demanda interna— es especialmente sensible.
Lo que funciona en la práctica es reducir la incertidumbre a dos cosas manejables:
- Riesgo operativo (costos, productividad, fallas, tiempos muertos).
- Riesgo de ejecución (cronograma, proveedores, logística, permisos, calidad de datos).
La minería en Perú lleva años profesionalizando esto con estándares, mantenimiento predictivo, control de flota, monitoreo remoto y modelos de costos. La idea no es “copiar minería”, sino copiar el enfoque: controlar variabilidad. Y ahí la IA aporta algo concreto: convierte señales dispersas (sensores, transacciones, tickets, imágenes, clima, inventarios) en decisiones más rápidas.
Frase para recordar: en año electoral, gana quien puede probar que su plan funciona con evidencia semanal, no con promesas trimestrales.
La minería como referencia: la IA no es un piloto, es una rutina
En servicios mineros y operaciones mineras, la IA se usa cada vez más para tres objetivos muy “de negocio”:
- Reducir costos sin recortar capacidad crítica.
- Mejorar la continuidad (menos paradas no programadas).
- Planificar mejor (producción, mantenimiento, inventarios, seguridad).
Lo que ya se ve en campo (y por qué importa fuera de minería)
- Mantenimiento predictivo: modelos que anticipan fallas en bombas, fajas, chancadoras o flota. ¿El impacto? Menos paradas, menos repuestos urgentes, menos horas extra.
- Optimización de rutas y despacho: algoritmos para asignar equipos, secuenciar tareas y reducir tiempos de espera.
- Visión por computadora: detección de condiciones inseguras, conteo de material, inspecciones visuales automatizadas.
- Analítica avanzada para costos: detectar “fugas” (sobrecostos por mala programación, compras tardías, consumo anómalo de combustible).
La lección para el mundo no minero es directa: la IA se paga cuando reduce variabilidad. Y en un año electoral, la variabilidad (de precios, tiempos, permisos, demanda) tiende a subir.
Sectores no mineros en Perú que pueden “resistir” mejor con IA en 2026
Si la inversión privada no minera crecerá más lento en 2026, la pregunta útil es: ¿dónde tiene más sentido poner el foco para sostener ejecución y rentabilidad?
Agroindustria: productividad y riesgo climático en la misma ecuación
La agroindustria peruana compite con márgenes sensibles y logística exigente. La IA ayuda cuando se usa para decisiones de cada semana:
- Pronóstico de rendimiento (yield) combinando historial, riego, suelo y clima.
- Detección temprana de plagas/enfermedades con visión por computadora en campo.
- Optimización de riego y fertilización para reducir costos de agua y energía.
Resultado esperado (medible): menos merma, menos aplicaciones “a ojo”, mejor planificación de cosecha y transporte.
Logística y puertos: menos cola, menos sobrecosto
En año electoral, el costo de demoras y reprogramaciones se siente más. La IA puede:
- Predecir congestión y recalcular rutas según tráfico, ventanas de entrega y restricciones.
- Optimizar carga y despacho para reducir viajes vacíos.
- Detectar anomalías en inventarios y trazabilidad (pérdidas, roturas de cadena de frío).
La minería ya usa lógica de despacho y planificación; logística puede tomar ese mismo patrón de “centro de control” con analítica.
Energía y utilities: confiabilidad, pérdidas y mantenimiento
Aquí la palabra clave es continuidad. La IA se aplica a:
- Pronóstico de demanda por zona y hora.
- Mantenimiento predictivo en transformadores, subestaciones o activos críticos.
- Detección de pérdidas técnicas/no técnicas con modelos de consumo.
Menos fallas y mejor control de pérdidas estabilizan caja, algo valioso cuando el mercado se pone conservador.
Construcción e infraestructura: controlar avances con evidencia
En proyectos, lo que mata la rentabilidad es el desfase entre avance real y avance reportado. IA + visión por computadora puede:
- Medir avance con imágenes (drones/cámaras) y compararlo con el cronograma.
- Detectar riesgos de seguridad en obra.
- Anticipar desvíos de materiales y productividad.
La minería es intensa en proyectos CAPEX; su disciplina de control de avance se traslada perfecto a infraestructura.
Tres usos de IA que más ayudan cuando hay incertidumbre política
La IA no “adivina” elecciones, pero sí reduce el costo de operar con escenarios cambiantes. Estos tres usos son los más rentables en contextos inciertos.
1) Planificación por escenarios con datos reales (no con supuestos estáticos)
La mayoría de empresas hace escenarios en Excel y los actualiza tarde. Con IA/analítica avanzada puedes:
- Actualizar escenarios semanalmente con ventas, costos, inventarios, tipo de cambio y lead times.
- Simular decisiones: “si sube el flete 12%”, “si el permiso se retrasa 30 días”, “si la demanda cae 8%”.
- Definir gatillos de acción: cuándo congelar CAPEX, cuándo acelerar compras, cuándo renegociar.
Esto se parece a cómo una operación minera ajusta plan de mina según ley, disponibilidad de equipos y costos.
2) Reducción de costos “invisibles” (los que no salen en un recorte lineal)
En año electoral se habla de recortar, pero el recorte lineal suele dañar capacidad. La IA ayuda a atacar desperdicios:
- Compras: detección de variación de precios por proveedor y oportunidades de consolidación.
- Mantenimiento: repuestos críticos, rotación, fallas recurrentes.
- Operaciones: tiempos muertos, reprocesos, calidad.
Mi experiencia viendo proyectos de analítica: cuando el dato está medianamente ordenado, casi siempre aparecen 10–20 “fugas” que explican gran parte del sobrecosto.
3) Gestión de riesgos operativos y reputacionales con trazabilidad
En Perú, el riesgo social y regulatorio se gestiona mejor con trazabilidad y respuesta rápida.
- Modelos de alerta temprana con tickets, incidentes, quejas, paradas, y variables externas.
- Automatización de reportes para stakeholders con lenguaje claro (IA generativa) basada en datos auditables.
En minería, la comunicación con comunidades, autoridades y corporativo exige consistencia. En sectores no mineros, esa disciplina también se vuelve ventaja.
Ruta práctica: cómo implementar IA sin “proyecto eterno”
La mayoría se cae por dos razones: datos desordenados y expectativas infladas. Lo que funciona es un enfoque de 90 días, con un caso de uso pequeño pero serio.
Paso 1: elegir un caso de uso con impacto y dueño claro
Busca un problema con estas condiciones:
- Impacto económico mensual (costos o ingresos).
- Datos disponibles (aunque imperfectos).
- Un responsable que use el resultado cada semana.
Ejemplos típicos: pronóstico de demanda, mantenimiento predictivo en un activo crítico, optimización de rutas, detección de mermas.
Paso 2: preparar datos “suficientes”, no perfectos
No esperes un lago de datos ideal. Define:
- Fuentes mínimas (ERP, CMMS, WMS, sensores, planillas).
- Diccionario simple de variables.
- Reglas de calidad (fechas, unidades, duplicados).
Paso 3: desplegar con métricas de negocio
Mide desde el día 1:
- Ahorro por reducción de paradas/mermas.
- Cumplimiento de OTIF (entregas a tiempo y completas) o SLA.
- Disminución de consumo específico (energía/combustible por unidad).
- Variación del forecast vs. real.
Si no se puede medir, no es proyecto: es experimento.
Paso 4: escalar por “familias” de casos de uso
Cuando un caso funciona, se replica:
- De un activo a una flota.
- De una planta a varias sedes.
- De un almacén a toda la red.
Así se construye una cartera de IA parecida a la de minería: incremental, operativa, con ROI acumulativo.
Preguntas que suelen salir (y respuestas directas)
¿La IA reemplaza personas?
En la práctica, reordena el trabajo: menos tiempo en reportes manuales y más tiempo en decisiones. Las empresas que ganan son las que forman “traductores” entre operación y datos.
¿Qué pasa si no tengo sensores o IoT?
Se puede empezar con datos transaccionales: compras, mantenimiento, producción, despacho, ventas. Muchos ahorros salen de ahí.
¿Cuánto cuesta empezar?
Depende del alcance, pero el mayor costo suele ser interno: tiempo de expertos y disciplina para cambiar rutinas. Por eso conviene un caso de uso acotado, con métricas y decisiones semanales.
La inversión que “resiste” es la que se puede gestionar
El resumen del RSS apunta a una verdad incómoda: en 2026 la inversión privada no minera en Perú avanzaría, sí, pero más lento de lo que se esperaba. La respuesta no es esperar a que pase el ruido político. La respuesta es operar con un sistema que aguante ruido.
La minería ya mostró el camino: control, datos, disciplina operativa y tecnología aplicada a problemas específicos. En sectores no mineros, la IA cumple el mismo rol: reducir incertidumbre transformándola en decisiones repetibles, con métricas.
Si estás evaluando proyectos para 2026, yo lo pondría así: no compitas por “el mejor plan” en PowerPoint; compite por el mejor sistema para ajustar el plan cada semana. ¿Qué proceso crítico en tu operación debería ser el primero en pasar por esa lógica?