Oro y plata en récord: IA para competir en Perú

A fines de 2025, el oro, la plata y el platino marcaron máximos históricos y cerraron el año con un rally que no pasa desapercibido. Detrás del titular hay dos fuerzas que suelen empujar estos movimientos: tensiones geopolíticas y debilidad del dólar estadounidense. Para la minería peruana —y para las empresas de servicios mineros— esto no es “solo mercado”: es presión directa sobre presupuestos, planes de mina, abastecimiento, seguridad, contratos y, sobre todo, decisiones.

La lectura fácil es celebrar: “si sube el precio, suben los ingresos”. La realidad es más incómoda. Cuando los metales preciosos se disparan, también sube la volatilidad y la competencia por capital, equipos y talento; además, se endurecen expectativas de cumplimiento ambiental, trazabilidad y continuidad operativa. La mejor defensa no es adivinar el próximo precio: es operar mejor, más rápido y con menos incertidumbre. Ahí la inteligencia artificial (IA) deja de ser un experimento y se vuelve herramienta de gestión.

Este artículo conecta el rally de metales preciosos con un tema central de nuestra serie “Cómo la IA Está Transformando la Minería y los Servicios Mineros en Perú”: cómo usar IA para optimizar operaciones y manejar entornos cambiantes cuando el mercado aprieta.

Qué nos dice el rally de metales preciosos (y por qué importa en Perú)

El punto clave: cuando oro, plata y platino suben a récords, no solo cambia el precio; cambia el riesgo operativo y financiero. El rally suele atraer más inversión al sector, acelera decisiones de expansión y vuelve más sensibles los flujos de caja ante cualquier interrupción.

En Perú, donde la minería convive con retos logísticos, sociales y regulatorios, este contexto se traduce en preguntas concretas:

• ¿Qué frentes se priorizan si el precio sostiene el margen… pero la ley promedio cae?
• ¿Cuánto inventario crítico conviene mantener si la cadena de suministro se tensiona?
• ¿Qué pasa con los contratos de energía, explosivos o transporte ante shocks externos?

Geopolítica + dólar: el “ruido” que se vuelve variable de negocio

En metales preciosos, la geopolítica y el dólar no son ruido de noticias; son variables que afectan decisiones de inversión. Si el dólar se debilita, los commodities suelen ganar atractivo como reserva de valor, y se intensifica la demanda financiera (y a veces también industrial, en el caso de la plata).

Para operaciones mineras, esto se traduce en escenarios con más dispersión: semanas de calma y, de pronto, una ventana corta donde conviene vender, asegurar insumos, renegociar fletes o ajustar el plan de producción. El problema: muchas compañías aún operan con ciclos de decisión lentos, basados en reportes semanales y análisis manual.

Volatilidad de precios = urgencia de eficiencia operativa

Respuesta directa: la volatilidad vuelve más valioso cada punto de eficiencia, porque el margen puede ampliarse o evaporarse en poco tiempo. Si el precio sube, hay tentación de “pisar el acelerador”; pero si la operación no es robusta, acelerar también amplifica fallas (paradas no planificadas, cuellos de botella, reprocesos).

En mi experiencia, la mayoría de equipos subestima este efecto: se discute el precio, pero no se cuantifica el costo de la variabilidad interna. Y en minería, la variabilidad interna es enorme: dureza del mineral, humedad, granulometría, disponibilidad de equipos, calidad de datos, tiempos de ciclo, etc.

Dónde se “escapa” el valor cuando el precio sube

Cuando hay rally, aparecen tres fugas típicas de valor:

1. Decisiones tardías: se reacciona después, no antes (compra de repuestos, contratación, mantenimiento).
2. Planeamiento desconectado: mina, planta, mantenimiento y logística optimizan en silos.
3. Baja visibilidad: indicadores se ven, pero no se predicen (se reporta lo que pasó, no lo que viene).

La IA no arregla todo por arte de magia, pero sí permite algo muy concreto: pasar de “explicar el pasado” a “anticipar el futuro” con suficiente precisión para actuar.

Cómo la IA ayuda a mineras y proveedores a responder mejor

La idea central: la IA reduce incertidumbre operativa en un contexto de precios inciertos. No se trata de “predecir el mercado” como una bola de cristal, sino de optimizar lo controlable: producción, recuperación, energía, mantenimiento, seguridad, inventarios y cumplimiento.

IA para mantenimiento predictivo: menos paradas, más disponibilidad

Si el precio del metal sube, cada hora de planta parada cuesta más. El mantenimiento predictivo con modelos de machine learning busca detectar patrones tempranos de falla (vibración, temperatura, consumo eléctrico, presión hidráulica).

Aplicación típica en servicios mineros en Perú:

• Priorización de inspecciones basada en riesgo (no en calendario).
• Recomendaciones de repuestos críticos por probabilidad de falla.
• Ventanas óptimas de intervención para minimizar impacto en throughput.

Una frase que uso mucho con equipos de operaciones: “la disponibilidad no se declara, se construye con señales tempranas”. La IA acelera esa lectura.

Optimización de planta: recuperación, energía y estabilidad

En concentradoras, pequeñas mejoras sostenidas valen más que “grandes ideas” que nunca estabilizan. Los modelos de IA pueden apoyar en:

• Control avanzado (setpoints recomendados) para molienda y flotación.
• Predicción de variables difíciles (por ejemplo, calidad de alimentación) para ajustar antes de que el proceso se descontrole.
• Reducción de consumo específico de energía mediante recomendaciones operativas.

El beneficio no es solo más recuperación; es menos variabilidad. Y la variabilidad es el enemigo silencioso cuando el mercado está nervioso.

IA para planeamiento y cadena de suministro: decidir con escenarios

En un rally con tensiones globales, la cadena de suministro se vuelve frágil. La IA ayuda a simular escenarios y tomar decisiones con números, no con intuición.

Ejemplos prácticos:

• Modelos de demanda para consumibles (bolas de molienda, reactivos, combustibles) considerando plan de mina y estacionalidad.
• Detección de riesgos de proveedores (retrasos repetidos, variabilidad de lead time).
• Optimización de inventarios para evitar quiebres sin inflar capital inmovilizado.

Para una empresa de servicios mineros, esto también es ventaja competitiva: ofrecer disponibilidad garantizada (o penalidades mejor gestionadas) depende de una logística predictiva.

IA para riesgo y seguridad: geopolítica afuera, riesgos adentro

La geopolítica no se controla, pero los riesgos operativos sí se gestionan mejor. En Perú, la IA puede aportar en:

• Monitoreo de condición de taludes con series temporales y alertas.
• Analítica de fatiga en flotas (telemetría + turnos) para reducir incidentes.
• Clasificación automática de reportes HSE y hallazgos de inspección para priorizar acciones.

Una operación más segura es, también, una operación más rentable cuando el precio se mueve rápido: menos interrupciones y menos costos imprevistos.

Qué significa esto para la minería peruana en 2026: del “precio” a la “resiliencia”

Respuesta directa: el 2026 va a premiar a las compañías que conviertan volatilidad en disciplina operativa. El rally de fin de año suele crear expectativas, pero el mercado puede girar. Si el precio corrige, solo queda la eficiencia.

Aquí aparece un enfoque que funciona bien en Perú: construir resiliencia con IA en tres capas.

1) Datos confiables (antes que modelos “bonitos”)

Si tus datos de sensores, mantenimiento o laboratorio están incompletos, la IA amplifica problemas. La base es:

• Catálogo de activos y tags consistente.
• Historial de fallas bien codificado.
• Integración mínima entre operación (OT) y negocio (IT) con gobernanza.

2) Casos de uso con ROI claro en 90–120 días

La adopción despega cuando el equipo ve resultados rápido. Buenos candidatos:

• Predicción de fallas en activos críticos (bombas, fajas, chancado).
• Optimización de energía en molienda.
• Forecast de consumo de reactivos e inventario.

Si el caso de uso no se puede medir, no se puede defender en comité.

3) Cambio operativo: IA como copiloto, no como juez

La resistencia típica es humana: “el modelo no conoce mi planta”. La mejor implementación que he visto es la que trata la IA como copiloto:

• Recomendación + explicación (por qué sugiere eso).
• Pruebas controladas (A/B operacional cuando sea posible).
• Retroalimentación del operador para recalibrar.

Una implementación de IA que no cambia rutinas de operación termina como dashboard decorativo.

Preguntas comunes (y respuestas sin rodeos)

“¿La IA puede predecir el precio del oro o la plata?”

Puede modelar escenarios y correlaciones, pero en minería el mayor valor suele estar en predecir tu desempeño: disponibilidad, recuperación, costos, lead times. Eso sí es accionable.

“¿Necesito un ‘data lake’ enorme para empezar?”

No. Para muchos casos, basta con integrar fuentes clave (historial de mantenimiento, SCADA/historiador, laboratorio) y asegurar calidad. Empieza pequeño, pero con foco.

“¿Qué gana una empresa de servicios mineros con IA?”

Gana contratos más defendibles: mejor cumplimiento de SLA, menos penalidades, mejor planificación de cuadrillas, y propuestas basadas en evidencia (no en promesas).

Cierre: el rally es noticia; la productividad es estrategia

Los máximos históricos del oro, la plata y el platino en 2025 reflejan un mundo más incierto: tensiones geopolíticas, moneda fuerte o débil, cambios rápidos de apetito por riesgo. En Perú, esa incertidumbre cae directo sobre la operación. Y ahí mi postura es clara: cuando el mercado se acelera, la minería necesita decisiones más rápidas y procesos más estables.

La IA está cumpliendo ese rol en la minería y los servicios mineros: mantenimiento predictivo para proteger disponibilidad, optimización de planta para reducir variabilidad, analítica de supply chain para evitar quiebres, y modelos de riesgo para operar con más seguridad.

Si 2026 arranca con precios altos, la pregunta útil no es cuánto va a durar el rally, sino esta: ¿qué parte de tu operación todavía decide mirando el retrovisor, y cuál ya está usando IA para mirar la curva que viene?