IA para destrabar proyectos mineros de US$ 31,500 millones

Los precios de los metales se dispararon en 2025, pero en Perú ocurrió algo que suena contraintuitivo: una cartera de proyectos mineros por alrededor de US$ 31,500 millones sigue sin fecha clara de ejecución. Oro, cobre y plata con buen viento de mercado… y aun así, el desarrollo no despega.

Most companies get this wrong: creen que el problema es solo “permits” o “conflictos”, y que la solución es esperar a que el ciclo de precios haga el trabajo. La realidad es más incómoda. Los retrasos suelen venir de decisiones tardías, información fragmentada y una gestión de riesgos que reacciona cuando ya es tarde.

Este post forma parte de la serie “Cómo la IA Está Transformando la Minería y los Servicios Mineros en Perú”. Y el punto de hoy es directo: la IA (bien aplicada) puede reducir la incertidumbre y acelerar decisiones en planeamiento, ejecución y relación con stakeholders. No reemplaza la licencia social ni el rigor ambiental, pero sí evita que un proyecto se quede “congelado” por meses por falta de señales claras.

Por qué hay proyectos sin fecha aunque el precio acompañe

Respuesta corta: porque el precio alto no arregla cuellos de botella internos ni externos; solo vuelve más costoso el tiempo perdido.

Cuando los metales suben, el incentivo económico es evidente. Pero un proyecto no se mueve solo con NPV en una hoja de cálculo. Se mueve cuando se alinean, a la vez:

• EIA, permisos y cronogramas realistas (y no “optimistas para comité”).
• Capacidad logística y de contratistas (equipos, campamentos, energía, agua, carreteras, puertos).
• Gestión social sostenida (no “campañas” aisladas).
• Control de costos y riesgo de CAPEX/OPEX en un entorno inflacionario.
• Gobernanza del dato (sin eso, la organización discute opiniones, no evidencias).

En diciembre de 2025, además, hay un factor estacional que pega fuerte: cierres presupuestales, renegociaciones de contratos y reprogramaciones de portafolio. Si no llegas a fin de año con un caso actualizado y defendible, el proyecto se te va al siguiente ciclo.

La paradoja peruana que deja entrever el RSS (“récord de metales, poco avance”) es un síntoma: la industria no está fallando por falta de oportunidades, está fallando por falta de velocidad de decisión con información confiable.

El costo real del retraso: no es solo dinero, es credibilidad

Respuesta corta: cada mes de retraso sube el costo, baja la confianza y aumenta el riesgo social.

En proyectos mineros, el retraso rara vez es lineal. Empieza como “tres meses más” y termina afectando el proyecto completo:

CAPEX y contratos: el efecto bola de nieve

• Revisión de precios por inflación y tipo de cambio.
• Ventanas perdidas para compras de largo plazo (motores, chancadoras, celdas, camiones).
• Penalidades, claims y renegociaciones con EPC/EPCM.

En la práctica, un cronograma que se mueve obliga a reoptimizar todo: secuencia de obras, logística, personal, seguridad, permisos parciales, etc. Y esa reoptimización cuesta.

Licencia social: el tiempo “vacío” se llena de rumores

Cuando un proyecto no avanza, las comunidades y autoridades locales ven señales confusas: “¿se va a hacer o no?”, “¿quién responde?”, “¿por qué prometieron X y ahora nada?”. La falta de comunicación consistente se convierte en un riesgo operativo.

Aquí la IA no reemplaza el trabajo territorial, pero sí puede ayudar a no cometer errores básicos: mensajes inconsistentes, compromisos sin trazabilidad, y ausencia de alertas tempranas.

Frase para enmarcar: un proyecto minero sin calendario creíble se convierte en un proyecto minero sin narrativa creíble.

Dónde la IA sí destraba: 4 palancas prácticas (y medibles)

Respuesta corta: planificación predictiva, asignación inteligente de recursos, gestión social basada en señales y control de riesgos en tiempo real.

La IA en minería en Perú no debería venderse como “robots y ciencia ficción”. La adopción útil suele empezar con cosas menos glamorosas y más efectivas: datos, alertas y decisiones.

1) Planificación predictiva: cronogramas que se ajustan antes del choque

En muchos proyectos, el cronograma vive en silos (Primavera, Excel, correos, reuniones). La IA aporta cuando integra señales y predice impactos:

• Modelos que estiman probabilidad de atraso por paquete de trabajo.
• Simulación de escenarios (clima, logística, permisos por hito).
• Identificación de “rutas críticas ocultas” (no solo la ruta crítica formal).

Ejemplo aplicable a Perú: si una obra depende de accesos, campamento y suministro eléctrico, la IA puede detectar que el verdadero cuello de botella no es la obra civil, sino la entrega de un transformador o el tiempo de un permiso específico. Eso cambia la decisión: compras antes, re-secuencias, o habilitas alternativas.

2) Asignación de recursos y contratistas: menos intuición, más evidencia

Cuando el mercado está caliente, los recursos escasean. La IA permite decidir con mejor base:

• Optimización de flota y equipos por frentes.
• Predicción de productividad por contratista según historial (propio y de mercado).
• Recomendaciones de secuenciación para evitar “picos” de personal difíciles de cubrir.

Un error típico es “meter más gente” para recuperar plazo. En minería eso suele subir incidentes y bajar productividad. La IA ayuda a identificar cuándo la recuperación de plazo es realista y cuándo es solo un deseo.

3) Gestión de stakeholders con analítica: escuchar mejor, reaccionar antes

La relación con comunidades, autoridades y proveedores se gestiona con reuniones, actas, compromisos y mucha fricción. Aquí la IA funciona si se alimenta de información correcta y con límites claros:

• Clasificación automática de compromisos (tema, urgencia, responsable, fecha).
• Detección de tendencias en reclamos y preocupaciones por zona.
• Alertas por “silencios” peligrosos: periodos sin respuesta o compromisos repetidos.

Para servicios mineros (comunicaciones, relacionamiento, legal, gestión social), esto abre una oferta concreta: tableros de trazabilidad de compromisos y riesgos sociales que conversan con el cronograma del proyecto.

4) Riesgos integrados (permisos + ingeniería + social + supply): un solo tablero

El gran problema de los proyectos “sin fecha” es que cada área defiende su verdad. La IA puede ayudar a unificar:

• Un risk register vivo con scoring dinámico.
• Modelos que conectan riesgos con hitos (si falla A, impacta B y C).
• Priorización automática: qué riesgo atacar primero según impacto en plazo y costo.

Esto no elimina la discusión. La mejora es que la discusión parte de datos y escenarios, no de percepciones.

Cómo implementar IA en un proyecto minero sin morir en el intento

Respuesta corta: empezar pequeño, con un caso de uso de alto dolor y datos disponibles; luego escalar con gobernanza.

He visto que la adopción falla cuando se intenta “poner IA a todo” desde el día 1. En minería y servicios mineros, el enfoque que más funciona es por oleadas.

Paso 1: elegir un caso de uso que pague rápido

Tres candidatos típicos en Perú:

1. Predicción de atrasos por paquetes de construcción.
2. Control de costos con detección de desviaciones tempranas.
3. Trazabilidad de compromisos sociales conectada a cronograma.

Criterio práctico: si en 60–90 días no puedes mostrar una mejora visible (menos reproceso, menos reclamos, menos desviaciones), el proyecto de IA se enfría.

Paso 2: ordenar datos (lo mínimo viable)

No necesitas “data lake perfecto”, pero sí:

• Catálogo de fuentes (cronograma, reportes diarios, compras, actas).
• Reglas de calidad (campos obligatorios, nombres estándar).
• Permisos y roles (quién ve qué).

Paso 3: poner a Operaciones y Proyecto como dueños, no como usuarios

Si el área de IA o TI “maneja” todo, el modelo queda huérfano. Lo correcto es que el área de Proyecto sea responsable del KPI, y la capa analítica sea un habilitador.

Paso 4: gobernanza y seguridad (sin paranoia, pero en serio)

En minería, el dato es sensible: costos, reservas, conflictos, contratos. Implementa:

• Auditoría de accesos.
• Versionado de modelos.
• Registro de decisiones sugeridas vs. tomadas.

Preguntas que tu directorio debería estar haciendo (y casi nunca hace)

Respuesta corta: si no puedes responder estas preguntas con datos, tu proyecto seguirá “sin fecha”.

• ¿Cuál es el top 10 de riesgos que mueve la fecha de primera producción y cuánto cuesta cada semana de atraso?
• ¿Qué señales tempranas estamos monitoreando y con qué frecuencia? (no “reuniones”, señales).
• ¿Qué compromisos sociales están vinculados a hitos críticos del proyecto?
• ¿Qué decisiones se están postergando por falta de información y cuánto cuesta esa postergación?
• ¿Qué parte del cronograma es una apuesta y qué parte está respaldada por datos?

Estas preguntas no son teóricas. Son las que separan a los proyectos que avanzan de los que se quedan en “cartera”.

Qué gana Perú si destraba esa cartera (y qué pierden las empresas si no lo hacen)

Respuesta corta: destrabar inversión acelera empleo, canon y cadena de proveedores; no destrabarla deja valor en la mesa justo cuando el mercado paga.

Cuando una cartera relevante se queda sin fecha, el costo no lo absorbe solo la minera. Se afecta:

• La cadena de servicios mineros (mantenimiento, transporte, campamentos, ingeniería).
• La planificación regional (empleo, infraestructura complementaria).
• La recaudación y el flujo futuro de canon, con su impacto político.

La postura que tomo es clara: si 2025 mostró precios altos sin ejecución, 2026 debería ser el año de la eficiencia de decisiones. Y ahí la IA tiene un espacio real, siempre que se implemente con foco y con dueños operativos.

Idea fuerza: la IA no acelera permisos por arte de magia; acelera la claridad para decidir y coordinar.

Próximo paso: una “radiografía” de 30 días para saber dónde se atasca tu proyecto

Si estás en una minera o en una empresa de servicios mineros y ves síntomas como “no hay fecha”, “falta información”, “cada área dice algo distinto”, hay una forma pragmática de empezar sin discursos:

1. Mapear 10 hitos críticos y su evidencia (documentos, estado, responsable).
2. Levantar fuentes de datos que ya existen (cronograma, compras, reportes, actas).
3. Definir 3 KPIs: probabilidad de atraso, desvío de costo, cumplimiento de compromisos.
4. Construir un primer tablero con alertas y una predicción simple.

Eso no reemplaza el trabajo técnico ni social. Pero te devuelve algo que hoy vale oro (y cobre, y plata): un calendario defendible.

La serie “Cómo la IA Está Transformando la Minería y los Servicios Mineros en Perú” seguirá con casos de uso más aterrizados (operaciones, mantenimiento, supply y comunicación). Por ahora, dejo una pregunta abierta: ¿tu organización está postergando decisiones por falta de datos… o por costumbre?