APP en Perú: cómo la IA refuerza transparencia y control

El 24/12/2025, mientras la mayoría estaba pensando en cenas y viajes, el Ministerio de Economía y Finanzas (MEF) publicó el reglamento de la nueva ley de Asociaciones Público-Privadas (APP). Ese detalle de calendario no es menor: cuando una norma sale en un momento “silencioso”, el riesgo es que el debate se enfríe y que la implementación caiga en lo de siempre: papeles, interpretaciones, y fiscalización tardía.

En minería y servicios mineros, esto pega directo. Muchas inversiones estratégicas —carreteras logísticas, energía, agua, plantas de tratamiento, puertos, conectividad— pueden estructurarse como APP o dependen de infraestructura concesionada. Y si el Estado está ajustando “cerrojos” para no repetir casos polémicos como Olmos, el sector privado también tiene que ajustar su forma de gestionar cumplimiento.

Mi postura es simple: la regulación y la tecnología no compiten; se necesitan. Un reglamento más exigente en transparencia y control pide, en la práctica, herramientas que permitan ver lo que pasa (y demostrarlo) en tiempo real. Ahí entra la inteligencia artificial (IA): no para “automatizar todo”, sino para hacer verificable lo que hoy es discutible.

Qué cambia con el reglamento APP y por qué le importa a minería

Respuesta directa: el reglamento APP empuja a que los proyectos estén mejor diseñados, más auditables y con menos espacio para ambigüedades que terminan en adendas, sobrecostos o arbitrajes.

Aunque el RSS solo confirma la publicación del reglamento y su enfoque en “cerrojos” para evitar repetir Olmos, el mensaje es claro: menos discrecionalidad y más trazabilidad. En términos operativos, eso suele traducirse en:

• Mayor demanda de sustento técnico para decisiones (costos, plazos, riesgos).
• Reglas más estrictas para modificaciones contractuales.
• Énfasis en asignación de riesgos y en mecanismos de seguimiento.
• Necesidad de reporting consistente a entidades públicas y stakeholders.

El punto ciego habitual: cumplimiento que llega tarde

En proyectos de infraestructura (y más cuando sirven a minería), el problema rara vez es “falta de norma”. El problema es que el cumplimiento se vuelve un ejercicio de fin de mes: reportes armados a mano, evidencia dispersa en correos, actas en PDFs, y datos operativos en sistemas que no conversan.

Cuando explota un conflicto (adenda, penalidad, controversia), recién se busca “la verdad” en retrospectiva. Eso es carísimo.

Por qué el caso Olmos se volvió un fantasma útil

No hace falta entrar en detalles para entender la lección que el Estado quiere instalar: un proyecto puede ser técnicamente viable y aun así fracasar si:

• Los supuestos no se monitorean.
• Los cambios se normalizan sin evaluación costo-beneficio.
• La información llega tarde o llega incompleta.

Si el reglamento quiere prevenir eso, entonces la industria debería preguntarse: ¿cómo demostramos, con datos, que estamos cumpliendo y gestionando riesgos?

IA aplicada a APP: de “papeles” a evidencia verificable

Respuesta directa: la IA ayuda a convertir obligaciones contractuales y regulatorias en controles medibles (alertas, indicadores, evidencias) que reducen disputas y mejoran la gobernanza.

La minería en Perú ya trabaja con telemetría, SCADA, mantenimiento predictivo, control de flotas. El salto ahora es usar IA para lo menos glamoroso, pero más decisivo en una APP: cumplimiento normativo, transparencia, y gestión de contratos.

1) Lectura inteligente de contratos y obligaciones (Contract Intelligence)

En una APP conviven contrato, anexos, cronogramas, matrices de riesgo, actas, comunicaciones, informes. La IA (especialmente modelos de lenguaje con controles empresariales) permite:

• Extraer obligaciones por parte (concesionario/Estado/supervisor).
• Identificar hitos y fechas críticas.
• Mapear condiciones precedentes y dependencias.
• Detectar cláusulas de cambio, penalidades, y causales de controversia.

Esto no reemplaza al abogado. Lo vuelve más rápido y más consistente.

“Si una obligación no está convertida en un control con evidencia, es solo una promesa bien redactada.”

2) Monitoreo continuo con analítica y alertas (cumplimiento en tiempo real)

La transparencia no se logra publicando un PDF cada trimestre. Se logra reduciendo la distancia entre el hecho y el reporte.

Ejemplos útiles en proyectos mineros vinculados a APP:

• Avance físico vs. avance financiero: detección de desvíos tempranos.
• Control de plazos: alertas por ruta crítica y retrasos recurrentes.
• KPIs de operación (si aplica): disponibilidad, incidentes, paradas no programadas.
• Riesgos ambientales y sociales: patrones de quejas, incidentes, compromisos pendientes.

La IA aquí funciona como “radar”: identifica anomalías y prioriza qué revisar primero.

3) Auditoría digital: trazabilidad y evidencia robusta

Una auditoría sólida necesita tres cosas: dato, contexto y cadena de custodia.

Con enfoque digital:

• Se centralizan evidencias (informes, fotos georreferenciadas, bitácoras).
• Se automatiza el registro de quién aprobó qué y cuándo.
• Se pueden generar “paquetes de cumplimiento” por hito contractual.

En minería, donde conviven múltiples contratistas, esto reduce el típico “nadie sabe cuál es la versión final” que termina alimentando reclamos.

Casos de uso concretos para minería y servicios mineros

Respuesta directa: los mejores casos de uso combinan datos operativos + datos documentales para disminuir controversias y mejorar performance contractual.

Aterrizo esto a situaciones reales del día a día en Perú, especialmente en corredores mineros y operaciones remotas.

IA para control de adendas y cambios de alcance

Si el espíritu del reglamento APP es poner cerrojos, el sector privado debe profesionalizar su “cambio control”. Con IA se puede:

1. Clasificar solicitudes de cambio por causa (clima, permisos, interferencias, diseño, terceros).
2. Estimar impacto en plazo y costo usando históricos.
3. Verificar si corresponde a riesgo asignado o no.
4. Preparar la carpeta de sustento con evidencia y referencias contractuales.

Resultado: menos discusiones por narrativa, más discusión por datos.

IA para supervisión de obras y mantenimiento (visión computacional)

Cuando hay infraestructura crítica (vías, puentes, fajas, líneas eléctricas), la visión computacional con drones o cámaras puede:

• Comparar avance real con planificado.
• Detectar deterioro (fisuras, deformaciones, corrosión) y priorizar mantenimiento.
• Validar estándares de seguridad (PPE, zonas restringidas) con alertas.

En una APP, esto se vuelve evidencia objetiva para reportes al supervisor y para decisiones de inversión.

IA para gestión social: señales tempranas de conflicto

En proyectos con interacción comunitaria, lo que mata la continuidad no suele ser un KPI técnico: es la pérdida de confianza.

IA aplicada a texto (actas, reclamos, call center, reportes de campo) permite:

• Identificar temas recurrentes (empleo local, polvo, ruido, agua, tránsito).
• Medir tono y urgencia.
• Detectar “picos” geográficos y temporales.

Con eso, el equipo social llega antes. Y llegar antes cuesta menos.

Cómo implementar IA sin chocar con regulación, ética y ciberseguridad

Respuesta directa: el camino responsable es gobernanza de datos + IA acotada + controles de auditoría.

Diciembre suele ser mes de presupuestos y planificación 2026. Si estás en minería o servicios mineros y quieres alinear tu operación a este nuevo enfoque regulatorio, estas son decisiones prácticas.

Checklist de arranque (90 días)

• Inventario de obligaciones: contrato APP, anexos, reportes obligatorios, SLAs.
• Mapa de datos: qué está en ERP, qué está en mantenimiento, qué está en correos.
• Repositorio único: estructura de carpetas y metadatos; control de versiones.
• MVP de cumplimiento: 10-15 controles automáticos (alertas por plazos, evidencias por hito).
• Política de IA: qué se permite, qué no; manejo de datos sensibles.

Lo que yo no haría (porque sale caro después)

• Empezar por un “chatbot” sin procesos claros.
• Entrenar modelos con información contractual sin controles de acceso.
• Automatizar aprobaciones críticas sin trazabilidad humana.

En APP, la confianza se gana con disciplina documental. La IA funciona si refuerza esa disciplina.

Preguntas que tu equipo debería responder antes de la próxima reunión de directorio

Respuesta directa: si no puedes responder estas preguntas con evidencia, estás expuesto a riesgos típicos de APP (adendas, penalidades, controversias).

1. ¿Cuáles son nuestros 10 hitos contractuales más sensibles en 2026 y qué evidencia exige cada uno?
2. ¿Qué riesgos están mal medidos (porque no tenemos datos) y cuáles están mal asignados?
3. ¿Cuánto demoramos hoy en armar un reporte para el supervisor/Estado y cuántas horas-hombre consume?
4. ¿Qué porcentaje de incidentes (plazo/costo) detectamos antes de que se vuelvan controversia?

Si la respuesta es “no sabemos”, no es un problema de personas. Es un problema de sistema.

Un cierre práctico para 2026: regulación más estricta, operación más inteligente

El reglamento de la nueva ley de APP, publicado por el MEF en vísperas de Navidad, marca una dirección: menos improvisación y más control. Para minería y servicios mineros, eso significa que la competitividad no se jugará solo en CAPEX y OPEX, sino en la capacidad de demostrar cumplimiento con datos.

La buena noticia es que la IA ya está lista para ese trabajo: lectura de contratos, monitoreo continuo, auditoría digital, control de cambios y gestión social basada en señales tempranas. No suena épico, pero paga las cuentas.

Si esta nota encaja con la línea de nuestra serie “Cómo la IA Está Transformando la Minería y los Servicios Mineros en Perú”, es por una razón: la IA no solo optimiza operaciones; también ordena la relación con el Estado y con la sociedad. ¿Tu empresa está preparada para operar con “cerrojos” más exigentes… sin frenar la inversión?

Si quieres, puedo ayudarte a convertir tu contrato (APP o concesión vinculada) en un tablero de cumplimiento con alertas, evidencias y responsables en menos de 6 semanas.