ZIS Perú ya probó reducciones medibles de CO₂. Aprende cómo la IA puede escalar sostenibilidad y eficiencia en minería y servicios mineros en Perú.
ZIS Perú y la IA: sostenibilidad medible en industria y minería
En Lima y Callao ya existe una prueba concreta de que la sostenibilidad industrial no es un discurso: es un sistema de trabajo con números. El Proyecto Zonas Industriales Sostenibles en Perú (ZIS Perú) reportó una reducción anual de 6,360.55 tCO₂ y 6.9 µg de COPni (contaminantes orgánicos persistentes no intencionales), superando lo proyectado en los estudios de factibilidad (5,637.29 tCO₂ y 10.7 µg de COPni). Ese salto —con 723.26 tCO₂ adicionales respecto a lo esperado, a partir de proyectos cofinanciados y otros con recursos propios— es el tipo de evidencia que el sector minero y de servicios mineros entiende: resultados.
Ahora viene la parte incómoda: muchas empresas quieren replicar este tipo de impacto, pero no logran sostenerlo en el tiempo. No por falta de intención, sino por falta de músculo operativo: medición continua, control, trazabilidad, gestión de proveedores, y reportes consistentes para auditorías y stakeholders.
Aquí encaja perfecto el tema central de esta serie, “Cómo la IA Está Transformando la Minería y los Servicios Mineros en Perú”. Si ZIS Perú demuestra el “qué” (un modelo viable de transformación sostenible), la inteligencia artificial puede fortalecer el “cómo”: monitoreo ambiental en tiempo real, mantenimiento predictivo, optimización energética y comunicación verificable con grupos de interés.
ZIS Perú: un modelo que funciona porque combina política, empresa y medición
ZIS Perú funciona porque no se limita a buenas prácticas aisladas: crea condiciones para que la sostenibilidad sea gestionable. El proyecto —iniciado en 12/2019 en la zona industrial del Callao y hoy con alcance a nueve distritos— trabajó en tres frentes que, en mi experiencia, son los únicos que realmente escalan:
- Políticas públicas y regulaciones (para que “hacerlo bien” no sea una excepción).
- Fortalecimiento de capacidades (para que la gente sepa cómo operar el cambio).
- Implementación en empresas (para que el impacto sea tangible).
El evento “La Ruta ZIS Perú: Transformación que trasciende” (realizado el 25/11/2025) se planteó como un espacio para mostrar resultados integrales y casos de éxito en empresas como Corporación Rey, Topitop, Textiles Camones, CARVIMSA, Sudamericana de Fibras (SDF) y Precotex.
“Mantener estas prácticas en el tiempo… impulsa una economía más consciente y asegura un mejor futuro para las próximas generaciones”, sostuvo Carmen Julia García, Coordinadora Nacional del Proyecto ZIS Perú.
Esa frase tiene una clave operativa: mantener en el tiempo. Y mantener en el tiempo, en entornos industriales complejos —y aún más en minería— exige datos, disciplina y automatización.
Por qué la minería y los servicios mineros deberían mirar ZIS Perú de cerca
La minería no opera en una “zona industrial” clásica, pero sí opera en un ecosistema industrial extendido. Campamentos, plantas, talleres de mantenimiento, almacenes, transporte, contratistas, energía, agua. Si lo piensas como un mapa, una operación minera se parece a una ciudad industrial con una cadena de proveedores muy exigente.
ZIS Perú deja tres aprendizajes útiles para minería y servicios mineros en Perú:
1) La sostenibilidad necesita gobernanza, no solo iniciativas
En minería abundan pilotos: sensores aquí, un tablero allá, un reporte por presión del cliente. El problema es que sin gobernanza, el piloto muere cuando cambia el gerente, se va el champion o se recorta presupuesto.
ZIS Perú, al integrar a PRODUCE, ONUDI, y el respaldo del MINAM, mostró que el cambio se sostiene cuando hay una arquitectura institucional y un lenguaje común. En minería esto equivale a estandarizar:
- criterios de eficiencia energética,
- protocolos de gestión de químicos,
- reglas de captura y calidad de datos,
- responsabilidades claras entre operación, SSOMA, mantenimiento y proveedores.
2) Lo que no se mide, no se defiende
Los números del proyecto importan por una razón práctica: sirven para defender presupuesto y continuidad. Cuando una empresa puede decir “reduje X tCO₂/año”, es más fácil:
- negociar financiamiento,
- justificar CAPEX/OPEX,
- cumplir con auditorías,
- responder a comunidades, clientes y reguladores.
3) Cofinanciar obliga a profesionalizar
Los proyectos cofinanciados suelen forzar orden: cronograma, entregables, medición, evidencia. Eso le viene bien a minería, donde el reto no es “hacer un proyecto”, sino operarlo con disciplina por años.
Dónde entra la IA: acelerar, asegurar y escalar lo que ZIS Perú ya probó
La IA no reemplaza la estrategia de sostenibilidad; la vuelve operable a gran escala. En minería y servicios mineros, la IA aporta cuando reduce fricción: menos trabajo manual de reporte, menos fallas inesperadas, menos consumo por ineficiencia, y más trazabilidad.
IA para monitoreo ambiental y cumplimiento: del muestreo al control continuo
El salto más valioso es pasar de reportes “por campaña” a monitoreo continuo.
Aplicaciones concretas:
- Detección de anomalías en sensores de calidad de aire/agua: la IA aprende el comportamiento normal y alerta cuando hay desviaciones.
- Predicción de eventos (picos de emisiones, riesgo de derrames, fallas de ventilación) usando series de tiempo.
- Automatización de evidencias para auditorías: la IA organiza registros, fotos, bitácoras y lecturas para que el cumplimiento no sea una cacería de documentos.
Resultado esperado: menos incidentes, menos tiempo preparando auditorías y más capacidad para actuar temprano.
IA para eficiencia energética: el camino rápido hacia CO₂ verificable
Si ZIS Perú mostró que la producción más limpia logra reducciones anuales medibles, la minería puede capturar beneficios similares (y mayores) con IA en energía.
Casos típicos:
- Optimización de consumo en bombeo, ventilación, molienda y transporte interno mediante modelos que recomiendan setpoints operativos.
- Gestión de demanda: predicción de picos y ajuste de cargas para reducir costos.
- Gemelos digitales (cuando el caso lo justifica): simulación de escenarios de operación para bajar consumo sin afectar throughput.
La regla práctica: si tu operación ya tiene SCADA/historiadores, probablemente ya tienes datos suficientes para comenzar con modelos de optimización sin esperar “el proyecto perfecto”.
IA para mantenimiento predictivo en contratistas y talleres: donde se pierde mucho dinero
En servicios mineros, una parte relevante de la huella ambiental (y del costo) se esconde en fallas repetitivas y activos trabajando fuera de condición.
La IA ayuda a:
- predecir fallas con vibración, temperatura, lubricación, corrientes eléctricas,
- reducir “cambio por calendario” y pasar a cambio por condición,
- priorizar OT (órdenes de trabajo) con base en riesgo real.
Efecto colateral positivo: cuando el mantenimiento se vuelve predictivo, también baja el desperdicio (repuestos, paradas, energía) y mejora la seguridad.
IA para comunicación con stakeholders: reportes que no se contradicen
En Perú, la licencia social es frágil. Y la confianza se pierde rápido cuando los mensajes cambian entre áreas o cuando los datos “no cuadran”.
Usos responsables de IA (bien gobernados):
- Generación asistida de reportes (SSOMA, sostenibilidad, avance de compromisos) basada en datos internos validados.
- Clasificación de reclamos y consultas de comunidades/proveedores para responder con tiempos más cortos.
- Trazabilidad del compromiso: quién prometió qué, cuándo, con qué evidencia y con qué estado de avance.
Aquí sí soy tajante: si vas a usar IA para comunicación externa, necesitas un proceso de aprobación humano y una política clara de fuentes de datos. La velocidad sin control se paga caro.
Cómo implementar IA en un “ZIS minero” sin perderse en la tecnología
El error más común es comprar herramientas antes de definir el problema. Lo que funciona es una ruta corta, con casos priorizados y métricas claras.
Paso 1: define 3 métricas que importen (y que puedas auditar)
Para alinear sostenibilidad con operación, elige métricas duras. Tres ejemplos útiles:
- tCO₂ por tonelada procesada (o por hora de operación, según tu caso)
- kWh por unidad de producción (por proceso crítico)
- número de incidentes ambientales / near misses (con severidad y tendencia)
Paso 2: prioriza casos de uso con retorno en 90–120 días
En minería y servicios mineros, los quick wins suelen estar en:
- detección de anomalías (aire/agua/energía),
- mantenimiento predictivo en activos críticos,
- automatización de reportes y evidencias.
Si un caso de uso no puede definirse con datos disponibles y un KPI directo, guárdalo para fase 2.
Paso 3: arma un “mínimo sistema de datos” (no un monstruo)
No necesitas perfección, pero sí orden:
- catálogo de sensores y fuentes,
- reglas de calidad (valores faltantes, calibración, outliers),
- trazabilidad: de dónde sale cada número y quién lo valida.
Paso 4: integra al ecosistema (proveedores, consultores, academia)
“La Ruta ZIS Perú” reunió empresas, gremios, multilaterales, proveedores de tecnologías limpias, consultores, academia y formuladores de política. Ese mix es exactamente el que acelera la adopción de IA en minería: no es un proyecto de TI; es un proyecto de operación y sostenibilidad.
Preguntas que escucho seguido (y respuestas directas)
¿La IA reemplaza los programas de producción más limpia?
No. La IA hace que la producción más limpia sea consistente, porque convierte políticas y buenas prácticas en rutinas operativas basadas en datos.
¿Qué se necesita primero: sensores nuevos o modelos de IA?
Primero, inventario y orden de datos existentes. Muchas operaciones ya tienen suficiente información para empezar con modelos simples. Comprar sensores sin caso de uso definido suele inflar costos sin impacto.
¿Cómo se evita que la IA “maquille” indicadores?
Con gobernanza: fuentes únicas de verdad, auditoría de datos, control de versiones y revisión humana. Si no puedes explicar el indicador, no puedes sostenerlo.
La oportunidad 2026: pasar de “cumplir” a competir con sostenibilidad
ZIS Perú dejó una señal clara en 2025: cuando hay método, coordinación público-privada y medición, la sostenibilidad se vuelve real y supera metas. Para minería y servicios mineros en Perú, el siguiente paso lógico es incorporar IA donde más duele: energía, mantenimiento, monitoreo ambiental y comunicación verificable.
Si tu organización quiere avanzar rápido, yo empezaría con una pregunta sencilla: ¿qué parte de tu huella (y de tus reclamos operativos) se resolvería si tuvieras alertas tempranas y reportes automáticos confiables? Ahí suele aparecer el primer caso de IA que vale la pena.
¿Tu operación está lista para gestionar sostenibilidad como un sistema —con datos, automatización y trazabilidad— o todavía depende de esfuerzos heroicos de último minuto?