IA en minería peruana: decisiones rápidas con oro a US$4,500

El 24/12/2025 el oro rompió un nuevo techo: superó los US$ 4 500 por onza y llegó a marcar US$ 4 519,78 intradía, acumulando más de 70% de alza en 2025. Ese número no es una curiosidad de mercado: en minería cambia presupuestos, prioriza frentes, acelera exploración y reordena compras, mantenimiento y contratación.

El problema es que muchas compañías siguen gestionando este “súper ciclo” con herramientas que funcionan lento: hojas de cálculo, reportes semanales y decisiones basadas en promedios. Con un commodity tan volátil, una semana tarde es caro. Y ahí entra el punto de esta entrega de la serie “Cómo la IA Está Transformando la Minería y los Servicios Mineros en Perú”: la inteligencia artificial no predice el futuro con magia, pero sí reduce el tiempo entre señal y decisión.

Lo que sigue es una lectura práctica: qué está empujando el oro, por qué importa a Perú y cómo aplicar IA (en serio) para capturar valor sin disparar riesgos operativos, ambientales o sociales.

Por qué el oro a US$4,500 cambia el tablero (y rápido)

El oro caro convierte la incertidumbre en decisiones operativas. Cuando el precio sube, aparecen oportunidades (márgenes, proyectos antes marginales) y también tentaciones (apurar producción, postergar mantenimiento, asumir más riesgo).

En el artículo base se repiten tres fuerzas claras detrás del rally:

• Expectativa de recortes de tasas en 2026 (especialmente en EE. UU.), que suele favorecer al oro al bajar el rendimiento real de bonos.
• Volatilidad macro y geopolítica, con conflictos activos y crecimiento global más lento.
• Compras de bancos centrales en países emergentes, que refuerzan una demanda más “institucional” y menos especulativa.

En Perú, donde la minería es un motor de exportaciones y empleo formal en regiones clave, el oro alto presiona a todos los actores (operadores y contratistas) a responder mejor a preguntas muy concretas:

• ¿Qué plan de mina maximiza valor sin comprometer estabilidad geotécnica?
• ¿Qué campañas de perforación priorizar para convertir recursos en reservas?
• ¿Qué contratos de energía, explosivos y acarreo renegociar y cuándo?

Aquí mi postura es directa: con oro a estos niveles, la ventaja no la tiene quien “produce más”, sino quien decide mejor.

IA para aprovechar el rally sin perder control: 4 palancas

La IA aporta cuando transforma datos dispersos en acciones repetibles. En minería, eso se ve en cuatro palancas que se pueden implementar por etapas.

1) Pronóstico de precio y escenarios: menos “adivinanza”, más gestión

No necesitas acertar el precio exacto; necesitas operar con rangos y gatillos. Un enfoque realista combina:

• Modelos de forecasting (series de tiempo) para rangos de corto plazo.
• Variables macro (tasas, dólar, inflación, flujos ETF) como “drivers”.
• Señales de mercado físico (premios, demanda institucional) para evitar sesgos.

El entregable útil no es una gráfica bonita: es una matriz de escenarios que se conecta con decisiones mineras.

Ejemplo de uso (práctico):

• Si el modelo asigna alta probabilidad a un rango > US$ 4 600 por 30-60 días, se activa una revisión de cut-off grade, priorización de mineral de mayor valor y reprogramación de paradas.
• Si sube la probabilidad de corrección técnica, se protege caja: inventarios, coberturas, CAPEX no crítico.

2) Optimización del plan de mina y ley de corte con IA

Con precios récord, la tentación es bajar la ley de corte para “meter más toneladas”. A veces funciona; a veces destruye valor por costos crecientes, dilución y cuellos de botella en planta.

La IA ayuda a resolver esto como un problema de optimización:

• Entradas: costos por fase, recuperación metalúrgica, restricciones de planta, disponibilidad de flota, estabilidad de taludes, límites de agua/energía.
• Salidas: plan mensual/semanal con trade-offs cuantificados (margen vs. riesgo vs. cumplimiento).

Una frase que se vuelve regla en operaciones: “La ley de corte no se ajusta por entusiasmo; se ajusta por simulación.”

En minería peruana, donde conviven operaciones a tajo abierto y subterráneas, esta palanca se adapta bien porque muchas minas ya tienen datos en sistemas de despacho, laboratorio y mantenimiento; lo que falta suele ser integración y disciplina de datos.

3) Mantenimiento predictivo y confiabilidad: capturar margen sin parar planta

El oro caro amplifica el costo de cada hora no producida. Por eso, mantenimiento predictivo es una de las aplicaciones de IA con ROI más directo.

Casos típicos:

• Predicción de fallas en fajas, chancadoras, bombas y celdas.
• Detección temprana de vibración/temperatura fuera de patrón.
• Priorización de OT según criticidad y probabilidad de falla.

El cambio cultural importante: pasar de “mantenimiento por calendario” a mantenimiento por condición con reglas claras.

Checklist mínimo para empezar (sin complicarse):

1. Definir 5-10 activos críticos (los que más paran la cadena).
2. Asegurar sensorización o captura de variables (SCADA/historiador).
3. Entrenar modelos simples (anomalías) antes de modelos complejos.
4. Medir impacto con 3 KPIs: disponibilidad, MTBF y costo por tonelada.

4) IA para exploración y geología: apuntar mejor la perforación

El rally del oro vuelve atractiva la exploración, pero perforar “a ciegas” sigue siendo carísimo. La IA, aplicada a geoquímica, geofísica e imágenes (satélite/drones), ayuda a priorizar targets con mayor probabilidad.

Usos concretos:

• Modelos de prospectividad que combinan litología, estructuras, alteración, geoquímica multielemento.
• Clasificación de dominios geológicos con machine learning.
• Integración de datos históricos “olvidados” (sondas antiguas) para generar hipótesis nuevas.

La idea no es reemplazar al geólogo; es darle una lista más corta y más defendible de lugares donde perforar primero.

Del precio del oro a la ejecución: cómo la IA conecta finanzas y operación

La diferencia entre ganar y perder con oro alto suele estar en la coordinación. Finanzas mira precio y caja; operaciones mira tonelaje y seguridad; sostenibilidad mira agua, energía y permisos. Si cada área decide por su lado, el ciclo alcista se vuelve caos.

Aquí la IA puede actuar como “pegamento” mediante un control tower (torre de control) operativo:

• Unifica señales de mercado (precio, dólar, tasas) con señales internas (stockpiles, recuperación, disponibilidad).
• Recomienda acciones: ajustar mezcla de mineral, reordenar mantenimiento, priorizar campañas.
• Explica el “por qué” con variables trazables (importante para gobernanza).

Un enfoque que he visto funcionar: definir gatillos de decisión por umbrales (no por intuición). Por ejemplo:

• Si margen por tonelada supera X durante Y días, se libera CAPEX de cuellos de botella.
• Si la variabilidad de ley sube más de Z%, se aumenta muestreo y control de mineral.

Riesgos reales al aplicar IA en minería (y cómo evitarlos)

Implementar IA mal puede empeorar el negocio. Estos son los tropiezos más comunes en minería y servicios mineros (y cómo los frenaría desde el día 1):

1) “Modelos brillantes” con datos pobres

Solución: gobierno de datos básico, pero firme.

• Catálogo de variables críticas.
• Dueños de dato por proceso.
• Reglas de calidad (completitud, latencia, consistencia).

2) Automatizar decisiones sin control de seguridad

Solución: human-in-the-loop.

• La IA recomienda; el supervisor valida.
• Se automatiza recién cuando hay evidencia y límites.

3) ROI inflado y pilotos eternos

Solución: pilotos con métrica económica.

• Elegir casos con impacto medible en 90-120 días.
• KPI financiero directo: US$/t, horas de parada evitadas, recuperación.

4) Brecha con contratistas y servicios

En Perú, mucho del valor está en la cadena de servicios (mantenimiento, perforación, acarreo, monitoreo). Si el contratista no está alineado, el modelo se queda sin acción.

Solución: contratos con KPIs compartidos y datos compartidos (con reglas de confidencialidad).

Plan de adopción en 90 días para minas y proveedores en Perú

Sí se puede avanzar rápido si el alcance es claro. Este plan es realista para operadores y también para empresas de servicios mineros.

1. Semana 1-2: Diagnóstico de decisiones caras

   • Identificar 3 decisiones donde un error cuesta más: planificación, mantenimiento, recuperación, logística.

2. Semana 3-5: Datos y arquitectura mínima

   • Integrar 2-3 fuentes (SCADA/historiador, laboratorio, despacho).
   • Definir latencia aceptable (ideal: horas, no semanas).

3. Semana 6-10: Primer caso de uso (uno solo)

   • Ej.: mantenimiento predictivo de un activo crítico o optimización de mezcla de mineral.

4. Semana 11-13: Puesta en producción y gobernanza

   • Tablero operativo, rutina diaria, responsables, auditoría de modelo.

Si al día 90 no hay impacto medible, el problema no es “la IA”: es el caso elegido o la ejecución.

Lo que viene en 2026: el oro seguirá alto, pero la exigencia también

El artículo base señala algo clave: aunque puede haber correcciones técnicas, muchos analistas ven estos niveles como una “nueva base” con espacio a US$ 5 000 por onza en escenarios de alta demanda y baja oferta. Si eso ocurre, Perú tendrá aún más presión para producir de forma competitiva… y también para hacerlo con estándares ambientales y sociales más estrictos.

La tesis final de esta entrega es simple: cuando el oro sube, los datos se vuelven un activo tan estratégico como el propio metal. La minería peruana que integre IA para planificar, mantener, explorar y decidir con velocidad va a capturar margen con menos sobresaltos.

Si tu operación (o tu empresa de servicios mineros) tuviera mañana una caída de ley, una parada de planta o un pico de costos, ¿qué tan rápido podrías detectarlo, explicarlo y actuar? Esa respuesta define quién aprovecha este ciclo.