La tensión por tierras raras muestra un riesgo real: depender de un solo proveedor. En Perú, la IA ayuda a blindar operaciones y reducir costos.
Tierras raras y IA: la alerta que Perú no debe ignorar
La tensión entre Estados Unidos y China por las restricciones a la exportación de tierras raras no es un titular “lejano”. Es una señal clara de cómo la geopolítica puede romper cadenas de suministro en cuestión de meses… y de por qué la minería, incluso en países con enorme tradición como Perú, necesita acelerar su transformación digital con IA.
El 24/12/2025 se volvió a poner sobre la mesa un hecho incómodo: aunque existan acuerdos comerciales, cuando un mineral es estratégico, manda la política industrial. China —que concentra la mayor parte del procesamiento global de tierras raras— mantiene controles y licencias que, según el sector privado, siguen limitando volúmenes y elevando costos. El resultado: fabricantes estadounidenses de imanes, motores eléctricos y equipos para defensa pagan más, planifican peor y dependen de intermediarios.
Y aquí viene lo relevante para Perú: si esa vulnerabilidad existe en una economía con músculo financiero y capacidad tecnológica, en minería peruana el margen de error es menor. La salida no es “tener más mineral”; es operar mejor, decidir más rápido y reducir riesgos con datos. Eso es IA aplicada a minería y servicios mineros.
Por qué la crisis de tierras raras importa en Perú
Respuesta directa: porque la minería peruana está conectada a las mismas cadenas globales (energía, electrificación, equipos, capital y estándares), y porque los shocks de suministro cambian costos, plazos y prioridades de inversión.
Las tierras raras son críticas para imanes permanentes, motores eléctricos, turbinas eólicas, baterías avanzadas y electrónica especializada. Cuando China restringe exportaciones de óxidos, metales y compuestos —y además prioriza productos más procesados sobre materias primas— se producen tres efectos que Perú también siente, aunque no produzca tierras raras a gran escala:
- Suben precios y tiempos de entrega de componentes usados en flotas, automatización, instrumentación y mantenimiento.
- Aumenta el costo de capital: proyectos tecnológicos se recalculan con incertidumbre de suministro.
- Se endurecen exigencias de trazabilidad: clientes y gobiernos piden más control del origen y procesamiento.
En el artículo base se menciona un dato que explica la dependencia: más del 85% del procesamiento global de tierras raras se realiza en China. Con esa concentración, cualquier “ajuste administrativo” en licencias se convierte en un problema operativo.
Para Perú, el aprendizaje no es copiar la estrategia estadounidense de abrir proyectos propios (eso toma años y enfrenta límites ambientales). El aprendizaje es más práctico: blindar operaciones con eficiencia, mantenimiento predictivo, planificación inteligente y trazabilidad digital. Eso es donde la IA paga rápido.
El punto ciego: creer que los acuerdos comerciales garantizan suministro
Respuesta directa: no lo garantizan, porque en minerales críticos la seguridad nacional pesa tanto como el mercado.
El caso descrito en la noticia es bastante transparente: hubo un acuerdo bilateral (octubre 2025), pero el sector privado reporta que las licencias no salen en los volúmenes “prometidos”, con burocracia opaca y criterios poco claros. China, por su parte, justifica controles por razones técnicas y de seguridad nacional, y desde 2023 viene reforzando el escrutinio.
Eso deja una lección incómoda para cualquier operación minera o proveedor en Perú: si tu plan de producción depende de “normalidad internacional”, estás asumiendo un riesgo que no controlas.
He visto que muchas organizaciones intentan “gestionar” esta incertidumbre con más reuniones, más correos y más Excel. No funciona. Lo que funciona es:
- Visibilidad de inventarios y repuestos en tiempo real (no semanal).
- Modelos de demanda y criticidad (qué repuestos, sensores o consumibles te frenan planta).
- Planes alternos con simulación (qué pasa si un proveedor falla 30, 60 o 90 días).
Ese salto de madurez operativa hoy se hace con analítica avanzada e IA.
Cómo la IA reduce dependencia y mejora autonomía operativa
Respuesta directa: la IA no reemplaza el suministro global, pero reduce el impacto de interrupciones al optimizar producción, mantenimiento, energía y logística con decisiones basadas en datos.
IA para mantenimiento predictivo y gestión de repuestos
Cuando hay tensión de suministro, el objetivo no es “tener más stock”. Es tener el stock correcto.
Modelos predictivos (con datos de vibración, temperatura, consumo eléctrico, historial de fallas y órdenes de trabajo) permiten:
- Anticipar fallas en componentes críticos (motores, chancadoras, fajas, bombas).
- Ajustar ventanas de parada según condición real, no por calendario.
- Definir niveles óptimos de repuestos según riesgo, tiempo de reposición y criticidad.
Esto es clave si ciertos componentes importados se encarecen o demoran. Menos fallas imprevistas = menos compras urgentes a “intermediarios” (que es exactamente lo que describe la nota en EE. UU.).
IA para planificación minera y control de variabilidad
En minería, la variabilidad es el enemigo silencioso: ley, dureza, humedad, granulometría, disponibilidad de equipos. La IA ayuda a planificar con incertidumbre:
- Predicción de ley y reconciliación (modelos que aprenden de geología + planta).
- Optimización de mezclas (blending) para estabilizar alimentación.
- Pronósticos de throughput y recuperación con variables operativas.
En un contexto global tenso, estabilizar tu operación es una ventaja competitiva: produces más toneladas “buenas” con el mismo equipo.
IA para energía y descarbonización (sin perder productividad)
La geopolítica de minerales críticos está ligada a la transición energética. Y, por presión de mercado, muchas empresas mineras peruanas están ajustando metas ESG.
La IA puede reducir consumo energético sin “apagar” la operación:
- Control avanzado de molienda y flotación para bajar kWh/ton.
- Predicción de demanda eléctrica para negociar mejor y evitar picos.
- Optimización de flotas (ruteo, tiempos de cola, dispatch) para reducir diésel.
Esto no solo baja costos: también reduce exposición a volatilidad de precios de energía y a auditorías de huella de carbono.
Qué deberían hacer hoy las mineras y proveedores en Perú (plan 90 días)
Respuesta directa: empezar por casos de uso medibles, con datos disponibles, y escalar con gobierno de datos y ciberseguridad.
Diciembre es un mes típico de cierres y presupuestos. Bien usado, también es un mes para dejar lista la cartera de iniciativas 2026. Este es un plan realista de 90 días para minería y servicios mineros en Perú:
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Inventario de decisiones críticas (2 semanas)
- ¿Dónde se pierde más dinero por incertidumbre? (paradas, sobreconsumo, reprocesos, penalidades)
- ¿Qué decisión se toma tarde? (compras, mantenimiento, despacho, blending)
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Selección de 2 casos de uso “rápidos” (2–4 semanas)
- Un caso típico: mantenimiento predictivo de un activo cuello de botella.
- Otro caso típico: optimización energética en molienda o aire comprimido.
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Pipeline de datos y calidad mínima viable (4–6 semanas)
- Conectar SCADA/DCS/historiador + CMMS + inventarios.
- Definir diccionario de datos y reglas de calidad (sin esto, la IA es humo).
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Piloto con métricas duras (6–10 semanas)
- Métrica operacional: horas de parada evitadas, OEE, throughput.
- Métrica económica: costo por tonelada, ahorro energético, reducción de compras urgentes.
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Escalamiento con gobierno y ciberseguridad (continuo)
- Roles: dueño de proceso, data steward, analista, mantenimiento.
- Controles: accesos, segregación, auditoría, respaldo.
Una regla simple: si no puedes medir el antes y el después, no es un proyecto de IA; es un experimento caro.
Preguntas que se hacen los gerentes (y respuestas útiles)
“¿La IA sirve si mi operación no está 100% digitalizada?”
Sí. Lo importante es empezar donde ya hay datos: historiadores, sensores básicos, reportes de mantenimiento. La digitalización total es un camino, no un requisito de entrada.
“¿Esto reemplaza a mi equipo?”
No. Lo hace más efectivo. La IA propone; el equipo valida y ejecuta. En minería, la operación real manda.
“¿Cuándo se ve ROI?”
En casos bien elegidos (mantenimiento predictivo, energía, optimización de planta), el retorno suele verse en meses, no en años, porque ataca costos recurrentes.
La señal de fondo: la minería que gana es la que decide más rápido
La noticia sobre restricciones chinas a tierras raras pone en evidencia una realidad: la dependencia no se resuelve solo con diplomacia. Se resuelve con capacidades. Y hoy, en minería, esas capacidades son datos, automatización e IA.
En esta serie sobre Cómo la IA Está Transformando la Minería y los Servicios Mineros en Perú, este episodio tiene un mensaje concreto: si tu operación aún gestiona riesgos globales con herramientas manuales, estás compitiendo con desventaja.
Si quieres convertir esta tensión geopolítica en una ventaja operativa, el siguiente paso es simple: identifica tu cuello de botella, conecta los datos y ejecuta un piloto con métricas. La pregunta para 2026 no es si habrá más incertidumbre; es qué tan preparada está tu operación peruana para absorberla sin perder producción.