La adopción de inteligencia artificial dejó de estar limitada a pilotos aislados: Codelco, BHP, Antofagasta Minerals y proveedores tecnológicos están llevando estas herramientas a decisiones de planta, mantenimiento, seguridad y planificación operacional.
La minería está entrando en una fase más intensiva en datos, donde la recuperación metalúrgica, el consumo de energía, la disponibilidad de equipos y la variabilidad del mineral comienzan a gestionarse con inteligencia artificial, sensores y analítica en tiempo real. El foco ya no está solo en automatizar camiones o perforadoras, sino en capturar información operacional minuto a minuto para reducir pérdidas, anticipar fallas y mejorar la toma de decisiones en yacimientos cada vez más complejos.
En Chile, el movimiento se aceleró durante 2026 con el acuerdo entre Codelco y Microsoft, orientado a evaluar iniciativas conjuntas en inteligencia artificial, analítica avanzada, automatización y seguridad digital. La estatal informó que el marco de colaboración apunta a productividad, eficiencia operacional y fortalecimiento de la ciberseguridad, en un contexto en que las operaciones mineras procesan volúmenes crecientes de datos desde equipos móviles, plantas, centros integrados y sistemas de mantenimiento.
De pilotos digitales a decisiones operacionales
El cambio relevante para la industria es que la IA comienza a conectarse con variables críticas del negocio minero: granulometría, leyes, dureza del mineral, consumo energético, disponibilidad de molinos, comportamiento de flotas, seguridad de conductores y estabilidad de procesos.
BHP ha mostrado uno de los casos más concretos en Chile. La compañía informó que en Escondida utiliza gemelos digitales y modelos de IA para entender cómo las características del mineral influyen en el rendimiento de procesamiento. Según la empresa, estas herramientas apoyan decisiones de tronadura y mezcla antes de que el material llegue a planta, y han reducido cerca de 70% ciertas pérdidas productivas asociadas a granulometría en aplicaciones específicas del molino SAG.
Ese tipo de uso marca una diferencia respecto de la digitalización tradicional. La variable central ya no es solo medir más, sino transformar sensores, modelos y datos históricos en instrucciones operacionales que permitan recuperar más metal con la misma infraestructura. En faenas de cobre de gran escala, una mejora marginal en recuperación o continuidad operacional puede tener impacto económico relevante, especialmente cuando los proyectos greenfield enfrentan permisos más largos, altos costos de capital y restricciones de agua, energía y comunidad.
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Sensores en mina y planta
Los sensores se están expandiendo desde el monitoreo de equipos hacia la caracterización temprana del mineral. BHP ya había identificado el uso de sensores avanzados y control de procesos en tiempo real como una vía para mejorar la calidad y ley del material enviado a planta, reducir intensidad de energía y agua, y maximizar la producción de cobre en Escondida.
Antofagasta plc también ha situado la automatización, la digitalización y la analítica avanzada dentro de su agenda de competitividad. En sus comentarios a la junta anual de 2026, la compañía señaló que avanza en estas iniciativas para mejorar seguridad, productividad y costos, junto con el desarrollo de operaciones con camiones autónomos en Centinela.
El uso de sensores en pala, correas, chancado y molienda permite tomar decisiones más temprano en la cadena de valor. Esto es clave porque muchos costos se definen antes de la planta: una mala clasificación de mineral, una mezcla subóptima o una granulometría fuera de rango puede elevar consumo energético, reducir throughput o afectar recuperación metalúrgica.
Costos, energía y mantenimiento predictivo
La presión por costos es otro motor de adopción. En grandes operaciones, la indisponibilidad de equipos críticos como palas, camiones, chancadores, correas y molinos puede traducirse en pérdidas de producción significativas. Por eso, el mantenimiento predictivo se transformó en una de las áreas más activas para IA industrial.
ABB, por ejemplo, describe sus soluciones digitales para minería como herramientas orientadas a integrar datos antes dispersos y apoyar mantenimiento predictivo en activos de planta. La empresa también vincula sus plataformas con gestión en tiempo real, coordinación de flotas, optimización de ventilación, eficiencia energética y analítica en el borde.
En minería subterránea, la optimización de ventilación es especialmente sensible por su peso energético. En minería a rajo abierto, la coordinación de flotas y el uso de datos de operación ayudan a reducir tiempos muertos, consumo de combustible, eventos de mantenimiento no planificados y desviaciones respecto del plan minero.
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Por qué importa para el cobre chileno
La adopción de IA y analítica avanzada ocurre en un momento de fuerte presión sobre la oferta de cobre. La Agencia Internacional de Energía advirtió que, pese al crecimiento de la demanda por electrificación, la cartera actual de proyectos apunta a una posible brecha de suministro de 30% hacia 2035, influida por menores leyes, mayores costos de capital, descubrimientos limitados y largos plazos de desarrollo.
Para Chile, ese diagnóstico es relevante. El país concentra una parte sustantiva de la producción mundial de cobre, pero enfrenta envejecimiento de yacimientos, mayor profundidad de explotación, menor ley promedio en varias operaciones, presión hídrica y exigencias ambientales más estrictas. En ese escenario, la recuperación adicional obtenida mediante control avanzado de procesos puede convertirse en una alternativa más rápida que construir nueva capacidad desde cero.
Cochilco, además, ha elevado su mirada sobre el mercado del cobre en 2026, con una proyección de precio promedio de US$5,55 la libra informada en mayo. Esa señal confirma que la discusión no es solo tecnológica: está conectada con márgenes, competitividad y captura de valor en un mercado donde la oferta enfrenta fragilidad y la demanda sigue vinculada a redes eléctricas, electromovilidad, centros de datos e infraestructura energética.
Datos clave
Tecnología principal: inteligencia artificial, sensores, gemelos digitales y analítica avanzada.
Uso operacional: recuperación metalúrgica, mantenimiento predictivo, seguridad, eficiencia energética y control de procesos.
Caso chileno relevante: acuerdo Codelco-Microsoft para evaluar IA, automatización, analítica avanzada y seguridad digital.
Caso productivo: BHP reportó en Escondida reducción cercana a 70% en pérdidas específicas asociadas a granulometría en aplicaciones del molino SAG.
Presión de mercado: la AIE proyecta una posible brecha de 30% en suministro de cobre hacia 2035 si no se acelera nueva oferta y eficiencia.
Foco industrial: producir más cobre, con menor costo unitario y mejor uso de activos existentes.
El desafío que queda por resolver
El avance tecnológico no elimina las restricciones estructurales de la minería. La IA requiere datos limpios, conectividad robusta, integración entre sistemas, ciberseguridad, capacidades internas y confianza operacional. También exige que los modelos no queden desconectados de la realidad de mina y planta, donde las decisiones siguen dependiendo de geología, mantenimiento, metalurgia, seguridad y planificación.
La industria minera chilena ya no discute si debe digitalizarse, sino cómo escalar tecnologías que entreguen resultados medibles. El próximo salto estará en pasar de pruebas acotadas a sistemas integrados que conecten mina, planta, mantenimiento, energía y planificación en tiempo real. Para una minería presionada por costos, leyes decrecientes y demanda creciente de cobre, la capacidad de convertir datos en recuperación adicional será una ventaja competitiva cada vez más difícil de postergar.
