IA en minería: usos reales y límites en Coquimbo
La minería es una de las actividades productivas más importantes de la Región de Coquimbo, y una de las que más datos genera: sensores en camiones y correas, cámaras, registros de mantenimiento, monitoreo ambiental. Esa abundancia de datos explica por qué la inteligencia artificial (IA) aparece cada vez más en las conversaciones del sector. Este artículo repasa dónde la IA ya aporta valor en la minería chilena según la prensa especializada, qué casos existen en la región, qué oportunidades hay para pymes proveedoras y qué límites conviene tener presentes.
La minería en la región
En la provincia del Choapa, en la Región de Coquimbo, opera Los Pelambres, la principal operación en Chile de Antofagasta Minerals según BNamericas. La compañía ha convocado a proveedores y emprendedores a proponer tecnologías listas para implementarse y mejorar la disponibilidad y el desempeño de los equipos, y reducir costos y riesgos laborales en áreas como mina, planta y desalinización.
Una precaución: no incluimos cifras regionales de producción o empleo porque las proyecciones de Cochilco y la prensa no coinciden del todo en el aporte futuro de Coquimbo, y el anexo regional del informe oficial debe revisarse directamente. Para cualquier decisión, consulta los datos de Cochilco y de Sernageomin.
Dónde la IA ya aporta valor
Un reportaje de Reporte Minero de julio de 2026 identifica cinco áreas donde la IA ya se usa en la minería chilena. Las resumimos:
- Mantenimiento predictivo. Modelos que estiman cuándo un componente empieza a mostrar desgaste, para priorizar inspecciones, planificar repuestos y decidir el momento de intervenir. El texto subraya que apoyan al técnico, no lo reemplazan.
- Seguridad operacional. El análisis automático de cámaras puede detectar la entrada a zonas restringidas, y sensores con modelos predictivos pueden alertar sobre cambios en taludes, condiciones ambientales o patrones de operación. Drones y réplicas digitales reducen la exposición de personas a zonas peligrosas.
- Monitoreo ambiental. Anomalías detectadas automáticamente para que profesionales decidan cuáles investigar.
- Exploración. Modelos que combinan datos geológicos, geoquímicos y geofísicos para priorizar áreas de estudio. La interpretación del geólogo sigue siendo esencial.
- Planificación. Simulación de escenarios sobre leyes del mineral, disponibilidad de equipos, rutas de transporte y capacidad de procesamiento, incluso con gemelos digitales.
Un ejemplo con las tormentas
Tras el sistema frontal que afectó a Atacama y Coquimbo en 2026, Guía Minera recogió la opinión de un especialista de SGS: el mantenimiento predictivo, basado en vibración, temperatura y consumo de energía, permite detectar anomalías antes de una detención y programar la reparación en una ventana de buen clima o en talleres bajo techo, en lugar de reparar a la intemperie. Es la opinión de un proveedor del sector y el reportaje no entrega resultados medidos, pero ilustra bien el tipo de problema donde la IA tiene sentido: anticipar para no improvisar.
Qué pueden hacer las pymes proveedoras
Las faenas se apoyan en empresas proveedoras de servicios, y para esas pymes la IA abre dos caminos:
- Usarla para operar mejor. Planificar mantenciones de su propia flota, estimar demanda de repuestos o ahorrar combustible con mejor ruteo.
- Ofrecerla como servicio. Proponer soluciones puntuales a un problema que la minera ya identificó, con un piloto acotado. La convocatoria de Los Pelambres es un ejemplo de ese tipo de demanda.
En ambos casos conviene partir de un problema concreto y medible, y no de la tecnología. Las empresas de base científico-tecnológica tienen aquí un nicho natural: lee nuestro artículo sobre EBCT y los apoyos de Corfo.
Los límites que conviene tener presentes
El mismo reportaje de Reporte Minero enumera los desafíos, y vale la pena repetirlos:
- Calidad de los datos. La confiabilidad de una predicción depende de sensores calibrados, historiales completos y condiciones operativas estables.
- Sistemas fragmentados. La información suele estar repartida en plataformas que no se hablan entre sí.
- Dependencia de un proveedor. Si los datos no se pueden llevar a otra plataforma, cambiar de proveedor se vuelve caro.
- Responsabilidad. Hay que definir quién responde por una recomendación automatizada.
- Mantención del modelo. La precisión puede bajar cuando cambian los equipos o el tipo de mineral, así que requiere auditorías y revisiones periódicas.
- Personas. Capacitar al equipo y evitar que el monitoreo se convierta en vigilancia excesiva de los trabajadores, explicando qué datos se recogen y quién accede.
Dos de estos puntos se conectan con el marco legal: el tratamiento de datos de trabajadores se verá afectado por la nueva ley de datos personales, y el uso de agua y energía de las faenas con el eje de escasez hídrica.
La minería en CIATI
CIATI se realizará el 8 y 9 de abril de 2027 en La Serena y Coquimbo, y la minería es uno de sus cuatro ejes, junto con agricultura y escasez hídrica, turismo y servicios, y salud. El enfoque del eje es mantenimiento predictivo, seguridad operacional y uso eficiente de recursos. Aún no hay programa ni expositores confirmados: la convocatoria para postular está abierta. Si trabajas en minería o desarrollas tecnología para el sector, puedes postular como expositor, y si quieres asistir, la preinscripción es gratuita. Conoce más en la página del eje de minería.
Fuentes
- Inteligencia artificial en minería: tendencia que transforma las faenas chilenas (Reporte Minero, 28 de julio de 2026)
- Resiliencia climática en faenas: cómo la IA anticipa fallas críticas (Guía Minera)
- Antofagasta Minerals busca tecnologías para impulsar la productividad en Los Pelambres (BNamericas)
- Comisión Chilena del Cobre (Cochilco) y Servicio Nacional de Geología y Minería (Sernageomin)
Los datos corresponden a las fuentes indicadas a octubre de 2026. Los casos descritos son ejemplos de la prensa especializada y no una evaluación de resultados.
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