La industria acelera la integración de datos, inteligencia artificial y analítica para anticipar fallas y mejorar decisiones, mientras brechas de interoperabilidad, cultura y escalamiento todavía condicionan el salto hacia operaciones mineras capaces de actuar en tiempo real
La transformación tecnológica de la minería chilena está entrando en una fase diferente. Sensores, automatización, sistemas remotos y plataformas digitales ya forman parte de numerosas faenas, pero el desafío comienza a desplazarse desde incorporar tecnología hacia conseguir que esa infraestructura funcione conectada, interprete lo que ocurre y ayude a actuar antes de que una desviación se transforme en una falla, riesgo o pérdida productiva.
Los primeros signos de esa evolución están dentro de las operaciones. El Teniente integra información proveniente de miles de sensores para anticipar riesgos y apoyar decisiones; Chuquicamata Subterránea utiliza analítica para proyectar el deterioro de activos críticos; y Escondida aplica inteligencia artificial y modelos digitales para comprender cómo las características del mineral pueden modificar el procesamiento. Son experiencias distintas que apuntan hacia una minería que busca pasar de observar lo que ocurre a anticiparlo.
La transición todavía está lejos de ser homogénea. El estudio “Ecosistema Digital en MinerIA”, desarrollado por Deloitte Chile y CESCO en 2026, muestra que 47% de las organizaciones consultadas permanece en una etapa de madurez digital “en desarrollo”. Entre las compañías mineras, solo 29% se ubica en niveles avanzado o líder, mientras entre los proveedores METS la proporción alcanza 46%.
La brecha está en escalar la tecnología
La adopción ya genera resultados. Un 60% del total de la muestra declara haber conseguido mejoras de productividad mediante tecnología, mientras la automatización de procesos alcanza 74% entre las compañías mineras consideradas. Pero una parte importante del valor todavía está pendiente: 78% espera conseguir reducciones de costos y 74% avanzar hacia decisiones más basadas en datos.
El problema comienza a trasladarse desde la disponibilidad de herramientas hacia su integración dentro del negocio. La resistencia al cambio alcanza 74% entre las mineras consultadas y 61% identifica una brecha entre las áreas de negocio y tecnología. Esa tensión aparece también en el desafío cultural que enfrenta la transformación digital de la minería, donde escalar pilotos exitosos hacia toda la organización se transforma en una barrera tan relevante como la propia capacidad tecnológica.
El diagnóstico obliga a cambiar la forma de medir el avance digital. Automatizar una tarea o instalar una plataforma puede mejorar un proceso específico, pero la transformación aparece cuando datos, personas y sistemas comienzan a funcionar de manera coordinada y la tecnología logra modificar efectivamente la planificación, el mantenimiento, la producción y las decisiones operacionales.
Para Deloitte, el desafío no consiste únicamente en aumentar la adopción. Patrick Hall, socio líder de Energy, Resources & Industrials, sostiene que “la minería chilena tiene una oportunidad clave para fortalecer su competitividad integrando tecnología, IA y sostenibilidad, avanzando desde la adopción hacia la generación de valor real a escala”.
El Teniente convierte datos en decisiones
Una expresión concreta se encuentra en Codelco División El Teniente. Su Unidad de Inteligencia Operacional transforma información proveniente de más de 60 bases de datos, 6 mil sensores y 520 tablas en soluciones dirigidas a seguridad, mantenimiento, continuidad operacional y anticipación de riesgos.
El sistema permite relacionar señales provenientes de distintas fuentes, detectar comportamientos anormales y entregar información antes de que una condición se transforme en una falla. Esa lógica está detrás de la evolución desde miles de sensores hacia decisiones operacionales en El Teniente.
Branco Espinoza, líder de Analítica Avanzada y Aplicaciones de Codelco División El Teniente, explica el cambio. “Generamos información confiable y accionable que permite optimizar procesos, anticipar riesgos y mejorar el desempeño operacional. Esto se traduce en herramientas digitales concretas que las personas usan directamente en su trabajo diario”.
El profesional destaca aemás que “El resultado es una mejor toma de decisiones, mayor eficiencia en la gestión, reducción de tareas manuales, mayor trazabilidad de la información y fortalecimiento de la seguridad mediante herramientas predictivas y preventivas”.
La División desarrolla modelos analíticos, predictivos y de inteligencia artificial que buscan comprender y anticipar lo que ocurre dentro de la operación. El proceso comienza con la captura de información y termina, idealmente, en una acción concreta antes de que el problema escale.
La expansión de los Centros Integrados de Operaciones y el control remoto de procesos responde a una lógica similar: reducir silos, conectar información proveniente de distintas áreas y acortar la distancia entre lo que ocurre en terreno y la respuesta operacional.
De reaccionar a las fallas a intentar predecirlas
La segunda dimensión está en la anticipación. En Chuquicamata Subterránea, el Visualizador de Riesgos Mina integra más de 700 señales en línea, cerca de 3.000 inspecciones digitales semanales y el monitoreo permanente de 2.112 rodillos asociados a sistemas transportadores. Los modelos utilizados pueden proyectar la degradación de determinados componentes con hasta tres meses de anticipación.
El objetivo es modificar una lógica históricamente reactiva. En una operación donde la falla de un activo crítico puede detener procesos completos, disponer de información anticipada permite priorizar mantenimiento, programar intervenciones y disminuir exposición de trabajadores.
Rodrigo Madrid, gerente de Mantenimiento Mina Subterránea, explica la dimensión operacional del cambio: “Somos una operación de línea única, con activos de gran envergadura y únicos en el mundo. Llegar a la falla es muy costoso, tanto en tiempo como en recursos. Por eso necesitamos apostar a un mantenimiento planificado, apoyado en la lectura simultánea de muchos datos que nos permitan llegar a tiempo”.
La experiencia completa de mantenimiento predictivo mediante analítica avanzada en Chuquicamata Subterránea muestra cómo la digitalización puede cambiar su aporte cuando deja de limitarse a visualizar información y comienza a proyectar comportamientos futuros.
Ese principio trasciende al mantenimiento. En producción, seguridad y planificación, anticiparse comienza a tener más valor que explicar posteriormente por qué ocurrió una desviación. Allí aparece uno de los componentes que distingue a una operación conectada de otra capaz de utilizar esa información de manera predictiva.
La IA necesita primero una base de datos confiable
La tercera dimensión aparece en Escondida, donde BHP utiliza gemelos digitales y modelos de inteligencia artificial para analizar cómo las características del mineral influyen en el desempeño del procesamiento. Esto permite apoyar decisiones de tronadura y mezcla antes de que el material llegue a planta. En aplicaciones específicas, la compañía reporta una reducción cercana a 70% de determinadas pérdidas productivas vinculadas a granulometría en el molino SAG.
Pero BHP introduce una condición fundamental: la inteligencia artificial pierde capacidad cuando la información se encuentra fragmentada. La compañía acumula datos geológicos, operacionales, de mantenimiento y seguridad recopilados durante décadas en distintos sistemas, formatos y estándares. Su estrategia está poniendo énfasis en mejorar estándares, interoperabilidad y capacidad de conexión antes de escalar nuevas aplicaciones de IA.
La idea cuestiona una de las simplificaciones más frecuentes de la transformación tecnológica. El algoritmo, por avanzado que sea, no resuelve por sí solo una operación cuyos datos no pueden relacionarse adecuadamente. Para BHP, las bases consistentes y la interoperabilidad constituyen condiciones previas para generar resultados escalables.
En términos globales, la compañía estima que sus iniciativas digitales y de analítica generaron más de US$2.000 millones de valor durante los últimos cuatro ejercicios financieros, abarcando exploración, operaciones y logística. BHP reconoce, al mismo tiempo, que fragmentación de datos e integración de sistemas son problemas que requieren colaboración más allá de una sola empresa.
Integrar información se vuelve crítico
La misma dificultad aparece desde el ecosistema proveedor. SGS observa que numerosas organizaciones cuentan con soluciones tecnológicas capaces de funcionar correctamente de manera individual, pero su información permanece fragmentada, dificultando construir una visión completa de la operación y limitando la posibilidad de actuar oportunamente.
La compañía está articulando capacidades de inteligencia artificial, monitoreo remoto, analítica avanzada, mantenimiento predictivo, automatización y visión computacional bajo una lógica orientada a conectar información y conocimiento operacional, en lugar de ofrecer herramientas aisladas.
Mauricio Domcke, director Natural Resources de SGS, plantea que el centro del cambio está precisamente en esa integración: “El valor de estas capacidades no está en la tecnología por sí sola, sino en cómo podemos utilizarla para resolver desafíos concretos de nuestros clientes. Cuando logramos conectar datos, conocimiento técnico y tecnología, podemos pasar de simplemente observar lo que ocurre en una operación a generar información que permita anticiparse y tomar mejores decisiones”.
La convergencia entre compañías mineras y proveedores también muestra una diferencia relevante. Mientras las mineras destacan por automatización, operación remota y equipos autónomos, los METS presentan una mayor penetración de inteligencia artificial, machine learning y analítica avanzada. El desafío está en conseguir que esas capacidades puedan integrarse efectivamente a operaciones de gran escala.
Una minería que comienza a anticiparse
El Teniente, Chuquicamata y Escondida muestran tres niveles de una misma transformación. Las operaciones se vuelven más conectadas cuando integran información antes dispersa; más predictivas cuando utilizan esos datos para anticipar comportamientos; y más inteligentes cuando modelos analíticos e inteligencia artificial ayudan a evaluar escenarios y mejorar decisiones.
Eso no significa que la transformación digital esté concluida. El bajo porcentaje de compañías que declara niveles avanzados de madurez, las brechas culturales y las dificultades para escalar soluciones muestran que el proceso continúa abierto. Lo que comienza a cambiar es la pregunta: ya no se trata solamente de cuánta tecnología incorpora una faena, sino de cuánto valor operacional es capaz de obtener de ella.
Chile puede encontrar allí una oportunidad adicional. La complejidad de sus operaciones permite desarrollar y validar soluciones en condiciones particularmente exigentes, algo que SGS identifica como una plataforma desde donde posteriormente podrían escalarse capacidades hacia otros mercados latinoamericanos.
La siguiente frontera tecnológica de la minería, por tanto, no parece estar únicamente en sumar sensores, plataformas o algoritmos. Está en lograr que la información circule, que los modelos permitan mirar hacia adelante y que operadores, ingenieros y supervisores cuenten con mejores antecedentes cuando todavía existe tiempo para actuar. Esa combinación está dando forma a operaciones progresivamente más conectadas, predictivas e inteligentes.