Con mejoras de productividad de hasta 40 %, la minería predictiva aparece como eje estratégico para que Chile desarrolle soluciones locales adaptadas a su entorno operativo.
El impacto de la inteligencia artificial (IA) en la minería ya es una realidad a nivel global. De acuerdo con un informe de Wifitalents, el mercado mundial de IA en este sector alcanzará los US$ 3.200 millones en 2026, con una tasa de crecimiento anual compuesta del 40 %, impulsado por su capacidad para optimizar procesos, reducir costos y aumentar la eficiencia operativa.
Actualmente, el 45 % de las compañías mineras del mundo ha implementado alguna forma de inteligencia artificial, obteniendo beneficios tangibles como reducciones de hasta un 30 % en tiempos de inactividad, mejoras de productividad cercanas al 40 %, disminución de costos de mantenimiento en un 25 %, y aumentos en la recuperación de minerales de hasta un 15 %. Además, el 60 % de los ejecutivos del sector estima que la IA transformará radicalmente la industria en los próximos cinco años.
En este escenario, Chile se perfila como un territorio fértil para el desarrollo de soluciones basadas en IA, particularmente en minería. Así lo plantea Pedro Cancino, CEO de Coddi, quien destaca que el país cuenta con condiciones únicas para liderar este tipo de aplicaciones en América Latina. “Chile tiene lo necesario para jugar un rol protagónico en el desarrollo de soluciones basadas y potenciadas por inteligencia artificial. En particular, la minería es el sector donde esta oportunidad es más tangible”, señaló.
Cancino afirma que la industria minera nacional dispone de profesionales capacitados, cultura de mejora continua y capacidad de inversión en tecnología, lo que la convierte en un entorno ideal para escalar desarrollos con impacto directo en la operación. “La IA no es un lujo, es una herramienta que puede prevenir fallas, reducir costos, optimizar procesos y mejorar la seguridad de los trabajadores. Pero, sobre todo, es una oportunidad para posicionar a Chile como un referente en innovación aplicada”, sostuvo.
Según el mismo informe, 58 % de las compañías mineras ya utiliza machine learning para estimar ley de mineral, y 62 % lo emplea en decisiones en tiempo real. Además, se ha documentado una reducción del 20 % en incidentes de seguridad gracias al uso de IA en monitoreo y prevención, de acuerdo con un reporte de Gitnux.
Desde Europa, la consultora Minsait proyecta que la adopción de tecnologías avanzadas podría elevar la productividad minera en Chile en al menos un 15 %, considerando las inversiones estimadas por US$ 69 mil millones hacia 2030.
Para Cancino, la clave está en la minería predictiva como base de una estrategia país: “No vamos a competir con las grandes potencias por modelos fundacionales, pero sí podemos liderar en aplicaciones específicas. Desde Chile, podemos resolver problemas que gigantes tecnológicos ni siquiera conocen, simplemente porque no están aquí”, concluyó.
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