Proveedores mineros avanzan en IA pero gobernanza y datos frenan la escalabilidad
o.- (Por Agustín de Vicente). La inteligencia artificial ya está presente en el ecosistema de proveedores de la minería chilena, pero el desafío del sector ha evolucionado: ya no se trata solo de experimentar con nuevas herramientas, sino de generar las condiciones necesarias para escalar su uso de manera estratégica, segura y sostenible.
Así lo revela el “1er Índice de Transformación Digital en Inteligencia Artificial de Proveedores Mineros (ITD-IA PM) 2026”, desarrollado por la Corporación Alta Ley, Aprimin y PMG, que midió el nivel de madurez en IA de 257 empresas proveedoras a nivel nacional. El sector alcanzó 43 puntos sobre 100, ubicándose en la etapa “Pilotear” y superando al promedio nacional que registra 34 puntos.
Elena Moreno, Presidenta Ejecutiva de la Corporación Alta Ley, subrayó que la verdadera transformación va más allá de la adopción tecnológica: “El desafío no es solo adoptar la IA, sino desarrollar la capacidad de transformar estos datos en decisiones y estas decisiones en nuevas formas de operar en la minería. Ahí podría haber un salto para Chile, porque el país que domine la inteligencia artificial minera podría tener una ventaja sobre el país que simplemente tenga los mejores yacimientos”.
Distribución de madurez: mayoría aún en etapas tempranas
La distribución de las empresas por etapa de madurez muestra un sector heterogéneo: 49% se encuentra piloteando, mientras que 17% permanece en exploración. Apenas 29% ya opera en escala y solo 5% lidera la transformación. En total, 66% de los proveedores se ubica en etapas tempranas de madurez.
Claudio Parraguez, socio-director de PMG, explicó el significado de esta frontera: “Cuando las empresas pasan de pilotear a escalar hay una frontera de rentabilidad. En exploración y piloteo invierten en desarrollo; en cambio, al escalar o liderar, usan la IA como herramienta estratégica que rentabiliza los negocios”.
La comparación internacional evidencia una brecha significativa: solo 34% de los proveedores mineros chilenos opera IA a escala, frente a 64% registrado en la medición 2025 del MIT Center for Information Systems Research.
Gobernanza: la dimensión más rezagada del sector
El índice evalúa cuatro dimensiones clave. Estrategia alcanza 50 puntos, Cultura 44 puntos, Tecnología 42 puntos y Gobernanza solo 35 puntos, todos por encima de los promedios nacionales respectivos (38, 38, 31 y 27 puntos). Sin embargo, Gobernanza emerge como la dimensión más rezagada y es la más baja en 60% de las empresas evaluadas.
El diagnóstico revela un desfase crítico: la adopción de IA avanza más rápido que los mecanismos destinados a ordenarla. Entre empresas que ya utilizan IA habitualmente:
72% no cuenta con comité de gobernanza
72% no dispone de cláusulas contractuales de uso de IA
53% no gestiona formalmente la privacidad de datos
50% carece de política de uso aceptable de IA
Datos: infraestructura insuficiente para escalar
La gestión de datos aparece como otro cuello de botella crítico. La infraestructura aún no está suficientemente preparada para sostener adopción a escala:
-67% de proveedores no cuenta con repositorio consolidado de datos críticos
-69% carece de prácticas de operación de modelos de IA
-74% no tiene arquitectura preparada para escalar
Este contraste es significativo considerando que la experimentación con herramientas y modelos de IA alcanza 63 puntos, la práctica mejor evaluada en la dimensión Tecnología.
Parraguez alertó sobre esta brecha: “Sin datos conciliados el piloto no sobrevive. Hay que tomar conciencia de que no se necesita gobernar todos los datos, pero sí al menos aquellos que se usan para gestionar la toma de decisiones, para evitar poner a la compañía en una posición de riesgo”.
IA en procesos centrales: presencia limitada
Otro hallazgo relevante es que, aunque la IA comienza a utilizarse en las organizaciones, aún tiene presencia limitada en procesos centrales del negocio y en la propuesta de valor a compañías mineras:
-64% de empresas aplica IA en menos del 10% de sus procesos
-56% no monetiza ninguna capacidad de IA en los servicios que entrega a faenas
Daniel Boyce, Principal Geologist de Mineral Forecast, remarcó la importancia de la calidad de datos subyacentes: “Hoy la IA o Machine Learning aplicado a mapas de prospectividad mineral está acumulando cada año, de forma exponencial, conocimiento científico como nunca antes se había visto. Sin embargo, los modelos de IA por sí solos no generan valor. Lo que realmente genera valor es todo lo que sustenta el modelo: la validación de expertos, la ingeniería de datos, la generación de datos de buena calidad y la integración de los mismos”.
Recomendaciones para implementación efectiva
Carlos Lathrop, Business Manager Minería de OPTION, detalló las condiciones clave para que proyectos generen impacto real:
“Para que generen impacto deben enfocarse en un caso de uso claro y de valor, no solo en áreas de back-office. Además, los datos son fundamentales: hay que captarlos, gestionarlos, pulirlos y limpiarlos para poder rentabilizarlos. No podemos rentabilizar los datos si la base es mala”.
Lathrop añadió que es indispensable contar con “un equipo que combine expertos en este tipo de proyectos con personas que conozcan a fondo el negocio minero, infraestructura adecuada y un monitoreo continuo del valor y la re-calibración de las herramientas en el tiempo”.
Cuatro condiciones para alcanzar madurez avanzada
El estudio identifica cuatro condiciones críticas para avanzar hacia etapas de mayor madurez:
-Contar con roadmap de IA alineado al negocio
Medir retorno de iniciativas
-Consolidar datos críticos
-Establecer mecanismos formales de gobernanza
-La evidencia es contundente: 98% de empresas en etapas avanzadas (Escalar y Liderar) reúnen todas cuatro condiciones. En cambio, ninguna empresa que no cumple ninguna de estas condiciones logra ubicarse en etapas avanzadas.
Rol estratégico de proveedores en la transformación
Christian Guerrero, presidente del Comité de Innovación de APRIMIN, valoró las capacidades del ecosistema local: “Somos quienes desarrollamos, probamos e implementamos gran parte de la innovación que se genera en este ecosistema. Por esto, el desafío no solo es adoptar esta IA sino hacerlo colaborativamente con todas las entidades para ser lo más sostenibles posible”.
Tres movimientos prioritarios para cruzar la frontera de escalabilidad
El estudio plantea tres ejes de acción inmediatos:
-Gobernar el uso de IA: establecer reglas claras para operación segura
-Cimentar la base de datos: consolidar infraestructura e integración de información crítica
-Focalizar el esfuerzo: concentrar iniciativas donde existe mayor brecha y retorno más rápido
Parraguez enfatizó la importancia de una visión unificada: “Vemos que hay empresas que usan IA en muchas partes, pero sin un foco claro de cuáles son aquellos usos que apalancan el negocio, convirtiéndose a veces en un costo más que en un valor. Por lo tanto, construir una hoja de ruta con una visión compartida de prioridades y establecer reglas simples al principio para pasar las aplicaciones a la operación cuidando los riesgos, es central para que la IA sea un valor sostenible para la compañía”.
El ITD-IA PM 2026 entrega así una línea base que permite a los proveedores mineros identificar su posición actual, reconocer las brechas que los separan de la siguiente etapa y definir prioridades concretas para acelerar la transformación digital y el uso estratégico de inteligencia artificial en operaciones mineras. (Reporte Minero)
