IA en minería: la fiebre de datos que transforma el negocio global
La inteligencia artificial deja de ser una herramienta experimental y se consolida como requisito operativo para explorar, extraer y procesar minerales críticos.
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La IA en minería avanza como una respuesta estratégica ante yacimientos más complejos, presión ESG y demanda creciente de cobre, litio, níquel y otros minerales críticos. Según Precedence Research, el mercado global de inteligencia artificial aplicada a minería pasaría de USD 35.470 millones en 2025 a USD 828.330 millones en 2034, con una tasa anual compuesta de 41,92 %.
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IA en minería impulsa exploración más precisa
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La IA en minería ya no se limita a pilotos tecnológicos. En 2026, su uso se concentra en tres áreas: exploración, extracción autónoma y procesamiento inteligente. El cambio refleja una nueva lógica competitiva: las compañías no solo buscan más territorio, sino mejores datos para reducir incertidumbre geológica y elevar productividad.
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En exploración minera, los modelos de aprendizaje automático analizan información sísmica, geoquímica, satelital e histórica para detectar anomalías difíciles de identificar con métodos tradicionales. KoBold Metals, enfocada en minerales críticos, declara que su objetivo es convertir la exploración en una ciencia repetible mediante datos e inteligencia artificial. Su proyecto Mingomba, en Zambia, pasó de exploración a desarrollo minero formal en 2026.
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Earth AI también marca tendencia. La empresa señala que sus modelos trabajan con cientos de millones de casos geológicos y elevan la tasa de éxito de descubrimiento frente a métodos convencionales. Además, reportó avances en descubrimientos de minerales como paladio, níquel e indio, relevantes para baterías, semiconductores y tecnologías limpias.
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Automatización, datos y eficiencia operativa
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En extracción, la mina conectada gana terreno. Rio Tinto opera AutoHaul en Pilbara, Australia Occidental, reconocido como el primer sistema ferroviario autónomo pesado de larga distancia, con más de 1.700 kilómetros de vía para transportar mineral de hierro. Caterpillar, por su parte, destaca que MineStar Command permite automatizar procesos, operar equipos remotamente y avanzar hacia flotas autónomas de acarreo.
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En procesamiento, la visión computacional y el aprendizaje automático permiten clasificar mineral en tiempo real. BHP y Microsoft aplicaron inteligencia artificial en Escondida, Chile, para mejorar la recuperación de cobre mediante recomendaciones operativas basadas en Azure Machine Learning. En mayo de 2025, BHP anunció su primer Industry AI Hub en Singapur para acelerar la adopción de IA en minería y recursos.
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La IA abre una nueva era para la minería inteligente
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La IA en minería redefine el valor de la información en toda la cadena productiva. Su impacto será mayor en la exploración de minerales críticos, la reducción de costos, la seguridad operacional y el cumplimiento ambiental. También permitirá anticipar fallas, optimizar el uso de energía y mejorar la toma de decisiones en tiempo real.
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Para América Latina, el reto será combinar inversión tecnológica, talento especializado y regulación que permita una innovación responsable. Países con alto potencial geológico podrán ganar competitividad si integran datos, automatización y sostenibilidad en sus proyectos mineros.
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Fuentes:
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