Por Arturo Tagle, CTO de Mineral Forecast.
Imagina que eres gerente de exploración minera. Tienes US$2 millones para realizar una campaña de perforación y un modelo de inteligencia artificial te recomienda perforar en un lugar donde tu equipo nunca lo habría hecho. ¿Lo aprobarías?
Hace poco planteé esta pregunta en un curso de Introducción a la Minería. La discusión apunta a un desafío clave para el futuro de la exploración: no basta con acertar, hay que entender por qué.
El mundo necesita cada vez más cobre, pero encontrar nuevos yacimientos es cada vez más difícil. Según un estudio de S&P Global publicado en 2026, la demanda crecerá un 50% hacia 2040, hasta alcanzar los 42 millones de toneladas anuales, mientras que la producción llegaría a su máximo en 2030, con 33 millones de toneladas.
La exploración refleja este desafío. En 1997 se registraron 20 grandes descubrimientos de cobre, con un presupuesto de US$ 758 millones. En 2024, en cambio, hubo solo uno pese a que la inversión alcanzó US$ 3.201 millones. A esto se suma que menos de uno de cada 10.000 proyectos de exploración llega a convertirse en una mina y que, en promedio, transcurren 17,8 años entre el descubrimiento y el inicio de la producción.
¿Cómo podemos acelerar este proceso? Una parte de la respuesta está en nuestra capacidad para procesar y conectar información. La exploración minera genera grandes volúmenes de datos geológicos, geofísicos, geoquímicos y espaciales que pueden revelar patrones difíciles de identificar mediante análisis convencionales. La inteligencia artificial permite integrar estas fuentes, detectar relaciones no evidentes y generar nuevas hipótesis sobre dónde podría encontrarse mineralización.
Pero acelerar no significa simplemente analizar más datos. Significa tomar mejores decisiones antes de perforar y concentrar los recursos en las zonas con mayor potencial. Y para que estas herramientas sean realmente útiles en exploración, necesitamos entender qué evidencia sustenta sus recomendaciones.
En exploración minera, una predicción acertada no es suficiente si no podemos comprender sus fundamentos. Un acierto puede parecer suerte, y la suerte no constituye una estrategia replicable.
En nuestra experiencia, el 88% de los clientes que realizan perforaciones encuentra mineralización. En los casos analizados, la tasa de éxito fue entre 3,3 y 3,9 veces superior a la del escenario optimista de referencia de la industria para sitios y etapas comparables, según las referencias de Schodde (2025) y S&P Global.
La inteligencia artificial abre nuevas posibilidades para explorar depósitos que permanecen ocultos y aprovechar mejor los recursos destinados a la perforación. Su aporte no consiste en reemplazar el criterio geológico, sino en complementarlo con nuevas capacidades de análisis.
En una industria donde cada sondaje representa una inversión importante y los resultados pueden tardar años en materializarse, la confianza es fundamental, porque al momento de decidir dónde invertir millones de dólares en exploración, no basta con saber dónde perforar. También necesitamos entender por qué.
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