El “Primer Índice de Transformación Digital en Inteligencia Artificial de Proveedores Mineros 2026” revela que el sector supera al promedio nacional, aunque todavía existe una importante brecha entre la adopción de IA y las capacidades necesarias para llevarla a escala.
La inteligencia artificial (IA) ya está presente en el ecosistema de proveedores de la minería y comienza a incorporarse en sus procesos, productos y servicios. Sin embargo, el desafío para el sector ya no está solo en experimentar con nuevas herramientas, sino en generar las condiciones necesarias para escalar su uso de manera estratégica, segura y sostenible.
Esta es una de las principales conclusiones del “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 inteligencia artificial de 257 empresas proveedoras de la minería a nivel nacional.
Durante la presentación de este índice, Elena Moreno, presidenta ejecutiva (I) de la Corporación Alta Ley, destacó la trascendencia de esta herramienta para la industria, resaltando que el desafío no es solo adoptar la IA, sino que 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".
En esa misma línea, Christian Guerrero, presidente del Comité de Innovación de Aprimin, valoró las capacidades del ecosistema local y aseguró que los proveedores tienen un rol fundamental en esta transformación. “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”.
El estudio, que evalúa cuatro dimensiones —Estrategia, Tecnología, Cultura y Gobernanza—, sitúa al sector proveedor minero en 43 puntos sobre 100, correspondiente a la etapa “Pilotear”. "De acuerdo con el diagnóstico, el sector se encuentra por sobre el promedio nacional, que alcanza los 34 puntos. La comparación internacional muestra una brecha en la proporción de empresas que ya opera IA a escala: 34% entre los proveedores mineros, frente a 64% en la medición 2025 del MIT Center for Information Systems Research".
En términos de distribución, el 49% de las empresas se encuentra en etapa de Pilotear, mientras que un 17% permanece en Explorar. En tanto, un 29% ya se encuentra en Escalar y solo el 5% alcanza la etapa de Liderar. En total, el 66% de los proveedores se ubica en etapas tempranas de madurez y 34% en etapas avanzadas.
Sobre este aspecto, Claudio Parraguez, socio-director de PMG, explicó que “cuando las empresas pasan de pilotear a escalar hay una frontera de rentabilidad. En la etapa de explorar y pilotear las empresas están invirtiendo en desarrollo de IA; en cambio, cuando pasan al nivel de escalar o liderar, empiezan a usar la adopción de IA como una herramienta estratégica que permite rentabilizar los negocios".
Proveedores mineros superan al promedio nacional, pero la gobernanza queda rezagada
El índice muestra una ventaja del sector proveedor minero respecto del promedio nacional en las cuatro dimensiones evaluadas. Estrategia alcanza 50 puntos, Cultura 44, Tecnología 42 y Gobernanza 35, mientras que los respectivos resultados nacionales son 38, 38, 31 y 27 puntos.
Sin embargo, esta evolución presenta una importante brecha interna: Gobernanza es la dimensión más rezagada del sector, con 35 puntos, y es la dimensión más baja en 60% de las empresas evaluadas.
El diagnóstico revela además que la adopción de IA está avanzando más rápido que las reglas y mecanismos destinados a ordenarla. Entre las empresas donde la IA ya se utiliza habitualmente, el 72% no cuenta con un comité de gobernanza y el mismo porcentaje no dispone de cláusulas contractuales asociadas a su uso. Asimismo, un 53% no gestiona formalmente la privacidad de los datos y el 50% no cuenta con una política de uso aceptable de IA.
Los datos aparecen como otro de los principales cuellos de botella
El estudio también evidencia que la infraestructura y la gestión de datos todavía no están suficientemente preparadas para sostener una adopción de IA a escala: Un 67% de los proveedores no cuenta con un repositorio consolidado de datos críticos, mientras que el 69% no dispone de prácticas de operación de modelos y el 74% carece de una arquitectura preparada para escalar. Esto contrasta con la experimentación con herramientas y modelos de IA, la práctica mejor evaluada de la dimensión Tecnología, con 63 puntos.
En relación con esto, Parraguez advirtió que "sin datos conciliados el piloto no sobrevive. Hay que tomar conciencia de que no se necesita gobernar todos los datos, pero sí a lo menos aquellos que se usan para gestionar la toma de decisiones, para evitar poner a la compañía en una posición de riesgo".
Otro de los hallazgos relevantes es que, aunque la IA ya comienza a utilizarse en las organizaciones, todavía tiene una presencia limitada en los procesos centrales del negocio y en la propuesta de valor que los proveedores entregan a las compañías mineras: 64% de las empresas aplica IA en menos del 10% de sus procesos, mientras que 56% no monetiza ninguna capacidad de IA en los servicios que entrega a la faena.
Al respecto, Daniel Boyce, Principal Geologist de Mineral Forecast, remarcó la importancia del trabajo con la información subyacente: "Hoy la IA o el 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".
Por su parte, Carlos Lathrop, Business Manager Minería de OPTION, detalló las recomendaciones para una implementación efectiva: "Para que los proyectos generen impacto real 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 también 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".
Oportunidades y condiciones para dar el salto
En conclusión, los resultados del primer ITD-IA de Proveedores Mineros muestran que el sector ya inició su camino hacia una mayor adopción de IA y que, en términos de madurez, se encuentra por delante del promedio nacional. Sin embargo, el próximo desafío es pasar desde la experimentación y los pilotos hacia una adopción estructurada, con capacidades, datos, gobernanza y una hoja de ruta vinculada al negocio.
En este sentido, el estudio busca entregar una línea base para que las empresas puedan identificar dónde se encuentran, reconocer las brechas que las separan de la siguiente etapa y definir prioridades concretas para avanzar en la transformación digital y el uso estratégico de la IA. A partir de eso, se identifican cuatro condiciones para avanzar hacia etapas de mayor madurez: contar con un roadmap de IA alineado al negocio, medir el retorno de las iniciativas, consolidar los datos críticos y establecer mecanismos formales de gobernanza.
La evidencia es especialmente significativa al observar que, entre las empresas se encuentran en etapas avanzadas de madurez (Escalar y Liderar), el 98% de ellas reúne las cuatro condiciones. En cambio, ninguna de las empresas que no cumple ninguna de estas condiciones logra ubicarse en dichas etapas.
El estudio plantea así tres movimientos prioritarios para que los proveedores mineros puedan cruzar el umbral entre pilotear y escalar: gobernar el uso de la IA, cimentar la base de datos que lo sostiene y focalizar el esfuerzo donde el retorno es más rápido.
Esto implica establecer reglas claras para el uso de IA, consolidar datos e infraestructura y concentrar los esfuerzos en aquellos casos de uso donde exista una mayor brecha y un retorno más rápido.
Para concluir, Claudio Parraguez enfatizó la importancia de tener 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".
Para revisar más detalles del estudio, pincha aquí.
Comentarios (0)
Participa de la conversación. Tu comentario se publicará una vez revisado por el equipo editorial.