Automatización en minería no mejora productividad, dice McKinsey

La paradoja que McKinsey puso sobre la mesa: más tecnología, igual resultado

Una de las firmas de consultoría más influyentes del mundo acaba de publicar un diagnóstico incómodo: la industria minera lleva décadas invirtiendo en automatización e inteligencia artificial, y la productividad laboral del sector no ha mejorado en términos significativos. No es una opinión marginal. Es McKinsey, con datos del sector global, diciéndole a los ejecutivos que el dinero gastado en tecnología no está rindiendo lo que prometía.

Más robots, misma curva de producción

El informe de McKinsey identifica un patrón que ya había aparecido en análisis anteriores del sector: la productividad minera medida en producción por hora trabajada se mantiene prácticamente plana desde los años noventa, con algunas mejoras puntuales que no alcanzan a compensar la caída de las leyes de mineral, el incremento de costos energéticos y la mayor complejidad geológica de los yacimientos en operación.

Lo que hace relevante la publicación de este análisis ahora es el contexto en que aparece: la industria viene de una ola de inversión en tecnología sin precedentes. Camiones autónomos en Pilbara, perforadoras con guía por IA en minas de cobre en Chile, sistemas de mantenimiento predictivo en operaciones de litio en Argentina. Las empresas han gastado miles de millones de dólares en digitalización. Y sin embargo, la aguja de productividad no se ha movido con la fuerza que se esperaba.

McKinsey apunta a varias causas. Una de las más relevantes es la implementación fragmentada: las tecnologías se despliegan en silos, optimizando procesos individuales sin integración sistémica. Un camión autónomo que reduce costos de transporte no genera valor si el proceso de carguío que lo alimenta sigue operando con ineficiencias no resueltas. La tecnología resuelve el síntoma visible, pero no el problema de diseño operacional. Otra causa identificada es la brecha entre adopción tecnológica y desarrollo de capacidades humanas: los operadores y supervisores no siempre tienen las competencias para sacar partido real de los datos que generan los nuevos sistemas.

El problema no es la tecnología — es la capa que va entre la tecnología y el negocio

Hay algo estructural en este diagnóstico que va más allá de los casos individuales. La minería es una industria que históricamente ha medido el éxito por toneladas movidas y costos directos de operación. Cuando llega una tecnología nueva, la pregunta que se hace es: ¿reduce el costo unitario de este proceso específico? Rara vez la pregunta es: ¿cómo rediseñamos el modelo operacional completo para que esta tecnología genere valor en cadena?

Eso explica por qué muchas operaciones tienen sensores en toda la planta pero siguen tomando decisiones críticas con reportes de turno en Excel. O por qué un sistema de IA que predice fallas en chancadores no llega a mejorar la disponibilidad total de la planta, porque el cuello de botella real está en la logística de repuestos, no en la detección del fallo.

El reporte de McKinsey no demoniza la automatización ni la inteligencia artificial. Los reconoce como habilitadores necesarios. Pero señala que el retorno de esas inversiones depende de algo que no viene en ningún paquete de software: la capacidad de las organizaciones para cambiar la forma en que coordinan personas, datos y procesos a escala.

Cuando los números del informe llegan a la sala de directorio latinoamericana

Para los ejecutivos que operan en Chile, Perú, Colombia o Brasil, este informe llega en un momento de presión real. Los costos de energía subieron. Las leyes de mineral siguen cayendo en varios de los grandes yacimientos de cobre. La presión regulatoria y territorial es mayor que hace diez años. Y al mismo tiempo, los directorios siguen aprobando presupuestos de digitalización con la expectativa de que la tecnología resolverá el problema de competitividad.

Lo que McKinsey está diciendo, en esencia, es que esa expectativa está mal calibrada si no viene acompañada de un cambio en cómo se gestiona la operación. La tecnología comprada sin rediseño organizacional es cara decoración. Las empresas que sí han logrado mejoras sostenidas de productividad en el sector son aquellas que trataron la implementación tecnológica como un proyecto de transformación operacional, no como una compra de activos de capital.

El desafío concreto para la región es que ese tipo de transformación requiere tiempo, liderazgo comprometido y tolerancia al error durante el aprendizaje, tres recursos que en muchas operaciones latinoamericanas escasean más que el capital.

La línea del fondo: Si las grandes mineras globales, con presupuestos de digitalización de cientos de millones de dólares, no han logrado mover la aguja de productividad, las operaciones medianas de LATAM que compran tecnología sin cambiar su modelo de gestión no tienen ninguna razón para esperar un resultado diferente.