McKinsey: IA ya genera ganancias en 15 de 19 mineras globales

La IA en minería ya no es un experimento: empieza a mover la caja

Durante años, la pregunta en los pasillos de cada congreso minero fue la misma: ¿cuándo la inteligencia artificial va a rendir resultados reales? McKinsey acaba de responderla con datos concretos: 15 de 19 grandes compañías mineras que la consultora monitoreó reportaron ganancias financieras atribuibles directamente a implementaciones de IA. No pilotos. No proyectos de laboratorio. Ganancias contables.

Qué está cambiando en las operaciones que adoptaron IA

El informe, presentado en el Mining Forum de Colorado Springs, marca un punto de inflexión en la narrativa del sector. Por primera vez, la mayoría de las compañías del top global no solo están probando la tecnología, sino registrando su impacto en los estados financieros. Eso cambia la conversación: ya no se trata de convencer a un directorio de aprobar un piloto, sino de entender por qué cuatro compañías de esa misma lista todavía no logran cerrar la brecha.

Los casos donde la IA está generando valor más consistente comparten un patrón: mantenimiento predictivo, optimización de procesos de molienda y concentración, y gestión de flotas. En cada uno de esos frentes, la tecnología no reemplaza al operador, sino que le entrega información procesada en tiempo real para reducir tiempos de parada no planificados y optimizar el consumo de insumos críticos como energía y reactivos. El resultado típico en operaciones maduras que reportaron avances es una combinación de menor costo por tonelada procesada y mayor disponibilidad de equipos.

Lo que diferencia a las 15 que lograron resultados de las 4 que no: según el análisis de McKinsey, no es acceso a tecnología ni presupuesto de inversión. Es capacidad organizacional para integrar los modelos de IA en los flujos de decisión operativa del día a día. Las compañías que fracasaron en capturar valor tendieron a mantener los sistemas de IA como herramientas paralelas, desconectadas de cómo los superintendentes y gerentes de planta realmente toman decisiones en turno.

Cuatro compañías que aún no capturan valor: el problema no es técnico

Ese dato, las cuatro que no reportaron ganancias, es quizás el más valioso del informe para los equipos de innovación y tecnología de cualquier operadora. Porque elimina la excusa más cómoda: la tecnología no funciona. Si 15 compañías con operaciones similares lograron resultados, el problema está en otro lugar.

McKinsey apunta a tres factores que frenan la captura de valor: datos de baja calidad o mal integrados entre sistemas operacionales, falta de talento interno para mantener y ajustar los modelos una vez desplegados, y una brecha de confianza entre los equipos de operaciones y las recomendaciones que genera el sistema. Este último punto es cultural, no técnico, y es el más difícil de resolver con una inversión en software.

Para las operadoras que están en esa situación, el camino no pasa por cambiar de proveedor tecnológico. Pasa por resolver primero la arquitectura de datos, luego formar operadores que entiendan los límites y capacidades del modelo, y finalmente diseñar procesos donde la recomendación de la IA tenga un lugar claro en la toma de decisiones operativa. Ese ciclo tarda entre 18 y 36 meses en madurar, según los casos documentados en el sector.

En América Latina, donde varias de las mineras más grandes del mundo operan activos de cobre, litio, oro y hierro, el escenario es desigual. Algunas operaciones de Codelco, Antofagasta Minerals, Vale y Glencore en la región ya forman parte de programas globales de IA de sus casas matrices. Pero una parte importante del tejido operativo regional, especialmente en minería mediana, está recién construyendo la capa de conectividad y calidad de datos que hace posible aplicar estos modelos. La brecha no es de acceso a tecnología: es de infraestructura de datos y capacidad de implementación.

La línea del fondo: Si McKinsey documenta que 15 de 19 grandes mineras ya registran ganancias financieras con IA, la discusión sobre si implementar o no quedó obsoleta. La pregunta que importa ahora es cuánto tiempo y costo organizacional toma pasar de piloto a impacto en la caja, porque ese es el tramo donde la mayoría de las operaciones en la región todavía está perdiendo.