La minería latinoamericana enfrenta una presión creciente para obtener mayor producción de los activos que ya están en operación. El acceso a nuevos yacimientos dejó de ser la única vía para ampliar capacidad y, en países como México, Chile y Perú, una parte importante de las inversiones se concentra ahora en expansiones, reposiciones y mejoras de minas existentes.
En este escenario, la digitalización, el aprendizaje automático y los sistemas de control avanzado abren un margen para elevar la productividad sin depender exclusivamente de nuevos proyectos.
Casos documentados en la región muestran incrementos de hasta 6.5% en producción de cobre y mejoras de entre 2% y 4% en recuperación del mineral mediante modelos predictivos y herramientas de inteligencia artificial.
La oportunidad adquiere mayor peso en México, pues los nuevos desarrollos mineros disminuyeron 49.2% en 2025 y no se han otorgado nuevas concesiones desde la reforma de 2023. La menor disponibilidad de nuevos proyectos coloca mayor presión sobre las operaciones existentes para elevar su productividad y aprovechar la infraestructura instalada.
“Se ha invertido mucho en los proyectos mineros que ya operan y la productividad no ha avanzado en la misma proporción. En mi experiencia, la oportunidad está en reducir la distancia entre lo que el modelo recomienda y lo que efectivamente ocurre en el turno”, señaló Sergio Campana, gerente de Negocios de Software para América Latina en Rockwell Automation.
Inversiones brownfield ganan espacio en la minería de América Latina
La concentración de capital en operaciones existentes es particularmente visible en algunos de los principales productores mineros de la región.
En Chile, la Comisión Chilena del Cobre (Cochilco) proyecta una cartera de inversión minera de 104,549 millones de dólares para los próximos 10 años, de la cual 81% corresponde a proyectos de reposición y expansión de minas activas.
Perú presenta una combinación entre nuevos desarrollos y ampliaciones. Su cartera minera de 2026 contempla 66 proyectos por 64,075 millones de dólares, de los cuales 36 corresponden a iniciativas brownfield, con inversiones estimadas en 23,471 millones de dólares.
Argentina mantiene una estructura diferente, con cerca de 70% de su cartera concentrada en proyectos nuevos.
La diferencia entre países muestra que la transición hacia inversiones brownfield no es uniforme en América Latina. Sin embargo, donde la expansión depende de operaciones que ya cuentan con infraestructura y permisos, la capacidad para extraer mayor valor de esos activos adquiere mayor peso.
El desafío consiste en elevar tonelaje, recuperación y disponibilidad de equipos sin comprometer la calidad del concentrado ni la continuidad de las operaciones.
Inteligencia artificial eleva producción y recuperación en plantas mineras
Uno de los casos citados corresponde a Cerro Verde, en Perú, donde modelos de machine learning permitieron aumentar 6.5% la producción de libras de cobre sin sacrificar la calidad del concentrado, mediante la optimización del equilibrio entre tonelaje y recuperación.
Anglo American, por su parte, incrementó entre 2% y 4% la recuperación de cobre mediante herramientas de inteligencia predictiva aplicadas al tratamiento de relaves.
Estos resultados forman parte de una tendencia más amplia en la minería mundial. McKinsey & Company ha identificado el uso de aprendizaje profundo y gemelos digitales en operaciones de cobre de América del Norte y Sudamérica para enfrentar la disminución de leyes del mineral y el aumento de los costos de producción.
Sin embargo, la incorporación de inteligencia artificial no garantiza por sí misma una mejora en los indicadores productivos. “La instrumentación y la capa de datos sobre la que se apoyaban se dieron por supuestas; cuando esa base no está construida, el control avanzado hereda el problema en lugar de resolverlo”.
La calidad de los datos, los sistemas de medición y la infraestructura de automatización se convierten así en condiciones previas para aprovechar modelos predictivos y herramientas de control avanzado.
La optimización tampoco puede limitarse a una sola etapa del proceso minero. Variables como la fragmentación y la composición geometalúrgica del mineral determinan las condiciones con las que la materia prima llega a la planta.
“Una planta no se optimiza de forma aislada; buena parte de lo que limita a una concentradora se define antes, en la fragmentación y en la variabilidad geometalúrgica del mineral que recibe”.
Una estrategia de digitalización que integre información desde la extracción hasta el procesamiento puede permitir una toma de decisiones más coordinada y evitar que una mejora en un punto de la cadena genere restricciones en otro.
La modernización de una mina activa plantea un desafío adicional: ejecutar ampliaciones, instalar nuevos equipos y modificar procesos sin detener la producción.
La continuidad operacional y la ciberseguridad industrial adquieren así una importancia similar a la propia infraestructura física. Una interrupción durante una expansión puede retrasar los beneficios productivos que justificaron la inversión.
En este tipo de proyectos, las empresas tecnológicas buscan participar desde la construcción de la infraestructura de datos e instrumentación hasta la integración de sistemas y la protección de las operaciones industriales.
Para Campana, el resultado de una transformación tecnológica debe reflejarse en las decisiones cotidianas de los trabajadores y no únicamente en la instalación de una nueva plataforma.
“Nuestro trabajo no termina cuando el sistema queda instalado, termina cuando la operación cambió la forma en que se decide, y eso se mide en el turno. Si la capacidad no queda instalada en la gente de la mina, el resultado se pierde apenas cambia el equipo”.
La tecnología se convierte en una vía para incrementar producción y recuperación sin depender exclusivamente de nuevos yacimientos. El desafío será llevar esas herramientas hasta la operación diaria y convertir los datos generados en decisiones que mejoren los indicadores productivos.
