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81% de inversión minera en faenas activas: IA clave
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26 de junio de 2026

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81% de inversión minera en faenas activas: IA clave

El 81% de la inversión minera se destina a faenas vigentes, donde la analítica predictiva y la inteligencia artificial son fundamentales para mantener la productividad durante el crecimiento del sector.

Con una cartera de US$104.000 millones para 2025-2034, el mayor desafío no es construir más rápido sino sostener la producción mientras las expansiones se ejecutan. Fallas evitables pueden representar pérdidas de más de US$500 millones en una sola planta.

Según cifras de la Comisión Chilena del Cobre (Cochilco), el 81% de la cartera de inversión minera chilena para el período 2025-2034, que supera los US$104.000 millones, corresponde a ampliaciones y modernizaciones sobre faenas en operación. Este dato redefine el principal desafío del ciclo: no es solo cuánto se construye, sino cómo se mantiene la continuidad productiva mientras las inversiones se ejecutan en paralelo.

El escenario se vuelve más exigente con la aprobación de la Ley Marco de Autorizaciones Sectoriales, que apunta a reducir hasta un 70% los tiempos de tramitación de permisos sin modificar las exigencias regulatorias. Una tramitación más rápida implica proyectos que avanzan con mayor velocidad sobre faenas en funcionamiento, lo que eleva la presión sobre la gestión operacional.

Según estimaciones de X-Analytic by SGS, las fallas evitables en equipos críticos y los cuellos de botella operacionales pueden representar entre el 1% y el 2% de la producción de una faena, lo que equivale a pérdidas superiores a US$500 millones en una planta de la gran minería. "Cuando tienes operaciones funcionando y proyectos ejecutándose al mismo tiempo, cualquier desviación puede impactar la productividad, la seguridad o el cumplimiento ambiental. La capacidad de anticiparse deja de ser una ventaja y pasa a ser una necesidad", afirmó Nicolás Orellana, CCO de la firma.

La respuesta tecnológica apunta a la analítica predictiva y al monitoreo continuo basado en inteligencia artificial. Estos sistemas analizan miles de variables simultáneamente y alertan sobre comportamientos anómalos antes de que deriven en incidentes, sustituyendo el modelo tradicional de inspecciones periódicas. Orellana señaló que un diagnóstico más preciso puede reducir el tiempo de reparación por falla en hasta 45 minutos, desde los habituales dos horas a cerca de la mitad.

El efecto acumulado es relevante en términos productivos: en una planta desalinizadora de gran escala, mejorar un 1% la disponibilidad de equipos equivale a casi cuatro días adicionales de producción al año. Una mejora del 2% representa una semana completa extra de operación, sin nueva infraestructura ni personal adicional. Las estimaciones corresponden a X-Analytic y no han sido auditadas de forma independiente.



Fuente: Chilepaisminero.com Minería
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