IA para minería: Perspectivas de mercado, casos de uso operativos y estrategia de ejecución

• Algunos estudios estiman 0.4 mil millones de dólares en 2024, creciendo a 2.1 mil millones para 2032 (CAGR de 22.4%).
• Otras proyecciones calculan 28.9 mil millones de dólares en 2024, aumentando a 478 mil millones para 2032, aproximadamente 42% CAGR.
• Precedence Research proyecta 35.47 mil millones de dólares en 2025 hasta 828 mil millones para 2034, alrededor de 41.9% CAGR.

• Eficiencia y costos: el acarreo autónomo y la automatización han reportado incrementos de ~20% en la productividad de camiones.
• Mantenimiento predictivo: la IA puede reducir el tiempo de inactividad por fallas de equipos en 25–50% y disminuir los costos de mantenimiento.
• Seguridad: los equipos autónomos/remotos alejan a las personas de zonas de alto riesgo; algunos sitios reportan cero incidentes con tiempo perdido.
• Sostenibilidad: la optimización de energía y ventilación reduce el consumo y la huella ambiental.

• Spherical Insights estima el mercado minero global en ~1.10 billones de dólares en 2024, llegando a 1.90 billones para 2035 con un CAGR de 5.07% (2025–2035).
• Otras investigaciones estiman el mercado de metales mineros en 1.13 billones de dólares en 2024, creciendo a 1.86 billones para 2034 (CAGR de 5.13%).
• Infosys proyecta que el mercado minero más amplio pase de ~2 billones de dólares en 2022 a ~3.5 billones para 2032 (CAGR de 5.8%).
• En conjunto, esto indica un sector estable y fundamental que representa ~2–3% del PIB global.

• Asia-Pacífico (China, Australia, India, etc.) es el mayor mercado en volumen y valor; lideran los metales, el carbón y los minerales críticos.
• Norteamérica y Latinoamérica son estratégicamente importantes para el cobre, el oro y el litio vinculados a la transición energética.

• Transición energética: para 2030, se espera que la demanda de litio y cobalto aproximadamente duplique la capacidad actual; la demanda de cobre podría superar la producción actual en ~20%.
• Presión ESG y regulatoria: los objetivos de cero emisiones netas, el uso del agua, el impacto territorial y las expectativas comunitarias hacen que el desempeño ESG sea crítico.
• Presión de productividad: la disminución de leyes minerales, minas más profundas y mayores costos laborales elevan los costos unitarios, acelerando la automatización y la IA.

• Congruence Market Insights: 418,1 M$ en 2024 → 2,10 B$ para 2032 (CAGR de 22,4%).
• Market.us y similares: definiciones más amplias sugieren más de 7 B$ para 2033 (~22–23% CAGR).
• Precedence y escenarios agresivos: 35,5 B$ en 2025 → 828 B$ para 2034 (CAGR de 41,9%).
• Otro escenario agresivo: 28,9 B$ en 2024 → 478 B$ para 2032 (CAGR de 42,15%).

• Exploración y geología: ML sobre datos satelitales/geofísicos/geoquímicos, detección de potencial mineral y modelado 3D.
• Producción y mantenimiento: mantenimiento predictivo, camiones y perforadoras autónomos, optimización de parámetros operativos.
• Seguridad y medio ambiente: prevención de colisiones, monitoreo de gases, estabilidad de taludes, analítica de visión.
• Planificación y suministro: planificación de producción, optimización de flotas, escenarios de demanda y precios.
• Precedence informa que la exploración es el mayor segmento en 2024 (~25%), el mantenimiento predictivo es el de mayor crecimiento y la minería de metales es el principal usuario final (~40%).

La exploración geológica es intensiva en datos, costosa y riesgosa; las imágenes satelitales, secciones geofísicas, datos de perforación y resultados geoquímicos suelen analizarse manualmente.

El aprendizaje automático detecta firmas minerales, genera mapas de objetivos basados en probabilidad y acelera el modelado geológico 3D.

• Más información con menos perforaciones.
• Mayores tasas de éxito en descubrimientos.
• Ciclos de exploración más cortos y proyectos financiables más rápidos.

Excavadoras, camiones de acarreo, transportadores, chancadores y molinos implican altos CAPEX/OPEX; las fallas no planificadas elevan los costos unitarios.

Los datos de sensores (vibración, temperatura, presión, corriente, análisis de aceite) permiten que los modelos de IA predigan fallas con semanas de anticipación.

• Reducción del 25–50% en el tiempo de inactividad por fallas de equipos.
• Presupuestos de mantenimiento optimizados y menor uso de repuestos.
• Mayor disponibilidad y vida útil del equipo.
• Puertas de enlace perimetrales cerca de tajos/plantas; sincronización en búfer hacia la nube/VPC para entrenamiento.
• Ejemplo de código (pseudocódigo): `anomaly_score = detect_anomaly(sensor_window)`.

AHS usa IA, GPS, LiDAR y radar para planificar rutas, evitar colisiones y operar 24/7.

Las perforadoras y cargadores autónomos, combinados con la gestión de flotas con IA, optimizan rutas y cargas.

• Se han reportado mejoras de ~20% en productividad de camiones en Australia Occidental.
• Algunos sitios reportan hasta un 15% de reducción en costos unitarios y mayor disponibilidad.
• Menor tiempo en vacío y reducción de costos de combustible y neumáticos.
• Objetivos de latencia <250 ms para alertas de proximidad; redundancia mediante conmutación perimetral.

La minería es históricamente de alto riesgo, con baja visibilidad, voladuras, peligros de gas y polvo, y equipos móviles pesados.

La visión por IA y los sensores permiten el monitoreo en tiempo real de gas, polvo, calor, movimiento del terreno, cumplimiento de EPP y proximidad peligrosa.

• Menos incidentes graves y fatalidades.
• Mejor cumplimiento regulatorio.
• Menores costos de seguros e indemnizaciones.
• Inferencia en el perímetro en túneles para alarmas de EPP/proximidad por debajo de 200 ms.

El chancado, la molienda, la flotación y la separación magnética son procesos de alto consumo energético y críticos para las tasas de recuperación.

Los modelos de IA consideran variables como la dureza del material de alimentación, la distribución del tamaño de partículas, la carga del circuito y el consumo de energía para optimizar los ajustes.

• Menor energía por tonelada y menos desgaste.
• Mayor recuperación y calidad del concentrado.
• Ahorros en consumo de reactivos.
• Gemelos digitales para circuitos de molienda y celdas de flotación para probar puntos de ajuste de forma segura.

En la minería subterránea, la ventilación es uno de los mayores consumidores de energía.

La Ventilación por Demanda (VoD) usa IA para ajustar el flujo de aire según personas, equipos y lecturas de gases.

• Ahorros de energía del 20–30% específicos de ventilación.
• Menores costos energéticos totales y mejor huella de carbono.
• Planes de resiliencia ante pérdida de telemetría; valores seguros por defecto en caso de falla.

• Las tecnologías digitales y de automatización aumentaron la productividad minera global en ~2.8% anual entre 2014–2016.
• Los sitios con transporte autónomo reportan ~20% de mejora en la productividad de los camiones.
• Objetivos de latencia en línea <250 ms para eventos de seguridad/despacho.

• Las implementaciones de AHS reportan hasta un 15% de reducción en el coste unitario.
• El mantenimiento predictivo impulsado por IA puede reducir el tiempo de inactividad por fallos en un 25–50%.
• Reducción del coste de mantenimiento del 10–25% con trabajo basado en condición.

• Algunas operaciones reportan cero incidentes con tiempo perdido tras alejar al personal de zonas de alto riesgo.
• Las soluciones de seguridad basadas en IA pueden reducir los incidentes relacionados con la fatiga en ~15% y disminuir las tasas de colisión hasta en un 30%.
• Alertas de proximidad/EPP <200–250 ms permiten intervenciones seguras.

• La ventilación a demanda ofrece un 20–30% de ahorro energético en sistemas de ventilación.
• La optimización de planta y flota produce reducciones de un solo a dos dígitos en la intensidad energética.

• Brechas de datos e infraestructura: equipos sin sensores y conectividad subterránea débil.
• Resistencia cultural y organizacional: apego a métodos tradicionales y preocupación por la pérdida de empleo.
• Incertidumbre en inversión y ROI: las flotas autónomas y los centros de control integrados requieren un CAPEX elevado.
• Escasez de talento: falta de perfiles híbridos de minería + datos/automatización.

• Errores de modelo (falsos positivos/negativos).
• Riesgos de ciberseguridad para vehículos autónomos y sistemas de control.
• Complejidad en el cumplimiento normativo y de seguridad.

• Aclarar los principales puntos críticos: tiempos de inactividad no planificados, incidentes de seguridad, costos de energía.
• Realizar un inventario de datos y un análisis de brechas; identificar sensores faltantes.
• Agregar sensores críticos y desplegar conectividad subterránea confiable.
• Crear paneles para OEE, tiempos de inactividad, seguridad y KPI de energía.
• Definir taxonomías de defectos/incidentes; establecer SOP de etiquetado para visión orientada a seguridad.

• Piloto de mantenimiento predictivo: apuntar a trituradora, molino, transportador y 5–10 camiones de acarreo.
• Optimización de flota y producción: analizar rutas, tiempos de ciclo, inactividad y esperas.
• PoC de monitoreo de seguridad: cámara + analítica de visión para EPP y proximidad peligrosa.
• Asignar un responsable interno del negocio y un líder de transformación digital.
• Modo sombra para decisiones de seguridad y despacho; umbrales de aprobación HITL.

• Desplegar modelos de mantenimiento predictivo en toda la flota de equipos críticos.
• Introducir despacho avanzado y pruebas AHS por fases donde sea viable.
• Implementar Ventilation-on-Demand en operaciones subterráneas.
• Crear optimización en tiempo real para trituración y flotación.
• Converger las operaciones en un centro de control integrado.
• Implementar liberaciones blue/green con reversión para modelos de flota/QC.

• Precedence Research | Mining Metal Market Size to Hit Around USD 1.86 Tn by 2034 (2025)https://www.precedenceresearch.com/mining-metal-market
• GlobeNewswire / The Business Research Company | Mining Global Market Report 2024https://www.globenewswire.com/news-release/2024/03/07/2841994/28124/en/Mining-Global-Market-Report-2024.html
• Infosys Knowledge Institute | Mining Industry Outlook 2024 (2024)https://www.infosys.com/iki/research/mining-industry-outlook2024.html
• Spherical Insights | Top 20 Companies in Mining Market (2024–2035)https://www.sphericalinsights.com/blogs/top-20-companies-in-mining-market-2024-2035
• Statista | Tema: Minería (visión general de estadísticas globales)https://www.statista.com/topics/1143/mining/

• Congruence Market Insights | AI in Mining Market – Region-Wise Market Insights (2025)https://www.congruencemarketinsights.com/report/ai-in-mining-market
• Technavio | AI In Mining Market Analysis, Size, and Forecast 2025–2029 (2025)https://www.technavio.com/report/ai-in-mining-market-industry-analysis
• Precedence Research | AI in Mining Market Size to Hit USD 828.33 Billion by 2034 (2025)https://www.precedenceresearch.com/ai-in-mining-market
• Market.us | AI in Mining Market Size, Statistics, Share | CAGR of 22.7% (2024)https://market.us/report/ai-in-mining-market/
• Yahoo Finance | AI in Mining Market to Hit USD 478.29 Billion by 2032 (2025)https://finance.yahoo.com/news/ai-mining-market-hit-usd-140000270.html

• SymX.ai | Revolucionando el mantenimiento predictivo en la industria minera con IA (2025)https://symx.ai/revolutionizing-predictive-maintenance-in-the-mining-industry-with-ai
• Mining-Technology.com | Mantenimiento predictivo y el auge de la IA en la minería (2024)https://www.mining-technology.com/features/predictive-maintenance-and-the-rise-of-ai-in-mining/
• Oracle | Uso de IA en el mantenimiento predictivo: lo que necesita saber (2024)https://www.oracle.com/tr/scm/ai-predictive-maintenance/
• SmartDev | IA en minería: principales casos de uso que debe conocer (2025)https://smartdev.com/ai-use-cases-in-mining/
• Omdena | IA en minería: guía para sostenibilidad y optimización de costos (2025)https://www.omdena.com/blog/ai-in-mining-guide
• Omdena | Casos de uso de IA en minería – Procesamiento y planta (2025)https://www.omdena.com/blog/ai-use-cases-in-mining
• McKinsey & Company | Tras el repunte de la productividad minera: transformación habilitada por la tecnología (2018)
• McKinsey & Company | Cómo la innovación digital puede mejorar la productividad minera (PDF, mckinsey.de)
• SNC Technologies | McKinsey destaca el papel de la IA en la industria minera (2025)https://snctechnologies.com/mckinsey-highlights-the-role-of-ai-in-the-mining-industry/

• Deloitte | Mejora de la salud y la seguridad en la minería con automatización, IA e IoT (2025)https://www.deloitte.com/us/en/Industries/energy/articles/mining-ai-automation-for-health-safety.html
• Global Mining Review | IA: un factor decisivo para la seguridad en minas (2024)https://www.globalminingreview.com/mining/09082024/ai-a-game-changer-for-mine-safety/
• MiningDoc.tech (Q&A) | ¿Cómo mejoran los camiones de acarreo autónomos impulsados por IA la eficiencia y la seguridad en la minería? (2025)https://www.miningdoc.tech/question/how-are-ai-powered-autonomous-haul-trucks-improving-efficiency-and-safety-in-mining/
• MiningDoc.tech (Q&A) | ¿Cómo mejora la tecnología la seguridad en las operaciones mineras? (2025)https://www.miningdoc.tech/question/how-is-technology-improving-safety-in-mining-operations/
• Journal WJAETS | Implementación de camiones de acarreo autónomos en minería: beneficios de seguridad y desafíos de gestión (2025)https://journalwjaets.com/content/implementing-autonomous-haulage-trucks-mining-safety-benefits-and-management-challenges
• MiningDoc.tech (blog) | El papel de la robótica en la mejora de la seguridad y la eficiencia en las operaciones mineras (2025)https://www.miningdoc.tech/2025/06/04/the-role-of-robotics-in-improving-safety-and-efficiency-in-mining-operations/
• LinkedIn – Andy Miller | Bajo la tierra: la IA redefine la industria minera (2024)https://www.linkedin.com/pulse/under-earth-ai-redefines-mining-industry-andy-miller-s8hzc
• LinkedIn – David Alonso | La adopción de IA busca mejorar la seguridad minera (2024)https://www.linkedin.com/posts/davidalonso_ai-adoption-aims-to-lift-mine-safety-activity-7200616694002704384-DtoC

• Taxonomías de eventos/incidentes para EPP, proximidad y fallas de equipos; etiquetado con doble revisión para datos críticos de seguridad.
• Versionado de conjuntos de datos vinculado a tajo/nivel, ID del equipo, condiciones de iluminación y factores ambientales; metadatos listos para auditoría.

• Modo sombra para decisiones de seguridad y despacho antes de la automatización; umbrales de confirmación del operador según la gravedad.
• Planes de reversión por flota y planta; límites de FP/FN para acciones autónomas.

• SLO de latencia/disponibilidad (<200–250 ms; 99%+) con watchdogs y valores predeterminados a prueba de fallos.
• Monitoreo de deriva por cambios de polvo/iluminación/clima; activadores de reentrenamiento vinculados a la temporada y elevación del banco.
• Almacenamiento en buffer en el edge para manejar pérdida de conectividad; sincronización reanudable hacia VPC/nube.

• Inferencia en el edge en palas, camiones, chancadores; entrenamiento en nube/VPC con PrivateLink; sin PII sin procesar fuera de la VPC.
• Lanzamientos blue/green con reversión para modelos de despacho de flota y seguridad; fijación de versiones para auditorías.

• Aislamiento de redes OT, binarios firmados, cifrado en tránsito y en reposo.
• Acceso basado en roles y trazas de auditoría para cambios en modelos/parámetros y anulaciones de seguridad.

• Canales de mantenimiento predictivo y optimización de flotas con gateways perimetrales e integración CMMS/despacho.
• Pilas de visión para seguridad en EPP/proximidad con <200–250 ms de latencia y verificaciones de estado.
• Optimización de planta (chancado, molienda, flotación) con gemelos digitales y lanzamientos reversibles.

• Lanzamiento en modo sombra, aprobaciones HITL, reversión/versionado integrados en los despliegues.
• Monitoreo de deriva, anomalías, latencia y disponibilidad; alertas dirigidas al centro de control, mantenimiento y responsables de seguridad.

• PoC de 8–12 semanas (mantenimiento predictivo, visión de seguridad); escalamiento de 6–12 meses en flotas y plantas con gestión del cambio y capacitación de operadores.
• Conectividad segura (VPC, PrivateLink/VPN), aislamiento OT, cero secretos en registros.