La inteligencia artificial (IA) comienza a ocupar un lugar cada vez más estratégico en la transformación de la minería. Desde el análisis de datos operacionales y el mantenimiento preventivo hasta la automatización de tareas administrativas y la gestión del conocimiento, las nuevas tecnologías abren oportunidades para mejorar la eficiencia y anticipar problemas en una industria caracterizada por la complejidad de sus operaciones y el manejo de grandes volúmenes de información, siendo la minería un foco realmente interesante.
Como parte del Mining Summit 2026, conversamos con Paula Suárez, directora de Soluciones Tecnológicas para Latinoamérica de Microsoft y el desafío en la minería va mucho más allá de incorporar herramientas digitales. La ejecutiva plantea que las empresas deben avanzar hacia una adopción integral de la inteligencia artificial, que involucre tanto a sus equipos como a sus procesos, estructuras de liderazgo y estrategias de negocio.
“Ya no estamos hablando únicamente de acceder a la inteligencia artificial generativa, sino que estamos hablando de adoptarla y de acompañar a los clientes en lo que implica esa adopción”, señala.
La distinción es relevante para la minería, un sector que lleva años incorporando tecnologías para digitalizar sus operaciones y que ahora enfrenta una nueva etapa: transformar los datos acumulados en información útil para anticipar escenarios, mejorar la toma de decisiones y generar valor para el negocio.
De incorporar tecnología a transformar los procesos en la minería
La adopción de inteligencia artificial requiere cambios que no pueden limitarse a la implementación de una plataforma. Según Suárez, las organizaciones deben revisar cómo funcionan, qué tareas realizan sus equipos y de qué manera se toman las decisiones.
“entender los procesos organizacionales, ajustar los procesos organizacionales, cambiar los incentivos, entender los roles y funciones desde el liderazgo, desde los directorios hasta todo el equipo de liderazgo”, añade.
En la minería, esta transformación puede traducirse en una evolución desde modelos de trabajo reactivos hacia procesos preventivos y proactivos. Un ejemplo es el análisis de desviaciones operacionales: en lugar de esperar a que un problema sea detectado para tomar medidas correctivas, las herramientas de IA pueden ayudar a identificar patrones y anticipar situaciones que requieren intervención.
Suárez ejemplifica este cambio a partir de la labor de un supervisor que analiza desviaciones y recibe información sobre mantenimiento. En el modelo tradicional, el profesional identifica el problema y espera la validación de su jefatura antes de actuar. Con un análisis más avanzado, en cambio, podría dedicar mayor parte de su tiempo a anticipar riesgos y optimizar otros procesos bajo su responsabilidad.
“¿Qué tal si el supervisor, en lugar de estar midiendo desviaciones reactivas, lo está haciendo preventivo y proactivo?”, plantea.
La ejecutiva destaca que la IA puede ampliar la capacidad de análisis de los equipos, permitiéndoles concentrarse en actividades de mayor valor. El objetivo, desde esta perspectiva, no es únicamente acelerar las tareas existentes, sino rediseñar la manera en que se ejecuta el trabajo.
Los datos como punto de partida para generar valor
La capacidad de aprovechar la inteligencia artificial depende, en buena medida, de la calidad, disponibilidad y seguridad de los datos. En una industria como la minera, donde conviven sistemas operacionales, plataformas corporativas, registros históricos y múltiples fuentes de información, integrar esos antecedentes resulta fundamental.
Suárez advierte que la IA, por sí sola, no garantiza resultados.
“Si no genera valor, no tiene sentido usar o invertir en inteligencia artificial”, afirma.
La ejecutiva sostiene que las empresas necesitan una estrategia de datos que permita conectar distintas fuentes de información y utilizarlas de manera segura. En este contexto, destaca Microsoft Fabric, solución que permite integrar datos de distintos sistemas y facilitar su análisis, así como Azure, que forma parte de la infraestructura tecnológica sobre la que pueden desplegarse plataformas, aplicaciones y servicios de seguridad.
La propuesta consiste en articular las distintas capas tecnológicas de una organización, desde la infraestructura y la gestión de datos hasta las aplicaciones empresariales y los flujos de trabajo en los que participan las personas.
En términos prácticos, esto permite avanzar hacia análisis más completos, cruzar información que antes permanecía aislada y entregar antecedentes oportunos para respaldar decisiones operacionales y estratégicas.
Pero la integración tecnológica debe ir acompañada de criterios claros de gobernanza. Para Suárez, no basta con disponer de grandes cantidades de información: también es necesario determinar quién puede acceder a ella, cómo se protege y bajo qué condiciones puede utilizarse para alimentar modelos de inteligencia artificial.
El riesgo de quedarse atrás en la minería
La adopción de IA también comienza a plantearse como un factor de competitividad. Suárez advierte que las empresas que posterguen indefinidamente su incorporación podrían perder eficiencia frente a competidores que sí logren transformar sus procesos.
“El hecho de que las organizaciones no adopten la inteligencia artificial dentro de las organizaciones genera un riesgo para ellas”, sostiene.
Entre los riesgos que identifica se encuentran las brechas de ciberseguridad, la pérdida de competitividad y la dificultad para aprovechar el conocimiento contenido en los datos corporativos. También advierte sobre las diferencias que pueden profundizarse entre organizaciones y trabajadores con distintos niveles de acceso y conocimiento tecnológico.
La ejecutiva sitúa a Colombia, Chile, Argentina y Perú entre los países de la región hispanohablante donde Microsoft observa avances en la adopción de inteligencia artificial. Asimismo, identifica al sector financiero y a la manufactura entre las industrias que han impulsado procesos de adopción, junto con algunas instituciones públicas.
En Colombia, menciona experiencias en el sistema de justicia, donde jueces utilizan herramientas de IA como apoyo para sus labores cotidianas.
Para la minería latinoamericana, el desafío es trasladar esa evolución a entornos productivos que requieren altos estándares de seguridad, continuidad operacional y control de procesos.
La IA y el futuro del trabajo minero
Uno de los principales debates en torno a la inteligencia artificial tiene relación con su impacto sobre el empleo. En sectores como la minería, donde conviven trabajadores con amplia experiencia y nuevas generaciones que deben incorporarse a la industria, la automatización abre preguntas sobre las funciones que cambiarán y las competencias que serán necesarias.
Suárez plantea que la tecnología debe entenderse como una herramienta para ampliar las capacidades humanas, no como un reemplazo automático de las personas.
“La inteligencia artificial está para generar tiempo, generar espacios para que los humanos podamos usarlo en otras actividades”, explica.
Desde su perspectiva, la automatización de tareas repetitivas o administrativas puede permitir que los trabajadores dediquen más tiempo al análisis, la planificación y la resolución de problemas. Esto no significa que todos los puestos se mantendrán sin cambios, sino que las funciones y responsabilidades deberán evolucionar a medida que se incorporen nuevas capacidades tecnológicas.
En el caso de los supervisores mineros, por ejemplo, el procesamiento automatizado de información podría reducir el tiempo destinado a revisar desviaciones y facilitar una mayor dedicación a la prevención y la optimización operacional.
La transformación, sin embargo, exige capacitación y participación de los liderazgos. Suárez subraya que la adopción debe comenzar también en los niveles ejecutivos, incluidos los profesionales con muchos años de experiencia que necesitan comprender cómo cambian las herramientas y las formas de trabajo.
La IA puede contribuir, además, a reducir las brechas de conocimiento entre trabajadores experimentados y quienes se incorporan a la industria. Una de las posibilidades que menciona es la creación de agentes que permitan organizar y consultar el conocimiento acumulado por los equipos, facilitando su transferencia dentro de la organización.
“Cada persona con el conocimiento que tiene puede generar un propio agente para que traiga esa información y reduzca esa brecha”, señala.
En este escenario, las áreas de recursos humanos y capital humano adquieren un papel relevante en la formación, la gestión del cambio y el desarrollo de nuevas competencias.
Ciberseguridad y gobernanza: las condiciones para avanzar
El avance de la IA también trae riesgos asociados al uso de información sensible, la exposición de datos corporativos y la implementación de herramientas sin controles suficientes.
Suárez identifica el desconocimiento como una de las principales barreras para la adopción. “La principal barrera que nos encontramos es desconocimiento y no abrir la puerta para generar el conocimiento”, afirma.
La falta de información sobre las capacidades de la tecnología puede llevar a algunas organizaciones a bloquear su uso, mientras que otras, especialmente aquellas que nacen digitales, pueden experimentar con herramientas sin evaluar adecuadamente sus riesgos.
Por eso, la ejecutiva insiste en que la adopción debe ir acompañada de políticas de seguridad, modelos de gobierno y responsabilidades definidas. Esto implica establecer reglas para el acceso a los datos, evaluar las herramientas que se utilizan y determinar qué decisiones requieren supervisión humana.
“Lo acompañamos el proceso incluso desde los directorios”, explica, al describir el trabajo de Microsoft con organizaciones que buscan avanzar en la implementación de estas tecnologías.
La recomendación es evitar que la urgencia por experimentar se imponga sobre la planificación. Antes de escalar soluciones, las empresas deben contar con información confiable, controles de ciberseguridad y objetivos de negocio claros.
En este punto, Suárez enfatiza que el uso de agentes y procesos automatizados no elimina la responsabilidad de las personas. La supervisión humana y la capacidad crítica siguen siendo esenciales para evaluar resultados y tomar decisiones.
Un cambio que comienza en el liderazgo
La transformación de la minería mediante inteligencia artificial no depende exclusivamente de la disponibilidad de tecnología. Requiere que las organizaciones identifiquen problemas concretos, definan objetivos y evalúen cómo las nuevas herramientas pueden contribuir a resolverlos.
En el mercado peruano, Suárez señala que Microsoft ha observado crecimientos de doble dígito en el uso de tecnologías basadas en inteligencia artificial, con herramientas como Copilot y soluciones de estructuración de datos entre los elementos que impulsan esta evolución. No obstante, durante la entrevista precisó que no contaba con una cifra específica del crecimiento del negocio de IA en el país, por lo que no corresponde interpretar esa referencia como una tasa exacta del mercado peruano.
La ejecutiva sostiene que el acompañamiento debe abarcar todo el proceso, desde la definición de reglas de gobierno y seguridad hasta la capacitación de los equipos y la modernización de los flujos de trabajo.
La conclusión es que el verdadero desafío para la minería no consiste simplemente en incorporar inteligencia artificial, sino en aprender a utilizarla de manera responsable y estratégica. Esto supone integrar datos, proteger la información, fortalecer las capacidades de las personas y redefinir procesos que, en algunos casos, llevan décadas funcionando de la misma manera.
Como resume Suárez, la pregunta para las empresas ya no es solamente cómo acceder a estas tecnologías, sino “cómo lo haces bien, cómo generas el valor”.
En una industria donde la eficiencia, la seguridad y la capacidad de anticipación son fundamentales, esa diferencia puede determinar si la inteligencia artificial se convierte en una herramienta aislada o en una palanca real de transformación del negocio.
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