IA generativa en minería y energía: cómo gestionarla con soberanía de datos

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La adopción de Inteligencia Artificial generativa avanza rápidamente en el sector minero-energético peruano, impulsada por la necesidad de mejorar la eficiencia operativa, anticipar fallas, optimizar procesos de la gestión ESG (Ambiental, social y gobernanza) y fortalecer la seguridad. Sin embargo, este crecimiento plantea un desafío central: ¿Cómo aprovechar su potencial sin comprometer datos sensibles propios de la operación?

Hoy las empresas dedicadas a la minería pueden implementar modelos de IA generativa en entornos locales, sin necesidad de que información crítica —como geología, reservas, planes de minado, contratos o infraestructura energética— sea procesada fuera del país. Esto se logra a través de arquitecturas on-premise o nubes privadas locales, con alta capacidad de cómputo, baja latencia y esquemas robustos de gobernanza de datos.

“La soberanía de los datos no es un deseo, es una necesidad operativa. La IA generativa puede transformar la minería y la energía, pero solo si se implementa en entornos controlados, con infraestructura local y políticas claras de gobernanza. Esa es la única forma de proteger información crítica y asegurar continuidad operativa”, comenta Juan Fernando Mejía, director de Ingeniería y Expansión de InterNexa Perú.

De la exploración al mantenimiento: dónde la IA genera valor

En Perú, varias operaciones mineras vienen usando IA y modelos analíticos avanzados para acelerar procesos clave como exploración, mantenimiento predictivo, seguridad operacional, gestión ESG y monitoreo ambiental, entre otros. Según el Reporte de Productividad Minera 2024 del Ministerio de Energía y Minas (MINEM), el sector reportó que el mantenimiento predictivo reduce entre 10% y 15% las paradas no planificadas en plantas concentradoras. Con IA generativa, estos modelos se vuelven más interpretables y permiten anticipar fallas con mayor claridad.

En un sector donde cada interrupción puede costar millones de dólares y donde la información geológica o energética es estratégica, diseñar un camino seguro hacia la IA es tan importante como la tecnología misma.

Desde el punto de vista de InterNexa, para las decisiones críticas —como perforación, control de reservas o cumplimiento regulatorio— se requiere complementar la IA con supervisión humana y sistemas de control robustos. “La clave está en combinar tecnología con gobernanza para minimizar riesgos”, agrega César Jaramillo, Product Line Manager de InterNexa.

La IA generativa y la visión computarizada se han convertido en herramientas determinantes: que pueden hacerle frente a la minería ilegal, analizando imágenes satelitales y drones para detectar patrones que el ojo humano no percibe. Esta nueva tecnología permite alertar tempranamente a operaciones formales cercanas a zonas de riesgo.

Además, se recomienda la aplicación de técnicas avanzadas como:

• Fine-tuning: Ajusta el modelo base con datos específicos del negocio minero o energético peruano para mejorar su precisión y relevancia.
• RAG (Retrieval-Augmented Generation): Permite que el modelo consulte fuentes externas confiables antes de responder, minimizando el riesgo de depender únicamente del conocimiento preentrenado del proveedor.

El potencial de la IA generativa es innegable, pero su implementación debe ser responsable y alineada con la normativa peruana. Teniendo en consideración pilares como la soberanía de datos, gobernanza y supervisión humana con reglas claras sobre qué procesos puede o no automatizar la IA, se puede impulsar una minería más eficiente, segura y sostenible, alineada con los desafíos que enfrentará el sector hacia el 2026.