El activo más codiciado por la nueva inteligencia artificial (IA) lo tiene Chile y no lo está monetizando. Así lo planteó un reportaje de El Mercurio Inversiones sobre el impacto de la IA en el sector minero. ChatGPT aprendió leyendo internet, pero la nueva generación de IA aprende del mundo físico, y la carrera por esos datos ya mueve miles de millones de dólares. La minería chilena los produce a diario, pero no los recolecta.
Durante décadas, la ventaja competitiva de Chile se ha basado en producir y exportar minerales como el cobre y el litio, lo que puso al país en el centro de las cadenas globales de suministro de la industria del siglo XXI. La IA está cambiando las reglas de esa competencia. El desafío para los países mineros ya no consiste solo en extraer minerales de la forma más eficiente posible, sino también en desarrollar las tecnologías que lo hacen posible.
Mientras los modelos de lenguaje se entrenan con los textos disponibles en internet, los llamados world models buscan aprender cómo funciona el mundo físico y anticipar las consecuencias de acciones reales. Para ello necesitan datos que conecten una acción con sus resultados, y la minería es un gran laboratorio para producirlos en todas sus fases, desde las perforaciones y el estudio geológico hasta la operación de equipos y el resto de los procesos productivos.
El reportaje lo ilustra con un contraste. Mientras unas 4.000 personas en 71 países se graban para alimentar estos sistemas, los camiones y sensores de las faenas del norte de Chile generan ese tipo de información sin que nadie la recoja con ese fin.
Los registros de exploración, las imágenes, los sensores y los datos operacionales podrían alimentar esa nueva IA y entrenar sistemas capaces de identificar patrones geológicos, anticipar fallas, simular operaciones y automatizar aún más algunos procesos. Pero buena parte de ese conocimiento todavía no cuenta con una estrategia que permita transformarlo en capacidades propias de IA.
El desafío no es solo tecnológico, sino también económico. En la nueva IA, los datos pueden convertirse en activos capaces de generar grandes ventajas competitivas. Las empresas que logren reunirlos, organizarlos y utilizarlos para entrenar modelos especializados podrán desarrollar tecnologías que otros deberán adquirir a un alto costo. Por ello, el valor de la minería chilena no reside exclusivamente en el mineral extraído y exportado, sino también en la información y el conocimiento que permiten encontrarlo y procesarlo. Para quien invierte en el sector, eso significa que parte del valor de una minera podría estar en un activo que hoy no aparece en su balance. Se trata, eso sí, de una promesa todavía sin demostrar, como advertía el mismo reportaje.
Y aquí entra la geopolítica. La competencia internacional por la IA no se limita a desarrollar modelos avanzados: incluye el control de los datos y el screening, es decir, la revisión que los Estados aplican a la inversión extranjera en sectores sensibles. En un mundo marcado por la rivalidad entre Estados Unidos y China y por la competencia en torno a los recursos críticos, las capacidades industriales pueden convertirse en fuentes de influencia económica y estratégica.
Para Chile, la pregunta es decisiva: ¿podrá transformar su experiencia minera en tecnología propia o terminará proporcionando los datos con los que otros desarrollarán soluciones que después deberá comprar? En el primer escenario, el país podría fortalecer sus capacidades productivas en alianza con universidades y centros de investigación, crear empresas especializadas y exportar soluciones de IA aplicada a la minería. En el segundo, las compañías tecnológicas extranjeras podrían capturar buena parte del valor generado, mientras las mineras que operan en Chile usarían tecnología desarrollada fuera del país, pero con datos recolectados en faenas chilenas.
No se trata de rechazar la inversión extranjera. El desafío consiste en participar en las nuevas cadenas de valor tecnológico sin renunciar a las capacidades que pueden construirse a partir de las ventajas competitivas del país. Las decisiones sobre datos e innovación inciden en quién controla el conocimiento y captura su valor económico.
Las mineras deben reconocer el valor no solo de los minerales críticos en un mundo de tensiones geopolíticas, sino también de sus datos. Las universidades pueden aportar investigación y formación especializada, las empresas tecnológicas pueden convertir ese conocimiento en productos exportables y el Estado debe facilitar la coordinación, la inversión y las condiciones para que estas iniciativas prosperen.
La IA debe dejar de considerarse únicamente una herramienta de automatización y formar parte de la estrategia de desarrollo de la minería chilena. Construir estas capacidades requiere datos de calidad, equipos especializados, inversión sostenida y colaboración entre actores con incentivos distintos. Si Chile no avanza, otros podrán aprovechar la información que genera su industria para consolidar ventajas tecnológicas difíciles de recuperar.
La próxima gran oportunidad minera podría estar no solo bajo tierra, sino también en los datos de cada operación. En la competencia global no bastará con disponer de los recursos que el mundo necesita: será igualmente importante convertirlos, junto con el conocimiento que generan, en innovación, valor económico y poder estratégico.
Publicado en El Mercurio Inversiones.