Siete de las diez fichas de este artículo son chilenas, y siete de las diez tienen como mejor hito un premio o la selección de un programa de innovación abierta, no un contrato. Mientras tanto, los mejores datos de producción con IA de la minería latinoamericana no son de ninguna de ellas: son de herramientas internas de las propias mineras, sin proveedor identificado. Esa es la historia de la vertical, y es incómoda: la IA que mueve toneladas es de la casa; la IA que sale en prensa como startup está en piloto. Y hay un problema de método que nos obliga a explicarnos antes de empezar: en este sector la prensa fecha el artículo, no el hecho.
Respuesta corta: 10 fichas verificadas el 15 de octubre de 2026: Chile 7, Perú 2 y Argentina 1. México, Colombia y Uruguay dan cero fichas nuevas en esta vertical, y Centroamérica, Ecuador, Bolivia, Paraguay y Panamá vuelven a dar cero. Ninguna de las diez tiene un hito con día, mes y año del hecho: todas tienen fecha completa de la publicación que lo cuenta, y lo decimos en cada ficha. El capital chileno del sector viene casi entero de un solo fondo, y nadie ha levantado una serie A en minetech latinoamericana.
- Cómo verificamos
- Las 10 fichas
- Lo que salió al contar
- México, Colombia, Uruguay y los cinco ceros
- Cinco correcciones, cuatro a fichas propias
- A quién dejamos fuera, y por qué
- Preguntas frecuentes
Cómo verificamos cada ficha
Los tres filtros de siempre, y una enmienda al tercero que esta vertical nos obligó a escribir.
- La IA en el núcleo. Si quitas el modelo y el producto sigue funcionando igual, la ficha se cae. Aquí cayó el nombre que más se cita como IA industrial latinoamericana —un sistema de gestión de mantenimiento y activos con capa de IA encima, y además con sede en Madrid según la fuente que anunció su ronda de 35 millones—, más una red inalámbrica para rastrear personas bajo tierra, brazos robotizados de fotogrametría, monitoreo multisensorial de pilas de lixiviación, sensores en máquinas con alertas por desvío y un comercializador de energía cuyo mayor caso de IA, al abrirlo, es back office con agentes.
- El cargo documentado por un tercero. Cae por aquí la candidata más interesante de la tanda: una empresa cordobesa que entrena robots humanoides para tareas industriales con gemelos digitales y datos sintéticos. La IA es el producto sin discusión, pero ninguna fuente asigna cargo a ninguno de sus tres fundadores, no hay cliente nombrado y la única cifra es una inversión inicial sin fecha ni inversor.
- Un hito con día, mes y año... y aquí hay que ser honestos. Ninguna de las diez fichas tiene fecha completa del hecho. En la prensa minera latinoamericana el artículo lleva día y la firma del contrato, la adjudicación o el cierre de la ronda no. Las fuentes dicen «recientemente», «hace menos de un mes», «en febrero». Si aplicáramos el filtro en su lectura estricta, la vertical entera daría cero, y eso no sería un hallazgo: sería un problema de nuestro filtro. Así que lo reformulamos para esta vertical: hito atribuible a una publicación con fecha completa, declarando en la ficha si el hecho está fechado o no. Las diez fichas lo declaran.
Dos descartes más que conviene conocer, porque son los dos que más nos tentaron a redondear. Una empresa chilena que sería por tamaño la mayor de IA sobre activos físicos de la región —175 millones de dólares de facturación declarada en 2023 y tres cuartas partes del negocio en visión por computador— y que no tiene un solo hito con día, ni un cliente confirmado, ni la sede clara. Y una plataforma chilena de inteligencia operacional con un agente de IA que, además de tener una sola fuente y ningún fundador nombrado, corre sobre un modelo de un gran proveedor estadounidense: el riesgo de envoltorio es real y lo decimos aunque la empresa sea seria.
Una de las diez fichas ya aparecía en otra lista nuestra, la de mujeres que mueven la IA en Latinoamérica, con otra ficha y otro ángulo. Está aquí porque el corte por sector la pide, y lo decimos antes de que lo descubras tú.
Las 10 fichas
Paulo Páez — Visión artificial que detecta inchancables en correas minerasFundador o cofundador
Robotia · Chile · Cofundador y gerente general; empresa fundada en 2017; contratos con Codelco y BHP, y primer cliente extranjero en Perú
Robotia instala cámaras industriales y hardware de cómputo en palas, descargadores de camiones y correas, pero el producto no es la cámara: es el modelo de visión que reconoce en tiempo real los «inchancables», los trozos metálicos que bloquean chancadores y detienen la planta. Sin el modelo el hardware solo graba vídeo; con él, el sistema avisa antes de que el objeto llegue al chancador. Codelco estima que la tecnología recorta cerca del 50 % del tiempo de detención no programada por esa causa. Empezó con un piloto en El Teniente, firmó un contrato de innovación con Codelco en 2018 y se extendió a Chuquicamata, Radomiro Tomic y El Salvador; con BHP pasó de piloto a contrato en Escondida y Spence. Chinalco Toromocho fue su primer cliente fuera de Chile.
Hito verificadoSegunda ronda de US$ 1 millón con Alza Mining Tech, reportada por Diario Financiero el 15 de abril de 2026 (es un follow-on del millón que el mismo fondo puso hacia octubre de 2024)
Fuentes: Diario Financiero, 15 de abril de 2026 · Diario Financiero (DF MAS), 2 de noviembre de 2024
Las dos fuentes son del mismo medio; no encontré un tercero independiente que describa la relación comercial. Codelco (2018) y BHP son contratos, según DF; Chinalco Toromocho era piloto previsto para 2025 y no pude confirmar que se haya ejecutado. Ninguna de las dos rondas tiene fecha de cierre publicada: DF dice «hace menos de un mes» (2024) y «recientemente» (2026). El 50 % de reducción es una estimación atribuida a Codelco, no una métrica auditada. El reparto de cargos cambió entre 2024 y 2026 (Páez pasa a gerente general, Barahona al área comercial): tómalo del artículo de 2026.
Carlos Larraín — Modelos que predicen fallas en sistemas críticos de faenaFundador o cofundador
X-Analytic · Chile · CEO y cofundador; fundada en 2020 como consultora; clientes en Chile y Perú
X-Analytic vende la predicción, no el tablero. Su plataforma entrena modelos de machine learning sobre los datos de operación de los veinte o treinta sistemas críticos que tiene una faena —camiones, chancadores, perforadoras— y estima el riesgo de falla antes de que ocurra, para que mantenimiento intervenga en ventana programada. Esto es exactamente lo contrario de un software de gestión con alertas por umbral: el umbral no sabe qué componente va a fallar ni cuándo, y aquí el modelo es el entregable. Nació como consultora en 2020, incorporó a su tercer socio en 2021 y construyó el software entre 2022 y 2023. Opera en Sierra Gorda, Codelco El Salvador, BHP Escondida y Collahuasi, y abrió Perú con Chinalco Toromocho.
Hito verificadoGanó el concurso de innovación abierta Tantay–Codelco en diciembre de 2024 para pilotar en la flota de camiones reacondicionados de El Salvador; reportado por Diario Financiero el 28 de enero de 2025
Fuentes: Diario Financiero, 28 de enero de 2025 · Reporte Diario, 10 de abril de 2025 · Minería Chilena (MCh)
Contradicción entre fuentes en el nombre del tercer socio: DF lo llama Luis Fuentes y Reporte Diario, José Fuentes. No usar ese nombre sin resolverlo. El hito de Codelco es un piloto ganado en un concurso de innovación abierta, no un contrato, y diciembre de 2024 no tiene día. Para los demás clientes ninguna fuente dice si son contratos o pilotos: DF solo dice que «trabaja con». La línea Corfo de US$ 160.000 (septiembre de 2024) y los US$ 100.000 propios son las únicas cifras de financiación; no hay ronda privada. La fuente más reciente que localicé es de abril de 2025: el dato puede estar desactualizado en 18 meses.
Gloria Aburto — Videoanalítica que detecta conductas de riesgo en faenaFundador o cofundador
SafetyMind · Chile · CMO y cofundadora; piloto de diez meses en Cerro Corona (Gold Fields Perú) con validación externa de CIPTEMIN
SafetyMind toma el circuito de cámaras que ya existe en una faena y le pone encima el modelo que decide: identifica personas en zonas de riesgo, exposiciones y conductas inseguras, y emite alerta temprana en lugar de dejar el vídeo para la investigación posterior del accidente. El hardware es de terceros y el valor está entero en la detección, lo que la deja del lado correcto del filtro. La entrada a Perú no vino por venta directa sino por el certamen Perumin Hub de 2023, donde el equipo de innovación de Gold Fields vio la solución; después vino un piloto de diez meses en Cerro Corona, Cajamarca, validado externamente por CIPTEMIN, y la integración posterior como solución operacional. Declara operación en Chile, Perú, México y Colombia.
Hito verificadoGold Fields comprueba los resultados del piloto de diez meses en Cerro Corona con validación externa de CIPTEMIN; reportado por Energiminas el 18 de junio de 2025 y por Reporte Minero el 17 de febrero de 2026, que ya la describe como solución operacional
Fuentes: Energiminas, 18 de junio de 2025 · Reporte Minero, 17 de febrero de 2026 · LatinMining, 19 de junio de 2025
El hito es un piloto, no un contrato. Reporte Minero dice que después «se integró como solución operacional», pero no publica términos, duración ni vigencia del contrato, y ninguna fuente los da. No existe ninguna métrica publicada: ni tasa de detección, ni incidentes evitados, ni variación de accidentabilidad; las tres fuentes son cualitativas. Las fechas de inicio y fin del piloto de diez meses no se publican, así que no se puede fechar el hecho. Nacionalidad chilena confirmada solo por Reporte Minero (Energiminas no da país). Año de fundación: no publicado por ninguna fuente.
Daniel Baeza — Machine learning que modela variables geológicas de yacimientosFundador o cofundador
Lidenbrock (LinkedIn de empresa: «LIDENBROCK by GEA SpA») · Chile · Cofundador y CEO; ganadora de la primera edición del Mining MAS Pitch (octubre de 2024)
Lidenbrock empezó queriendo optimizar sondajes y terminó vendiendo lo que sus clientes realmente le pedían: los módulos que limpian y procesan los datos sucios de faena y, encima, los modelos que caracterizan las variables geológicas de un yacimiento. Según La Tercera, lo que antes tomaba hasta tres semanas de modelamiento se resuelve en unos diez minutos. El producto combina geoestadística clásica con machine learning, y su origen está en un laboratorio de la Universidad de Chile donde Baeza investigaba modelos mineros con IA. Su primer piloto, en Rajo Inca de Codelco en julio de 2021, no funcionó; la primera licencia anual la vendió en enero de 2023 a una consultora australiana, y después llegaron clientes en México y Antofagasta Minerals.
Hito verificadoGana la primera edición del Mining MAS Pitch; Diario Financiero lo publica el 12 de octubre de 2024
Fuentes: Diario Financiero (DF MAS), 12 de octubre de 2024 · La Tercera, 20 de febrero de 2026 · Reporte Minero, 20 de febrero de 2026
Contradicción de año de fundación entre fuentes: DF dice 2020 («finales de octubre») y La Tercera dice 2021. También del cargo de Francisco Anguita: DF lo llama cofundador sin cargo, La Tercera lo llama CFO, COO y cofundador. El hito es un premio de un certamen, no un contrato. La relación con Antofagasta Minerals la describe DF como que «llegó» en 2023, sin decir si es contrato; Sierra Gorda y Grupo México aparecían como contratos «a punto de firmarse» en octubre de 2024 y no he podido confirmar que se firmaran. El «tres semanas a diez minutos» es declaración de empresa recogida por La Tercera. Facturación declarada en 2023: US$ 10.000, una cifra muy baja que conviene mencionar si se usa la ficha.
Javier Muñoz González — Modelos que rankean targets de exploración desde datos geocientíficosFundador o cofundador
Mineral Forecast · Chile · Socio fundador y CEO; Techstars Boston '23; acuerdo en dos etapas con First Majestic en San Dimas, México
El producto de Mineral Forecast es el ranking: algoritmos de machine learning que ingieren las bases geocientíficas generadas durante la exploración y devuelven targets priorizados cuantitativamente, en lugar de un mapa que el geólogo interpreta a mano. Opera 100 % remoto sobre plataforma web, con equipos mixtos de geólogos y científicos de datos, y en 2025 lanzó Geo AI Advisor, que examina cada variable en su contexto y en su relación con las demás. Con First Majestic completó una primera etapa de validación de confiabilidad en un área prioritaria del cliente y pasó a extender la tecnología a todo el distrito de San Dimas, en Durango. Antes había trabajado en Chile y Perú, y Harvard Innovation Labs la respaldó en noviembre de 2021.
Hito verificadoAcuerdo de trabajo en dos etapas con First Majestic para el distrito San Dimas (Durango, México), publicado por Guía Minera de Chile el 30 de mayo de 2023, con la primera etapa ya completada
Fuentes: Guía Minera de Chile, 30 de mayo de 2023 · InfoMINERÍA, 26 de agosto de 2025 · La Tercera, 20 de febrero de 2026
El hito más sólido con cliente nombrado es de mayo de 2023: tiene más de tres años. Guía Minera lo llama «acuerdo de trabajo» y no lo califica ni de piloto ni de contrato; el único cargo de First Majestic citado es Gonzalo Mercado, VP de Exploración. CMP (Compañía Minera del Pacífico) aparece como usuario en la nota de 2025 solo a través del testimonio de un geólogo suyo, sin acuerdo descrito. Las cifras «cuadruplica la efectividad de perforación» y «acelera descubrimientos hasta 25 %» son declaración de Rochefort recogida por La Tercera, sin verificación independiente. Año de fundación: contradictorio e impreciso —la nota de 2025 habla de «12 años desarrollando la tecnología» y de «hace 10 años» en la misma pieza—. No publicado ningún dato de financiación.
Constanza Levicán — Pronóstico con IA de generación solar, eólica e hidro de pasadaFundador o cofundador
Suncast · Chile · Fundadora y CEO; gestiona pronósticos de más de 7.000 MW en Chile y declara 18.750 pronósticos mensuales al Coordinador Eléctrico Nacional
Suncast existe porque una planta renovable está obligada a entregar al coordinador eléctrico su pronóstico de producción del día siguiente, y equivocarse cuesta dinero. Sus modelos propios de machine learning cruzan diez modelos meteorológicos satelitales internacionales —selecciona uno según la ubicación del parque— con el histórico operacional de cada activo, y devuelven la estimación de generación. Aquí el producto es literalmente la predicción: si quitas el modelo no queda nada que vender. Declara cobertura del 33 % de las plantas solares del país y del 50 % de los parques eólicos, y más de 4.000 MW solares fotovoltaicos pronosticados solo en la Región de Antofagasta, el corazón eléctrico de la minería del cobre. A comienzos de 2026 entró al track BIG 11 de Start-Up Chile.
Hito verificadoReporte Minero publica el 1 de abril de 2026 que Suncast pronostica más de 4.000 MW solares en la Región de Antofagasta y más de 7.000 MW a nivel nacional, con 18.750 pronósticos mensuales al Coordinador Eléctrico Nacional
Fuentes: Reporte Minero, 1 de abril de 2026 · TXS+, 10 de junio de 2026 · G5 Noticias, 5 de abril de 2026
Ningún cliente nombrado en ninguna fuente, y eso es grave en una ficha cuyo valor es la cobertura de mercado: el 33 % de las plantas solares y el 50 % de los parques eólicos son declaración de empresa sin desglose. Los 4.000 MW, los 7.000 MW y los 18.750 pronósticos también. No es piloto ni contrato: es volumen declarado. Reporte Minero no nombra a Levicán —cita a Stefany Castillo sin cargo—; el cargo lo documentan TXS+ y la página del Ministerio de Energía de Chile (que no me cargó en esta tanda, hay que revalidarla a mano). Año de fundación: no publicado por ninguna fuente. El cofinanciamiento BIG 11 es «hasta 75 millones de pesos», no un monto desembolsado.
Pablo Viveros — Gemelo digital que localiza fugas en mineroductos en dos minutosFundador o cofundador
SPF Ingeniería · Chile · Fundador y académico de la Universidad Federico Santa María; seleccionada entre las 25 ganadoras de Open Aster (Escondida | BHP)
Pipeline-RTO vigila ductos industriales de larga distancia —agua, concentrado, relaves— y hace cuatro cosas que un sensor no hace: detecta la fuga, la localiza, detecta anomalías y pronostica degradación. Lo interesante técnicamente es el «virtual sensing»: estima variables de operación e integridad que nadie está midiendo, a partir de la instrumentación que ya existe, combinando mecánica de fluidos y termodinámica con machine learning aplicado de forma acotada. Eso lo deja en una zona gris del filtro —la física hace parte del trabajo—, pero el pronóstico y la localización son el modelo. Declara más de diez proyectos, más de 800 km de ductos evaluados y una primera alerta en menos de 45 segundos en prueba controlada.
Hito verificadoSeleccionada entre las 25 ganadoras de la primera edición de Open Aster de Escondida | BHP, anunciada oficialmente el 31 de agosto de 2026 según las bases del programa; perfil publicado por Guía Minera de Chile el 23 de septiembre de 2026
Fuentes: Guía Minera de Chile, 23 de septiembre de 2026 · Reporte Minero, 1 de septiembre de 2026 (Open Aster, 25 startups, cartera de US$ 3 millones) · Bases oficiales de Open Aster (calendario con el 31 de agosto como anuncio)
Ningún cliente minero nombrado. «Más de 5 grandes faenas mineras chilenas» es declaración de empresa. Aguas CAP y BHP Spence aparecen como pilotos futuros, no en ejecución, y Open Aster es una selección de programa de innovación abierta, no un contrato: los US$ 3 millones son el valor de la cartera de 25 soluciones con implementación hasta 2028, no un cheque para SPF. Todas las métricas son declaración de empresa y la mayoría proviene de una prueba controlada, no de operación: dos minutos para localizar, 45 segundos para la primera alerta, 50 % menos interrupciones no programadas, US$ 500.000-5.000.000 ahorrados por evento. Año de fundación: no publicado. La IA convive con modelos físicos y la propia fuente dice que el machine learning se usa de forma «controlada»: si el criterio editorial es estricto con el envoltorio, esta es la ficha más discutible del bloque chileno junto con FenixIA.
Alejandro Buffo Sempé — Diseño molecular con IA de reactivos para flotación de cobreFundador o cofundador
Giraffe Bio · Argentina · CEO y cofundador; fundada en 2024; ronda semilla de US$ 6,4 millones con BHP Ventures entre los inversores
Giraffe Bio diseña con IA las moléculas que separan el cobre del resto del material en los circuitos de flotación que ya existen, sin equipos nuevos y sin organismos vivos en el proceso. El modelo no acompaña al producto: lo genera. Combina diseño molecular asistido por IA con biología libre de células y ensayos sobre muestras reales de mineral, de modo que el reactivo se ajusta a la química de cada yacimiento en lugar de ser un estándar de catálogo. Es el ángulo menos obvio de esta tanda: no es software que mira una faena, es materia diseñada por un modelo para arrancar más cobre de mineral de ley decreciente. Opera entre Argentina y Chile, y antes de la semilla la había respaldado SOSV.
Hito verificadoRonda semilla de US$ 6,4 millones liderada por Orion Industrial Ventures, con BHP Ventures, Twynam, Air Capital y Baruch Future Ventures; publicada por La Nación el 13 de octubre de 2026 y por LatamList y Finsmes en las mismas fechas
Fuentes: La Nación, 13 de octubre de 2026 · LatamList, octubre de 2026 · Finsmes, octubre de 2026 · Neuquén al Instante, 14 de octubre de 2026
Esta es la ficha donde el filtro 1 se discute de verdad, y hay que decirlo en el texto: el producto que se entrega es un reactivo químico, y un reactivo sigue funcionando si apagas el modelo. Mi lectura es que entra, porque la IA es el motor que produce la molécula específica de cada yacimiento y sin ella el modelo de negocio desaparece —es el mismo argumento del descubrimiento de fármacos—, pero es una decisión editorial, no un hecho. Ningún cliente minero nombrado: BHP aparece como inversor (BHP Ventures), no como cliente, y la foto de portada de La Nación es Escondida solo como ilustración. Lo que hay son «pruebas de validación con compañías mineras internacionales» sin identificar: no es piloto formalizado ni contrato. La ronda no tiene fecha de cierre publicada, solo fecha de anuncio. Sede principal no declarada: «opera en Argentina y Chile»; si el criterio de nacionalidad se aplica por sede, hay que resolverlo antes de publicar.
Mauricio Mesones — Percepción visual embarcada que detecta pérdida de dientes de palaFundador o cofundador
Jebi · Perú · Lidera Jebi («Inteligencia Artificial En Minería» en su propio perfil); proyecto GET Smart iniciado en 2020; ganadora de PERUMIN Hub 2025 en la categoría «Innovaciones exitosas»
Jebi es, con Genius Mining AI y Tumi Robotics, la tercera pata del desmentido al «Perú tiene una sola». Su producto es percepción visual embarcada: GET Smart detecta en tiempo real la pérdida y el desgaste de los dientes de las palas —los GET, ground engaging tools—, avisa al operador del diente que falta y permite planificar el recambio antes de que el metal entre al chancador. A su alrededor construyó Sentinel, para colisiones y puntos ciegos, Rocksmart, que mide fragmentación de roca después de la voladura, y Buddy, que predice fatiga del operador cruzando datos fisiológicos, de conducta y de entorno. Todo procesa en sitio, sin internet, porque las faenas donde opera no lo tienen.
Hito verificadoGana la categoría «Innovaciones exitosas» del certamen PERUMIN Hub «Innovaciones que Despegan» con «Gestión de GETs por inteligencia artificial», entregado en la clausura de PERUMIN 37 en Arequipa y publicado por el Instituto de Ingenieros de Minas del Perú el 30 de septiembre de 2025
Fuentes: Instituto de Ingenieros de Minas del Perú (IIMP), 30 de septiembre de 2025 · REDIMIN, 13 de octubre de 2026 (presentación de GETsmart en el cuarto Encuentro de Ecosistemas de Innovación Minera, Fundación Chile, 8 de octubre de 2026) · Web de la empresa, caso Hudbay Minerals (fuente propia)
El hito es un premio de un certamen de innovación, no un contrato. El único cliente nombrado, Hudbay Minerals, sale del propio case study de la empresa, y la página marca los testimonios de Christian Alarcon y Adrian Conza como «potential testimonials», lo que sugiere que no están aprobados: no citarlos. REDIMIN dice que GETsmart «ya se usa en operaciones mineras de Perú, Australia, Zambia y Canadá», pero no nombra ninguna. Las métricas del case study son cualitativas («dramatic decrease», «considerable cost savings») y el gráfico es un placeholder. Nacionalidad discutible: la web lista dos direcciones, San Francisco (California) y una oficina en Arequipa, y no dice cuál es la sede; el IIMP no le asigna país. Año de fundación no declarado («desde 2019» en la web). Si el criterio de nacionalidad se aplica por sede como en la discusión de Lumu y NotCo, esta ficha puede caerse de la columna Perú.
Francisco Cuéllar — Robots y drones con IA en el borde para inspección en faenaFundador o cofundador
Tumi Robotics · Perú · CEO y cofundador con Claudia Akamine; fundada en 2016 en los laboratorios de la PUCP; seleccionada por el ESRIC, cuyo socio principal es la Agencia Espacial Europea
Tumi Robotics fabrica robots con ruedas, embarcaciones autónomas y drones que entran donde no debería entrar una persona —túneles, mina subterránea, sitios remotos de altura extrema— y el componente que los hace vendibles es la IA en el borde: procesan en sitio los datos de LiDAR, cámaras 4K y sensores térmicos, sin conexión permanente a la nube, y envían a una plataforma propia la información ya interpretada. Sin ese procesamiento serían vehículos teleoperados que generan datos que nadie puede usar en tiempo real. Su desarrollo más avanzado es el TumiBot 4. Vende y arrienda equipo, y suma servicios de software y analítica. Desde Perú se expandió al norte de Chile vía la aceleradora Aster.
Hito verificadoSeleccionada por el European Space Resources Innovation Centre (ESRIC), cuyo socio principal es la ESA, para adaptar su tecnología robótica minera a la exploración lunar desde Luxemburgo, con pruebas previstas en un laboratorio análogo lunar a fines de 2026; publicado por el Centro Minero del Perú el 26 de mayo de 2026
Fuentes: Centro Minero del Perú (CMM), 26 de mayo de 2026 · Guía Minera de Chile, 17 de septiembre de 2025 · Startups Latam, 16 de septiembre de 2025
Contradicción de cargo entre fuentes, y conviene resolverla antes de contactar: Startups Latam y Guía Minera presentan a Claudia Akamine como CEO y fundadora (Guía Minera dice «la fundadora», en singular), mientras el CMM dice que la empresa fue fundada en 2016 por Francisco Cuéllar y Claudia Akamine y cita a Cuéllar como CEO. He puesto a Cuéllar porque la fuente que le asigna el cargo es la más reciente y la que da año y origen institucional, pero la ficha debería nombrar a los dos. El hito es una selección de programa con acceso a financiamiento, no un contrato, y el ESRIC no publica fecha de la selección ni monto; además es exploración espacial, no minería terrestre. Cero clientes mineros nombrados: solo «pilotos con operaciones del norte de Chile» sin identificar, y Aster es aceleración, no contrato. El reconocimiento de Forbes Perú (30 promesas 2024, 50 mujeres más poderosas) es prensa de lista, sin fecha exacta. ---
Lo que salió al contar
Cinco hallazgos, y el quinto es el que duele.
1. Chile no pega la IA a activos físicos: la pega a activos físicos ajenos
De las siete fichas chilenas, todas venden un modelo que vigila o decide sobre el activo de otro: la correa de una cuprífera estatal, la pala de una gran minera global, el ducto de una siderúrgica, el parque solar de un generador, la planta de una faena. Ninguna vende un activo propio. El resto de la región construye agentes de software; Chile construye proveedores de la industria extractiva. Y eso explica la asimetría que define el sector: el cliente es gigante y el proveedor es diminuto. La ronda típica es de un millón de dólares y la validación es de las mayores mineras del mundo.
2. Perú no exporta sus mineras de IA por capital: las exporta por falta de dónde pilotar
Las tres empresas peruanas que localizamos —dos fichadas aquí y una ya publicada— están las tres parcialmente fuera: una en una aceleradora chilena, otra expandida al norte de Chile vía una aceleradora minera y apuntando a Europa, la tercera con oficina en Arequipa y dirección en San Francisco. La razón no es el dinero: es que las cinco infraestructuras de pilotaje minero de la región son chilenas —un fondo sectorial, dos programas de innovación abierta de grandes mineras, un laboratorio con la cuprífera estatal como socio fundador y un centro nacional de pilotaje—. Perú tiene certamen, no tiene fondo ni hub. El resultado medible: las tres peruanas tienen premio y ninguna tiene contrato publicado.
3. El dinero chileno del sector sale de un solo bolsillo
Un fondo de 12 millones de dólares especializado en tecnología minera es inversor de tres de las empresas más visibles del sector, dos de ellas con ronda de seguimiento del mismo tamaño que la primera. Añade otro fondo chileno y el programa de innovación abierta de una gran minera —con tiques de 20.000 a 200.000 dólares— y tienes el mapa completo del capital. Nadie ha levantado una serie A en minetech latinoamericana. La mayor ronda de esta tanda es una semilla de 6,4 millones y su inversor principal es estadounidense. Es un riesgo de concentración que merece decirse: si ese fondo cambia de tesis, el sector se queda sin mercado de capital.
4. Estos fundadores no vienen del software: vienen de la ingeniería y del laboratorio
Ingenieros mecánicos, civiles y eléctricos, académicos de dos universidades técnicas, laboratorios universitarios. Es el perfil inverso al de las fichas de agentes conversacionales, y explica por qué el segundo filtro falla tanto en esta vertical: estos fundadores no tienen prensa de founder, tienen prensa de proveedor. Aparecen nombrados en notas de medios mineros especializados, casi nunca con cargo formal y casi nunca con perfil público rastreable.
5. Los mejores datos de IA en producción minera no son de startups: son de las mineras
Una publicación especializada recogió en septiembre de 2026 cifras que ninguna de nuestras diez fichas puede igualar: una herramienta interna que añade cientos de miles de toneladas tratadas en molienda y sube la recuperación de flotación en algo más de medio punto porcentual, con tasas de aceptación de sus recomendaciones del 88 % y del 94 %; otra herramienta interna de gestión hídrica; más de veinte iniciativas de IA ejecutadas en un año por la cuprífera estatal con beneficios declarados por encima de los 90 millones de dólares; y una faena con 33 camiones y 11 perforadoras autónomas moviendo más de 350.000 toneladas diarias. Las dos primeras no tienen proveedor identificado en la nota: son de la casa. El embudo real de esta vertical, por tanto, no es piloto a contrato. Es premio, piloto y silencio, mientras la IA que de verdad mueve material se construye dentro.
México, Colombia, Uruguay y los cinco ceros
Tres países con sector industrial grande y cero fichas nuevas, cada uno por un motivo distinto.
México es el caso llamativo: buscamos minería, manufactura, energía, satélites, inspección de ductos y ferrocarril, y lo único que aparece es una empresa que ya publicamos y otra que no usa IA. Es el segundo productor mundial de plata y no produce una sola empresa verificable de IA sobre activos físicos. Esto extiende el hallazgo que ya tuvimos en el artículo mexicano: lo que allí dijimos de energía vale ahora para cualquier activo físico.
Colombia tiene un caso grande de IA y energía, con 18,5 millones de dólares levantados y clientes corporativos de primera línea. Al abrirlo, el negocio es comercialización de energía y la IA vive en la operación interna; de hecho escindió una compañía independiente de software cuyos agentes hacen medición, facturación, cartera y atención. Es el mismo patrón que encontramos en el resto de la región: back office con agentes, no modelo sobre activo.
Uruguay no tiene nada en esta vertical. Todo lo que devuelven las búsquedas de IA uruguaya de 2026 son agentes de venta, atención al cliente y mayoristas; la única pieza de activos físicos es una empresa argentina que ensamblará un remolcador de satélites en territorio uruguayo.
Y los cinco ceros de siempre vuelven, con un matiz nuevo. Cuando buscas IA industrial en Centroamérica, Ecuador, Bolivia, Paraguay o Panamá, lo que devuelve el buscador son los mismos artículos chilenos y argentinos republicados, más directorios generados sin verificación que esta serie no acepta como fuente. No hay noticia que dar. Dicho esto, acabamos de aprender —corrigiendo un artículo propio— que una empresa que comunica en inglés y vende fuera puede ser invisible a nuestras búsquedas en español, así que tratamos estos ceros como provisionales.
Cinco correcciones, cuatro a fichas propias
Cinco correcciones, cuatro de ellas a fichas que ya teníamos publicadas.
1. Un «trabaja con una gran minera» que es un piloto, y las fuentes se contradicen
De una empresa peruana de optimización minera, un medio de ecosistema afirmó en junio de 2026 que ya ejecutaba pilotos con dos grandes mineras en Chile —pilotos, no contratos— y no citó ninguna fuente en línea para ese dato: su sección de fuentes lista cuatro enlaces sin indicar cuál lo respalda. Un mes más tarde, una publicación minera no nombró a ningún cliente y recogió a su director técnico hablándolo en condicional. Si en alguna de nuestras fichas se insinúa trabajo con esas mineras, queda rebajado a lo que hay. Añadimos además dos datos que faltaban: la empresa se fundó en junio de 2025 y tiene un segundo cofundador con nombre y cargo, su director técnico.
2. Un nombre propio escrito de dos formas, y un hito que no teníamos
La consejera delegada de una empresa chilena de IA para procesos mineros aparece con dos grafías distintas en dos medios serios; hay que elegir una y nosotros tomamos la del medio minero más reciente. Y le falta un hito: fue seleccionada entre las 25 ganadoras del programa de innovación abierta de una gran minera, anunciado el 31 de agosto de 2026, dentro de una cartera de pilotos valorizada en 3 millones de dólares con implementación hasta 2028. Es piloto, no contrato. Su historial de clientes nombrados, por cierto, es mejor que el que suele citarse: dos empresas en Chile y dos en Perú.
3. Una empresa a la que se le atribuyen clientes que no tenía
Otra ficha chilena cerró 1,5 millones de dólares con un fondo local, publicado el 28 de mayo de 2026, y a esa fecha no tenía ningún cliente: la propia nota dice que su objetivo era validar el producto con uno a tres clientes grandes a finales de 2026. Si nuestra ficha le atribuía clientes industriales, está corregido. Y conviene decir otra cosa de ella, porque su propio posicionamiento invita a confundirlo: combina desarrollo propio con modelos comerciales de terceros, así que no es un modelo propio y no debe venderse como tal.
4. Una alianza con una gran tecnológica que no es «IA chilena»
El acuerdo entre la cuprífera estatal chilena y una gran tecnológica estadounidense, firmado y comunicado el 5 de marzo de 2026, se está citando como si fuera un contrato con una startup. Es una alianza marco, y la adopción de su copiloto corporativo es otra cosa distinta de septiembre de 2026. Ninguna de las dos es IA latinoamericana: es despliegue de IA de terceros.
5. Dos trampas de atribución
Un dominio con nombre casi idéntico al de una de las empresas que revisamos pertenece a una comunidad mexicana de formación en IA, con otro equipo y otra sede: no son la misma empresa. Y las cifras muy citadas de «más de 300 proveedores mineros chilenos con tecnología implementada» y del 66 % que se define como proveedor con alto componente de I+D salen de un estudio de la comisión estatal del cobre, no de los medios que las repiten. Van con atribución o no van.
A quién dejamos fuera, y por qué
Lo más instructivo de esta vertical está en los descartes, porque son grandes.
Por el primer filtro, y aquí hay nombres muy citados
El mayor de todos: una plataforma de gestión de mantenimiento y activos con 35 millones de dólares levantados en enero de 2026, más de 1.500 clientes y una lista de marcas globales que impresiona. Cae por dos motivos y cualquiera basta: es un sistema de gestión con capa de IA y agentes encima —reforzado por su compra de otra empresa del mismo tipo—, y la fuente que anunció la ronda la sitúa en Madrid. Después: una red inalámbrica de nodos a batería para rastrear personas y equipos bajo tierra, con 900.000 dólares levantados en septiembre de 2026, cuyas dos fuentes no mencionan la IA en ninguna parte; brazos robotizados teleoperados que fotografían roca para construir un modelo tridimensional, que es fotogrametría; monitoreo multisensorial de pilas de lixiviación premiado con 50.000 dólares y sin una mención de IA; sensores en máquinas industriales con un agente que genera alertas por desvío, que es el umbral de siempre con otro nombre; un sistema de gestión de bodega que reasigna tareas «según las reglas de cada operación», es decir reglas; refino de tierras raras cuya tecnología es química y donde la IA solo aparece en la lista de usos finales; y una decena más de modelado tridimensional, drones de inspección, ultrasonido de neumáticos y geodetección. Una la descartamos con reservas: una argentina de créditos de agua con 7,5 millones levantados y clientes corporativos de primera línea, porque ninguna fuente explica qué decide su modelo. Es la primera que recuperaríamos con una fuente más técnica.
Por el segundo y el tercero
Los tres casos del método: los robots humanoides sin cargos publicados, la empresa de 175 millones de facturación sin un solo hito con día, y la plataforma de inteligencia operacional con una sola fuente y su agente corriendo sobre un modelo de terceros.
Fuera por nacionalidad
Cuatro empresas que aparecen en búsquedas en español y en medios latinoamericanos sin indicación de país: una británica de inteligencia espacial para montacargas con 14 millones levantados en junio de 2026, una estadounidense de IA para salmueras de litio que valida en Chile, la estadounidense que una gran petrolera argentina usa para perforación autónoma, y una brasileña. Ninguna es latinoamericana en el sentido de esta serie, y las cuatro circulan como si lo fueran.
Preguntas frecuentes
¿Por qué decís que ninguna ficha tiene fecha exacta?
Porque en la prensa minera latinoamericana el artículo lleva día y el hecho no. Las fuentes dicen «recientemente», «hace menos de un mes» o solo el mes. Las diez fichas tienen una publicación con fecha completa que respalda el hito, y cada una declara si el hecho en sí está fechado. Preferimos cambiar la redacción del filtro antes que fingir precisión que no existe.
¿Por qué siete de diez son chilenas?
Porque las cinco infraestructuras de pilotaje minero de la región son chilenas: un fondo sectorial, dos programas de innovación abierta de grandes mineras, un laboratorio con la cuprífera estatal como socio y un centro nacional de pilotaje. Donde hay dónde pilotar, hay empresa fechable. Perú tiene certamen y sus tres empresas están parcialmente fuera del país.
¿Un premio de innovación abierta cuenta como hito?
Sí, si tiene fecha y fuente, y lo escribimos siempre como lo que es. Lo que no hacemos es dejar que parezca un contrato: siete de diez fichas tienen un premio o una selección como mejor hito, y en esta vertical el embudo habitual es premio, piloto y silencio.
¿Entonces la IA no ha llegado a la minería latinoamericana?
Ha llegado, y con resultados grandes. Lo que pasa es que los resultados grandes son de herramientas internas de las propias mineras, sin proveedor identificado en las fuentes: cientos de miles de toneladas adicionales en molienda, más de veinte iniciativas en un año con beneficios declarados por encima de 90 millones de dólares, flotas autónomas en producción. Las empresas pequeñas que vende el ecosistema son otra cosa y están antes en el embudo.
¿Hay alguna serie A en este sector?
Ninguna, con nuestros filtros y a 15 de octubre de 2026. La ronda más grande de esta tanda es una semilla de 6,4 millones de dólares con inversor principal estadounidense, y el resto del capital chileno del sector sale prácticamente de un único fondo de 12 millones.
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