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¿Cuánto cuesta una decisión que llega tarde? En proyectos de capital, una decisión tardía se traduce en sobrecostos, retrasos o retrocesos. Muchas veces, las señales ya existen, dispersas entre reportes, contratos, datos y experiencia operacional. El problema no es la falta de información, sino no convertirla en una decisión oportuna.
La evidencia es clara. Un estudio de McKinsey sobre proyectos mineros y de metales muestra que el 83% de los proyectos mayores enfrenta sobrecostos de capital superiores al 40% y retrasos de entre 20% y 30%. En megaproyectos de más de US$ 1.000 millones, los sobrecostos promedio alcanzan el 79% y los atrasos el 52%. Estos resultados reflejan, en buena medida, los costos de no actuar a tiempo frente a señales tempranas.
Más cerca de casa, un análisis publicado en 2025 en Resources Policy (Faúndez y Guzmán), basado en 256 observaciones de 202 proyectos mineros en seis continentes entre 1994 y 2020, cuantifica que cada mes adicional de atraso incrementa el Capex en 0,68% en promedio. Los proyectos de la muestra registraron un sobrecosto medio de 29% y un retraso de siete meses.
Chile enfrenta una oportunidad histórica. Según Cochilco, la cartera minera 2025-2034 alcanza US$ 104.549 millones, el mayor nivel en más de una década. El desafío no es solo desarrollar más proyectos, sino ejecutarlos mejor: con predictibilidad, disciplina y adaptación, integrando seguridad y las dimensiones ambientales y sociales.
En ese escenario, la inteligencia artificial es una aliada. No reemplaza el juicio experto ni automatiza decisiones críticas: conecta información, detecta patrones y revela señales tempranas ocultas entre datos y documentos.
Un modelo puede advertir una desviación. Corresponde a los profesionales comprender sus causas, evaluar consecuencias y decidir cómo actuar. La tecnología no elimina la incertidumbre; ayuda a navegarla con criterio.
Desde mi experiencia en proyectos, la innovación genera valor cuando comienza con preguntas concretas: ¿dónde perdemos productividad?, ¿qué amenaza el plazo?, ¿qué anticipa un riesgo de seguridad, costo o continuidad operacional? Si la conversación parte por la herramienta, la tecnología termina buscando un problema.
Aquí el liderazgo adaptativo es fundamental. Liderar en la incertidumbre no es tener todas las respuestas, sino sostener el propósito mientras se ajusta el camino. Exige cuestionar supuestos, escuchar a la operación y cambiar una decisión cuando cambia la evidencia.
Esta mirada se alinea con el marco desarrollado por Juan Carlos Eichholz en su libro Capacidad Adaptativa, donde plantea que las organizaciones que prosperan son aquellas capaces de enfrentar desafíos que no tienen soluciones técnicas conocidas y requieren aprendizaje colectivo y ajuste de comportamientos.
Ningún modelo compensa datos deficientes, responsabilidades difusas o una cultura que penaliza las malas noticias. Si alertar un riesgo tiene un costo personal, las señales seguirán ocultas, con o sin inteligencia artificial.
La investigación de Amy Edmondson (Harvard Business School) sobre seguridad psicológica demuestra que los equipos donde las personas se sienten seguras para hablar de errores, riesgos o desviaciones reportan más problemas… y, paradójicamente, cometen menos errores graves. En entornos de alto riesgo como la minería, el miedo interpersonal aparece consistentemente como uno de los predictores más fuertes del silencio frente a peligros.
Por eso, la inteligencia artificial debe abordarse como una capacidad organizacional, no como un proyecto tecnológico aislado. Requiere gobernanza, supervisión humana y casos de uso priorizados por valor y riesgo.
La ventaja no estará en quien implemente más herramientas, sino en quien combine experiencia, datos confiables y liderazgo para anticipar y actuar con criterio. Cuando cada decisión puede comprometer millones y afectar a trabajadores, comunidades y medio ambiente, llegar tarde casi siempre cuesta más.
