Soluciones de IA para el motor de la economía peruana. Experiencia industrial comprobada: -20% downtime, +10% eficiencia. Frameworks de optimización probados en ambientes de alta exigencia, adaptados al sector minero.
Miss Yera
Diagnóstico directo
Una llamada con Gera y sales con oportunidades de IA priorizadas para tu empresa. Sin compromiso.
Agenda diagnósticoQuién te recibe
Gera Flores (Miss Yera). Mujer Tech #1 en Perú. Consultora de IA #1 en español según Favikon 2025. Profesora en CENTRUM PUCP.
Detrás del trabajo
+13 años en Falabella, Glovo, PedidosYa, Entel, Goodyear y Mondelez. Comunidad de +200,000 personas y 90%+ de satisfacción en proyectos corporativos.
Lo operativo
Las credenciales y el valor diferencial estan en el cierre de la pagina y en /sobre-mi/.
Lo que vamos a ver
Acto 1 de 6
Si tu operación se parece a esta
La minería comparte con la manufactura lo que de verdad importa: activos caros, paradas que cuestan por hora y sensores que ya están puestos. De ahí vengo.
Mi experiencia en Goodyear optimizando procesos industriales de producción generó resultados concretos: downtime -20% y eficiencia +10%. Los frameworks de mantenimiento predictivo, optimización de procesos en tiempo real y analítica de sensores que desarrollé en ambientes industriales de alta exigencia son directamente transferibles a operaciones mineras.
El Perú es una potencia minera global: segundo productor mundial de cobre y zinc, tercer productor de plata. Según el MINEM, la minería representa más del 60% de las exportaciones peruanas. Sin embargo, muchas operaciones todavía gestionan el mantenimiento de forma reactiva, optimizan la planta con prueba y error, y registran la seguridad en papel. Hay una brecha enorme entre la tecnología disponible y la que se usa en sitio.
Con el WMC 2026 llegando a Lima y el IIMP impulsando la transformación digital del sector, las operaciones mineras que adopten IA ahora van a tener una ventaja competitiva significativa en costos operativos, seguridad y sostenibilidad.
Acto 2 de 6
Qué se puede hacer con IA en una operación minera
Cuatro frentes para mina, y después dos sectores vecinos que comparten el mismo tipo de problema: construcción y manufactura.
Cada solución se adapta a las condiciones del entorno minero: conectividad limitada, operaciones 24/7, ambientes hostiles y los altos estándares de seguridad que exige el MINEM.
Modelos que analizan datos de sensores (vibración, temperatura, presión, corriente) de camiones mineros, palas, chancadoras y molinos para predecir fallas 48-72 horas antes de que ocurran. Reduce paradas no programadas hasta 35% y extiende la vida útil de componentes críticos. En Goodyear logré -20% de downtime con frameworks similares de analítica predictiva industrial.
Optimización de parámetros de chancado, molienda y flotación en tiempo real. Modelos que ajustan set points según la variabilidad del mineral, maximizando recuperación y throughput. Cada punto porcentual de mejora en recuperación metalúrgica representa millones en revenue anual para operaciones de mediana y gran minería.
Análisis de video en tiempo real para detectar conductas de riesgo, proximidad peligrosa entre equipos y personas, y uso incorrecto de EPP. Modelos predictivos de incidentabilidad que correlacionan fatiga, turno, condiciones climáticas e historial para anticipar situaciones de riesgo. Alineado con los estándares de seguridad que exige el MINEM.
Modelos geoespaciales que integran datos geológicos, geoquímicos, geofísicos y de sensores remotos para priorizar targets de exploración. Reduce costos de perforación al enfocar recursos en zonas de mayor probabilidad mineralógica. Aplicable a exploración brownfield y greenfield en la geología compleja del Perú.
Esas cuatro son las que se pueden hacer. Esto es cuánto espacio hay todavía en la minería de acá.
Según el IIMP, las operaciones mineras peruanas que implementan analítica avanzada logran mejoras de 3-5% en recuperación metalúrgica y 15-25% de reducción en mantenimiento no planificado.
Con el cobre sobre $4/lb y el Perú como segundo productor mundial, cada punto de mejora operativa representa un impacto significativo en el EBITDA de la operación.
El mismo tipo de problema aparece en obra, con otro vocabulario.
La ia en construccion (sin tilde por uso común en búsqueda) se aplica hoy en cuatro frentes principales:
Cada uno tiene un perfil de retorno distinto y aplica a etapas diferentes del proyecto constructivo.
Para constructoras peruanas que ejecutan obras civiles o residenciales, los casos de IA en construcción con mayor retorno suelen ser monitoreo de seguridad (computer vision detectando uso correcto de EPP, accesos no autorizados, situaciones de riesgo) y predicción de avance versus cronograma con análisis de imágenes satelitales o drone. Ambos casos tienen impacto inmediato en métricas críticas (accidentabilidad, retrasos).
El reto principal en IA en construcción es la fragmentación de datos: cada subcontratista trabaja con sus propios sistemas, planillas y reportes. Antes de implementar modelos, suele requerirse un proyecto de unificación de fuentes que muchas veces tiene retorno propio independiente del componente IA.
Si tu constructora explora casos de IA en construcción, revisa primero la página de IA para minería que cubre proyectos similares de campo en industria pesada.
Y en planta, donde muchas de estas técnicas se probaron primero.
La ia en manufactura aplicada a empresas como Goodyear y Mondelez se concentra en cuatro frentes:
En mi experiencia trabajando con estas industrias, son los casos con mejor relación inversión-retorno para fabricantes medianos y grandes.
El mantenimiento predictivo es típicamente el primer caso porque su retorno es rápido y medible en horas de paro evitadas y costo de repuestos no planificados. El control de calidad por imagen es el segundo más adoptado y reduce defectos no detectados al final de línea. Ambos casos requieren sensores y cámaras adicionales pero el costo de hardware ha bajado lo suficiente como para que el ROI sea viable en 12 a 18 meses.
Para fabricantes peruanos medianos, el camino de entrada recomendado a IA en manufactura es priorizar el caso con mayor dolor operativo actual: si el principal problema son paros no planificados, mantenimiento predictivo; si son rechazos de calidad, computer vision; si es exceso de inventario, forecasting. Empezar con el dolor más urgente acelera la adopción organizacional.
Si tu manufactura está evaluando IA en manufactura con casos sectoriales reales, conversemos en la página de contacto.
Acto 3 de 6
Cómo se implementa sin tocar la seguridad
En minería nada entra a operación sin pasar por seguridad. El proceso está armado para que la validación no sea el último paso sino parte del piloto.
Por dónde se empieza
En minería el sensor casi siempre está. Lo que falta es que alguien haya conectado ese dato con lo que costó la parada.
Desliza la tabla para verla completa
| Por dónde | Lo que ya tienes que tener | La señal de que te toca empezar por aquí |
|---|---|---|
| Mantenimiento predictivo de equipos críticos | Sensores del equipo y el historial de paradas | La parada no programada te cuesta más que el repuesto |
| Optimización de procesos de planta | Variables de proceso registradas con su recuperación | La receta la ajusta el turno según quién esté |
| Seguridad predictiva | Reportes de incidentes y de casi accidentes | Los reportes se archivan y nadie los cruza |
| Exploración geológica asistida | Sondajes, leyes y la geología ya interpretada | Cada campaña se decide sin usar lo que dejó la anterior |
Ninguna de las cuatro necesita que tus datos estén perfectos. Necesitan que existan y que alguien sepa de dónde salen.
Un proceso diseñado para la realidad del sector minero: operaciones que no paran, equipos remotos y la necesidad de demostrar valor antes de escalar.
Visitamos tu operación, hablamos con superintendentes y operadores, revisamos los sistemas de despacho, SCADA y mantenimiento. Entendemos tu proceso desde el tajo hasta la planta de beneficio. Las minas no se optimizan desde Lima.
Seleccionamos un equipo crítico o un proceso específico para el piloto. Desarrollamos el modelo con datos históricos y lo validamos contra la realidad operativa. Sin interrumpir la producción.
Una vez validado el piloto, escalamos a más equipos, más procesos o más áreas de la operación. Cada etapa con métricas claras de impacto y con el visto bueno de tu equipo de operaciones.
Tu equipo de planeamiento, mantenimiento y operaciones aprende a usar, interpretar y ajustar los modelos. Programas de capacitación diseñados para equipos mineros.
Acto 4 de 6
Lo que ya pasó
Lo que se puede sostener delante de alguien que sabe lo que cuesta una hora de parada.
El Perú es una potencia minera global: segundo productor mundial de cobre y zinc, tercer productor de plata. Cada punto porcentual de mejora en eficiencia operativa en una operación minera de mediana o gran escala representa un impacto significativo en el EBITDA. Los frameworks de analítica predictiva que generaron -20% de downtime y +10% de eficiencia en Goodyear son directamente transferibles a los desafíos de mantenimiento de equipos críticos, optimización de procesos de planta y gestión de seguridad en el sector minero.
La experiencia acumulada en más de 13+ sectores y con 200K+ profesionales impactados permite traer al sector minero las mejores prácticas de analítica avanzada probadas en industrias de alta exigencia operativa. No se trata de tecnología por la tecnología, sino de resolver los problemas reales que vive un superintendente de mina o un gerente de planta todos los días.
Cada proyecto de consultoría en IA para minería se diseña considerando las condiciones únicas del sector: operaciones remotas, conectividad limitada y estándares de seguridad del MINEM. La capacitación en IA para equipos de minería prepara a tus profesionales de planeamiento y mantenimiento para operar las herramientas de forma autónoma. Complementa con nuestra consultoría tecnológica para modernizar la infraestructura de datos en sitio.
Pausa estratégica
Agenda un diagnóstico gratuito de 30 minutos. Te decimos exactamente qué puedes implementar y qué impacto esperar, sin compromiso.
Acto 5 de 6
Lo que se pregunta antes de decidir
Las que salen siempre: si los sensores que tienes alcanzan, quién valida el modelo y en cuánto tiempo se ve algo.
Sí, aunque la implementación técnica varía. En open pit, los modelos de despacho y mantenimiento de camiones son prioritarios. En subterránea, la seguridad predictiva y la optimización de ventilación tienen mayor peso. Los principios de analítica predictiva son los mismos, pero los adaptamos a la realidad de cada tipo de operación.
Es una restricción real que consideramos desde el diseño. Implementamos procesamiento local (edge computing) en sitio con sincronización periódica cuando hay conectividad. Los modelos críticos de seguridad y mantenimiento corren localmente sin depender de conexión a la nube. Tenemos experiencia trabajando con las limitaciones de infraestructura de ambientes industriales exigentes.
Todas las soluciones de seguridad se diseñan alineadas con el DS 024-2016-EM y sus modificatorias, así como con los estándares del Sistema de Gestión de Seguridad de cada operación. Los modelos predictivos de seguridad complementan (no reemplazan) los protocolos existentes y se integran con el sistema de reporte de incidentes vigente.
Lo mínimo: 6-12 meses de historial de mantenimiento (OT, repuestos, tiempos de parada), datos de producción (tonelaje, ley, recuperación) y, idealmente, datos de sensores de los equipos críticos. Empezamos con lo que tengas disponible y parte del proceso es evaluar la calidad y completitud de los datos para definir el alcance realista del piloto.
Sí. Participamos activamente en el ecosistema minero peruano. El WMC 2026 en Lima será una vitrina importante para la innovación tecnológica en minería, y eventos como los organizados por el IIMP son espacios donde compartimos conocimiento sobre aplicaciones de IA en el sector.
Y estas son las que más se repiten, en versión corta.
Es intervenir un equipo cuando los datos indican que está por fallar, en vez de esperar la falla o de cambiar piezas por calendario. Se apoya en sensores y en un modelo entrenado con el histórico de fallas.
El preventivo actúa por calendario u horas de uso, sin mirar el estado real del equipo. El predictivo actúa según lo que dicen los datos. El preventivo es más simple; el predictivo evita cambiar piezas que todavía servían.
Sensores que midan algo relevante y, sobre todo, histórico de fallas registrado. Sin saber qué falló y cuándo, no hay con qué entrenar el modelo. Si no lo tienes, ese registro es el primer proyecto.
Sí, y suele ser donde más rinde, porque una parada no programada en una operación lejana cuesta mucho más. Lo que hay que resolver antes es cómo llegan los datos desde el sitio.
Acto 6 de 6
El siguiente paso
Si alguno de los cuatro frentes es el tuyo, el siguiente paso es una llamada de treinta minutos.
Transforma tu operación minera con soluciones de IA que incluyen capacitación integral para tus equipos de planeamiento, mantenimiento y operaciones.
Si tu operación es de otro tipo, por acá está lo demás.
Apéndice
En inglés
Lo esencial de esta página en inglés, al final para no cortar la lectura en español.
A digital twin in manufacturing is a live virtual replica of a line or plant, fed with real data, used to simulate changes and predict failures before they happen. It is one of the most concrete industria 4.0 cases for heavy industry and mining, where downtime is expensive and testing a change on the real asset is risky.
Herramienta gratis
Cuatro preguntas y te digo qué conviene implementar primero en tu sector.
Consultoría e implementación de inteligencia artificial por industria en Perú, Colombia, México y Chile.
IA en logística para Perú y LATAM: rutas, demand forecasting y última milla. Caso real Glovo (+40% eficiencia) y PedidosYa (-30% tiempos).
Ver másIA para telco en Perú y LATAM: churn, next-best-offer, optimización de red y atención 24/7. Ex analista senior Entel. Diagnóstico 30 min.
Ver másIA para energía en Perú y LATAM: mantenimiento predictivo, optimización de generación, predicción de demanda. Caso activo REP. Demo 30 min.
Ver másIA para clínicas y hospitales en Perú y LATAM: menos no-shows, demanda asistencial, automatización admin. +13 años corporativos. Demo 30 min.
Ver másIA para banca en Perú y LATAM: scoring, detección de fraude (+20% revenue), compliance SBS. Implementación con la Mujer Tech #1 Perú. …
Ver másIA para retail y e-commerce en Perú y LATAM: pricing dinámico, demand forecasting y agentes IA. Caso real Falabella y Glovo. Hablemos …
Ver más
Sobre la consultora
Ingeniera Industrial MBA con +13 años liderando proyectos de analítica e IA en Falabella, Glovo, PedidosYa, Entel, Goodyear y Mondelez. Reconocida como #1 en datos en español según Favikon 2025. Más de 200K personas impactadas y 50+ conferencias.
Los rangos reales en Perú y LATAM son: diagnóstico inicial desde USD 3,500 (2 a 3 semanas), piloto desde USD 8,000 (4 a 8 semanas), implementación corporativa desde USD 25,000 (3 a 6 meses), transformación integral desde USD 120,000. Retainer mensual desde USD 3,500. Las big four cobran 2x a 5x más por el mismo alcance.
El diagnóstico inicial toma 2 a 3 semanas. Un piloto funcional en producción tarda 4 a 8 semanas. Una implementación corporativa de área completa entre 3 y 6 meses. Los primeros quick wins aparecen entre el día 30 y el día 60. El payback típico de un proyecto bien priorizado se ubica entre 3 y 9 meses.
Evalúa por experiencia sectorial documentada (no logos, casos con métricas), metodología clara con entregables nombrados, transferencia de conocimiento al equipo interno, referencias verificables con teléfono directo, sponsor senior presente en el proyecto (no solo en la venta) y pricing transparente. El logo conocido no garantiza el mejor fit.
No. La consultoría trabaja con el equipo interno, aporta metodología y velocidad, y queda capacitación obligatoria para que el equipo opere la solución sin dependencia permanente. La IA libera al equipo del trabajo repetitivo para que se enfoque en lo que requiere criterio humano.
Entre 200% y 500% el primer año en proyectos bien priorizados. Retorno acumulado de 3x a 8x la inversión en 12 a 18 meses. Las tres palancas que mueven el retorno son reducción de costos operativos, incremento de ingresos y velocidad de decisión.
Sí, sobre todo en automatización de reportes manuales, atención al cliente con agentes IA, dashboards predictivos y análisis con SQL+Python+IA. El stack típico mensual cuesta entre USD 60 y USD 150 por usuario, y suele pagarse solo en menos de 30 días con una sola automatización bien implementada.
Respuestas por Gera Flores (Miss Yera), consultora de IA #1 en español según Favikon 2025. Para aterrizar estas respuestas en tu caso específico, agenda 30 minutos sin costo con Gera.
Diagnóstico sin costo
Déjanos tus datos y coordinamos un diagnóstico de IA para tu empresa. Sin compromiso.
Ejecuta tu proyecto
Si ya tienes claro lo que quieres implementar, agendemos directo y armemos el roadmap.
Agenda tu reunión con GeraTrabajamos con empresas que necesitan IA real, no demos.
Agenda un diagnóstico gratuito de 30 minutos. Evaluamos tu caso y te decimos exactamente qué puedes lograr con IA.