La IA que digirió 300 años de informes geológicos ayudó a encontrar el mayor depósito de cobre de Zambia en un siglo

KoBold Metals digitalizó tres siglos de registros manuscritos de geología para entrenar modelos de IA que señalaron dónde perforar — y el resultado, el proyecto Mingomba, ya es una mina de US$ 2.300 millones en construcción.

En un evento sobre modernización minera en Sudáfrica, el 27 de julio de 2026, PwC presentó el método que KoBold Metals usó para localizar lo que hoy se describe como el mayor depósito de cobre descubierto en Zambia en un siglo: la empresa digitalizó 300 años de informes geológicos manuscritos, entrenó modelos de inteligencia artificial para interpretar esos registros junto con datos geofísicos, geoquímicos y de sondajes históricos, y usó esa combinación para predecir dónde era más probable la mineralización de cobre de alta ley antes de perforar. El resultado, el proyecto Mingomba, ya es una mina de más de US$ 2.300 millones con obras en marcha, incluyendo el inicio de la profundización del pozo principal.

Lo que distingue este caso de otros proyectos de exploración guiados por IA es la fuente de datos utilizada: no solo levantamientos geofísicos modernos, sino trescientos años de informes manuscritos, históricamente ilegibles para cualquier sistema automatizado, convertidos en datos estructurados que un modelo puede procesar. Es un recordatorio de que buena parte del valor de la IA en exploración mineral no está en recolectar datos nuevos, sino en rescatar datos antiguos que ya existían pero nunca se habían usado a escala porque estaban atrapados en formato manual. Mingomba también es la prueba de concepto que faltaba: ya no es un piloto de laboratorio, es el primer descubrimiento de clase mundial cuya caracterización fue guiada por IA y que se convirtió en una mina real, con inversión y cronograma de construcción definidos — y una meta de más de 300.000 toneladas de cobre al año cuando entre en operación, a inicios de la próxima década.

El caso se está citando públicamente como un modelo a replicar: los expertos en modernización minera ya discuten usar el mismo enfoque para completar el catastro minero de Sudáfrica, hoy considerado subutilizado. Para geólogos de exploración y gestores de proyectos, el mensaje es que un archivo histórico mal aprovechado — mapas antiguos, informes manuscritos, sondajes de décadas pasadas — puede valer tanto como un nuevo levantamiento geofísico, siempre que exista un método para digitalizar y cruzar esos datos con IA.