La inteligencia artificial (IA) está revolucionando múltiples industrias, y la logística no es la excepción. En el contexto mundial, donde la demanda de entregas rápidas y precisas ha aumentado, la IA se ha convertido en una herramienta clave para mejorar la eficiencia operativa.
No es una solución mágica, sino una herramienta que, cuando se implementa correctamente, potencia los resultados en cada eslabón de la cadena logística. Desde la planeación de rutas hasta la gestión de inventario, la IA permite decisiones más ágiles, más informadas y menos propensas al riesgo de error.
Cómo funciona la inteligencia artificial o IA
La inteligencia artificial es un sistema capaz de imitar la actividad humana de razonar, aprender y resolver problemas a través de algoritmos, software y machine learning. Se “alimenta” de datos históricos y repetición de operaciones para lograr la mejora continua de procesos.
Actualmente existen diferentes tipos de IA y cuatro formas de clasificarlos: por la clasificación de Stuart Russell y Peter Norvig, por la clasificación de Arend Hintze, por su nivel de inteligencia y por su operación.
De estos tipos de IA, son los agentes inteligentes o ai agents los que encontraremos con mayor frecuencia en logística. Se trata de programas de software capaces de interactuar con su entorno, recopilar datos y utilizarlos con el fin de cumplir objetivos predeterminados.
Cambios en la logística gracias a la inteligencia artificial
Desde que se introdujeron los agentes inteligentes en los procesos logísticos, estos han revolucionado diferentes etapas y aspectos clave, optimizando tiempos, rutas y mucho más.
Predicción y simulación de la demanda
Uno de los mayores avances de la inteligencia artificial es su capacidad de predicción. Aplicado en logística, mediante el análisis de tendencias pasadas y hábitos de compra, la IA anticipa picos de demanda y analiza el comportamiento del mercado.
Conocer de antemano estos datos ayuda a planear mejor el inventario, ajustar la distribución en los CEDIS y optimizar la operación. Además, evita los excesos de almacenamiento, por ende, el uso inadecuado o desperdicio de recursos.
Por otro lado, también permite realizar simulación de otros escenarios. ¿Qué pasaría si un proveedor falla o una ruta queda bloqueada por el clima? Con IA, estos modelos pueden anticiparse y dar alternativas para el almacenamiento antes de que afecten las entregas.
Planeación de rutas y reducción de costos
Los algoritmos inteligentes pueden analizar el estado del tráfico en tiempo real, condiciones climáticas y horarios pico en diferentes zonas a la vez para definir la mejor ruta de entrega. Esto se conoce como Optimización Inteligente de Rutas (IRO).
De esta forma reduce tiempos muertos, mejora la puntualidad y contribuye directamente a la reducción de costos operativos. Además, disminuye el deterioro en unidades y mejora la eficiencia de los transportistas.
Hablando de deterioro, la IA puede monitorear el estado de las máquinas y equipos en tiempo real, identificando signos de desgaste o fallas potenciales para mantenimiento preventivo.
Visibilidad en tiempo real
La IA permite un seguimiento en tiempo real de una gran cantidad de paquetes, unidades de transporte y condiciones de entrega. Esto mejora la experiencia del cliente y permite actuar rápido ante eventualidades.
En logística 4PL, donde se coordina toda la cadena desde un nivel estratégico, la inteligencia artificial se vuelve aún más útil para mantener el control de múltiples proveedores.
También tiene capacidad para optimizar la coordinación de transporte multimodal. Con ello es más eficiente pasar del transporte marítimo o áereo al terrestre, a través de carreteras o ferrocarriles, y viceversa.
Almacenamiento automatizado y optimización de inventario
La inteligencia artificial también ha transformado la manera de operar dentro de los almacenes. Empresas como Amazon y JD están evolucionando para tener almacenes completamente automatizados.
En estos almacenes, gracias a sensores y visión computarizada, la IA puede monitorear en tiempo real los niveles de inventario. Esto permite anticipar faltantes, identificar productos con bajo movimiento y automatizar las órdenes de abastecimiento en el almacén.
Además, los sistemas pueden reorganizar espacios en función de la rotación, lo que agiliza los tiempos de picking y previene el deterioro del inventario.
En cuanto a la seguridad, la IA puede supervisar lo que ocurre dentro de las instalaciones, detectando movimientos inusuales o riesgos potenciales, como colisiones entre robots o incendios, y tomando medidas preventivas.
Automatización de procesos logísticos
La IA permite automatizar tareas como clasificación de paquetes, identificación de productos dañados o errores de escaneo. Esto mejora la precisión y reduce la dependencia de tareas manuales que suelen tener mayor riesgo de error.
Y si se trata de una IA con Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN), también es posible automatizar la documentación requerida para los procesos logísticos, desde contratos, órdenes de abastecimiento, tickets de soporte, etc.
Atención oportuna para el usuario con asistentes virtuales
Otra ventaja de las IA con PLN está en el uso de asistentes virtuales o chatbots. Con ellos se acelera la atención en centros de servicio, se extiende el tiempo de respuesta y se liberan recursos humanos para tareas estratégicas.
Si están bien sincronizados con la base de datos, los asistentes mejoran la comunicación con cliente y usuario final con respuestas automáticas más “humanizadas”, adecuadas en información y adaptadas a solicitudes reales.
Algunos retos de la inteligencia artificial en la logística
Con estos cambios queda patente que la inteligencia artificial llegó para revolucionar la logística. Sin embargo, obtener todos sus beneficios depende de dos grandes retos.
El primero y el más evidente es que la fiabilidad y eficiencia de la IA está directamente relacionada a la calidad de datos estructurados y no estructurados con los que es alimentada.
Por ello es indispensable contar con un software ERP que concentre y organice los datos valiosos de tu empresa para crear registros precisos y coherentes. Idealmente, tu empresa y sus proveedores deberían compartir información para tener fuentes más robustas.
Por otro lado, aunque cada vez es más accesible, el coste de implementación de una IA suele ser elevado. En este caso conviene que dentro de tu empresa hagan un estudio para comparar el costo de la IA contra el valor generado, y a partir de ahí tomar la decisión final.
Logística más inteligente, mayor ventaja competitiva
Desde la planeación de rutas hasta la gestión de inventario, la IA permite decisiones operativas más ágiles e informadas. Gracias a esto, la veremos cada vez más en todas las capas de la cadena de suministro.
De hecho, según el estudio Desafíos y tendencias de las empresas en Latinoamérica 2025, 3 de cada 4 empresas prevén que la inteligencia artificial generativa será clave para impulsar su productividad en los próximos tres años.
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