Tr\u00e1fico impredecible, direcciones dif\u00edciles de localizar, consumidores que exigen visibilidad en tiempo real y presi\u00f3n constante por reducir costos obligan a las compa\u00f1\u00edas a replantear la forma en que gestionan sus entregas.<\/p>\n
Pero, \u00bfqu\u00e9 est\u00e1n aprendiendo las empresas que ya enfrentan estos retos todos los d\u00edas? Durante\u00a0The Logistics World Summit & Expo 2026<\/strong>, especialistas de Edenred, OfficeMax y Stanhome compartieron algunos de los principales desaf\u00edos, errores y oportunidades que han identificado al optimizar sus operaciones de \u00faltima milla en M\u00e9xico, en un panel encabezado por Carlos D\u00edaz y H\u00e9ctor Valtierra, General Manager y Country Manager de DispatchTrack Latinoam\u00e9rica, respectivamente.<\/p>\n Desde la necesidad de tener\u00a0trazabilidad en tiempo real\u00a0hasta el uso de inteligencia artificial para replanificar rutas o anticipar problemas operativos, las experiencias compartidas dejaron claro que la log\u00edstica ya no se trata \u00fanicamente de mover paquetes,\u00a0sino de tomar decisiones m\u00e1s r\u00e1pidas y precisas en entornos altamente complejos.<\/strong><\/p>\n Estos son algunos de los factores que\u00a0las empresas deber\u00edan considerar para hacer m\u00e1s eficiente su operaci\u00f3n de \u00faltima milla en M\u00e9xico.<\/strong><\/p>\n Uno de los mayores cambios en la log\u00edstica de \u00faltima milla es que el cliente ya no s\u00f3lo espera recibir su pedido:\u00a0tambi\u00e9n quiere saber d\u00f3nde est\u00e1, cu\u00e1ndo llegar\u00e1 y qu\u00e9 ocurri\u00f3 durante la entrega.<\/strong><\/p>\n Para muchas empresas, la falta de trazabilidad todav\u00eda genera saturaci\u00f3n en call centers, reprocesos y desconfianza del consumidor. Por ello, contar con herramientas de tracking en tiempo real y evidencia digital de entrega se est\u00e1 convirtiendo en un requisito operativo b\u00e1sico.<\/p>\n Francisco Rivas, asesor de ruteo de Stanhome, explic\u00f3 que uno de los principales beneficios que encontraron al\u00a0implementar soluciones de \u00faltima milla fue precisamente la transparencia hacia el cliente.<\/strong><\/p>\n \u201cYa no ten\u00edamos que depender de fotos o grupos de WhatsApp. Ahora el cliente final puede ver el tracking de su pedido y conocer el estatus en tiempo real\u201d<\/em>, se\u00f1al\u00f3.<\/p>\n<\/blockquote>\n El impacto tambi\u00e9n alcanza la atenci\u00f3n al cliente. Gustavo Zapata, gerente de Operaciones y Log\u00edstica de Edenred M\u00e9xico, asegur\u00f3 que la integraci\u00f3n de distintos operadores log\u00edsticos en una sola plataforma permiti\u00f3 reducir m\u00e1s de\u00a025% las llamadas al call center relacionadas con el seguimiento de pedidos<\/strong>.<\/p>\n Adem\u00e1s, coment\u00f3 que el NPS de la compa\u00f1\u00eda aument\u00f3 entre cuatro y cinco puntos tras mejorar la visibilidad de las entregas.<\/p>\n Otro de los desaf\u00edos m\u00e1s importantes para las operaciones en M\u00e9xico es la complejidad territorial y urbana. Tr\u00e1fico, cierres viales, marchas, zonas de dif\u00edcil acceso y direcciones poco precisas hacen que las rutas est\u00e1ticas pierdan efectividad r\u00e1pidamente.<\/p>\n Por ello, la planeaci\u00f3n din\u00e1mica\u00a0empieza a ganar relevancia frente a los modelos tradicionales de ruteo.<\/strong><\/p>\n Arturo Villegas, gerente de TI de OfficeMax M\u00e9xico, explic\u00f3 que migrar de una planeaci\u00f3n manual a una din\u00e1mica les permiti\u00f3 optimizar rutas y mejorar sus tiempos de entrega.<\/p>\n \u201cPudimos generar muchas m\u00e1s condiciones y valores para optimizar nuestras rutas y complementar la satisfacci\u00f3n del cliente con entregas en menos de 24 horas<\/em>\u201d, indic\u00f3.<\/p>\n<\/blockquote>\n En el caso de Stanhome, la georreferenciaci\u00f3n se convirti\u00f3 en una\u00a0herramienta clave para enfrentar uno de los problemas m\u00e1s frecuentes de la log\u00edstica mexican<\/strong>a: encontrar direcciones.<\/p>\n \u201cEn M\u00e9xico ubicar una direcci\u00f3n puede ser muy complicado<\/em>\u201d, reconoci\u00f3 Francisco Rivas.<\/p>\n<\/blockquote>\n La empresa comenz\u00f3 a utilizar coordenadas geogr\u00e1ficas generadas durante la primera entrega para facilitar visitas posteriores al mismo cliente. Considerando que alrededor del 80% de sus compradores son recurrentes,\u00a0la estrategia permiti\u00f3 reducir tiempos y mejorar la planeaci\u00f3n de rutas futuras.<\/p>\n Adem\u00e1s, las empresas participantes coincidieron en que la capacidad de replanificar rutas en tiempo real ya se est\u00e1 convirtiendo en una necesidad operativa,\u00a0especialmente ante accidentes, bloqueos o cambios inesperados durante las entregas.<\/strong><\/p>\n Aunque la inteligencia artificial domina actualmente la conversaci\u00f3n tecnol\u00f3gica, los especialistas coincidieron en que su\u00a0verdadero potencial en log\u00edstica no est\u00e1 en herramientas conversacionales, sino en la automatizaci\u00f3n de decisiones operativas.<\/strong><\/p>\n Carlos D\u00edaz advirti\u00f3 que la IA aplicada a log\u00edstica \u201cno es solamente agregarle un tipo ChatGPT al software<\/em>\u201d, sino desarrollar sistemas capaces de aprender de la operaci\u00f3n y reaccionar en tiempo real.<\/p>\n Entre las funciones que ya est\u00e1n utilizando algunas empresas destacan:<\/p>\n Durante el panel, D\u00edaz comparti\u00f3 el caso de una cadena internacional de pizzas que implement\u00f3 un sistema de autoasignaci\u00f3n de pedidos impulsado por inteligencia artificial. El modelo logr\u00f3 reducir en\u00a030% el n\u00famero de conductores necesarios para la operaci\u00f3n, generando ahorros mensuales cercanos a 300 mil d\u00f3lares.<\/strong><\/p>\n Adem\u00e1s, el NPS aument\u00f3 20 puntos y se redujo la fricci\u00f3n operativa derivada de asignaciones manuales.<\/p>\n \u201cLa inteligencia artificial est\u00e1 por debajo del cap\u00f3 haciendo que toda la operaci\u00f3n funcione de manera m\u00e1s eficiente<\/em>\u201d,<\/p>\n<\/blockquote>\n explic\u00f3.<\/p>\n Francisco Rivas agreg\u00f3 que, hacia adelante,\u00a0la IA podr\u00eda ayudar a las empresas a predecir tr\u00e1fico,\u00a0comportamiento de clientes y ventanas de entrega mucho m\u00e1s precisas.<\/p>\n \u201cNo es lo mismo decirle a un cliente que llegar\u00e1s entre las nueve de la ma\u00f1ana y las seis de la tarde, a decirle que llegar\u00e1s entre las cuatro y las cuatro y media<\/em>\u201d, coment\u00f3.<\/p>\n<\/blockquote>\n Otro de los aprendizajes m\u00e1s importantes del panel fue que\u00a0la inteligencia artificial s\u00f3lo funciona si existe informaci\u00f3n operativa confiable y continua.<\/strong><\/p>\n Datos sobre tiempos reales de entrega, comportamiento del tr\u00e1fico, direcciones georreferenciadas, incidencias y desempe\u00f1o de rutas permiten que los\u00a0sistemas aprendan y mejoren progresivamente.<\/strong><\/p>\n Desde la perspectiva de Edenred, uno de los principales aportes de este tipo de plataformas es precisamente la capacidad de procesar grandes vol\u00famenes de informaci\u00f3n en tiempo real para tomar decisiones m\u00e1s r\u00e1pidas.<\/p>\nLa visibilidad ya no es opcional<\/h2>\n
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![\"\"](\"https:\/\/thelogisticsworld.com\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/inocuidad-alimentaria-trazabilidad-supply-chain-control-logistico-2-1.webp\")
<\/figure>\nLa planeaci\u00f3n manual ya no alcanza<\/h2>\n
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La inteligencia artificial \u00fatil no es un chatbot<\/h2>\n
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Los datos operativos se volvieron un activo estrat\u00e9gico<\/h2>\n
![\"datos](\"https:\/\/thelogisticsworld.com\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/datos-ia-ventaja-competitiva-empresas-2026-1200x800.png\")
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