cadena log\u00edstica que antes era reactiva a una mucho m\u00e1s predictiva<\/strong>, \u201cy esperamos que poco a poco ya sea b\u00e1sicamente aut\u00f3noma\u201d.<\/p>\nEl cambio tiene que ver, en buena medida, con la capacidad de procesar informaci\u00f3n que antes resultaba imposible revisar con la misma velocidad. Una herramienta de IA puede analizar grandes vol\u00famenes de datos, identificar patrones y detectar modificaciones<\/strong> en la demanda que un pron\u00f3stico construido \u00fanicamente con informaci\u00f3n hist\u00f3rica podr\u00eda pasar por alto.<\/p>\nSeg\u00fan una encuesta global de DHL a m\u00e1s de dos mil 500 profesionales de cadenas de suministro, la IA es el principal grupo de tendencias para la transformaci\u00f3n log\u00edstica futura<\/strong>: 44% de los participantes la coloc\u00f3 como el principal impulsor, por delante de la rob\u00f3tica con 28 por ciento.<\/p>\nLa automatizaci\u00f3n<\/strong> es otro de los procesos que involucran el uso de la IA en log\u00edstica. Actualizar pron\u00f3sticos, calcular necesidades de suministro, recomendar compras o reposiciones, identificar excepciones y priorizar determinadas operaciones son tareas que pueden apoyarse en inteligencia artificial y machine learning<\/em>.<\/p>\n\u201cHay muchas actividades que son muy repetitivas dentro de una cadena de suministro, como la actualizaci\u00f3n de los forecasts<\/em>, el c\u00e1lculo de necesidades de proveedores y las recomendaciones de compra o reposici\u00f3n hacia tiendas, centros de distribuci\u00f3n y puntos de venta que podr\u00edan automatizarse con IA\u201d, subray\u00f3.<\/p><\/blockquote>\nUna previsi\u00f3n m\u00e1s anticipada puede modificar la manera en que se contrata un transporte, se programa un embarque o se decide entre utilizar un servicio mar\u00edtimo o a\u00e9reo<\/strong>. Cuando los proveedores tienen lead times<\/em> de seis, ocho o hasta 10 meses, contar con visibilidad anticipada puede cambiar incluso la ecuaci\u00f3n financiera de una operaci\u00f3n.<\/p>\nPara Moreno, la palabra clave es visibilidad<\/strong>. No se trata \u00fanicamente de saber d\u00f3nde est\u00e1 una mercanc\u00eda, sino de conectar las decisiones que ocurren a lo largo de la cadena: demanda, abastecimiento, log\u00edstica y finanzas.<\/p>\n\u201cCuando hablamos de visibilidad, es poder ver de principio a fin las operaciones, c\u00f3mo se conectan entre s\u00ed\u201d, explic\u00f3.<\/p><\/blockquote>\n
En ese escenario, un cambio en la demanda puede activar una nueva previsi\u00f3n de suministro, generar una orden hacia un proveedor y desencadenar una decisi\u00f3n log\u00edstica, donde la tecnolog\u00eda permite seguir esa secuencia y, en determinados casos, automatizarla<\/strong>.<\/p>\nActualmente existen sistemas capaces de generar \u00f3rdenes de compra, calcular capacidades log\u00edsticas y determinar si conviene completar un contenedor o realizar un env\u00edo parcial.<\/p>\n
El fen\u00f3meno ya tiene una dimensi\u00f3n medible. De acuerdo con la segunda edici\u00f3n del estudio \u201cState of Logistics 2025\u201d<\/strong>, elaborado por SimpliRoute, revel\u00f3 que 84% de las empresas hab\u00eda implementado tecnolog\u00eda o estaba en proceso de adoptarla, mientras que la proporci\u00f3n que hab\u00eda integrado IA en alg\u00fan proceso log\u00edstico pas\u00f3 de 34% a casi 52 por ciento.<\/p>\nPara la especialista, el objetivo de una transformaci\u00f3n digital implica un cambio de paradigma<\/strong> y que las \u00e1reas comiencen a operar de manera sincronizada, como una \u201corquesta\u201d.<\/p><\/blockquote>\nEl siguiente paso apunta hacia una log\u00edstica con mayor capacidad de anticipaci\u00f3n<\/strong>. Moreno consider\u00f3 que en los pr\u00f3ximos a\u00f1os algunas decisiones en el sector podr\u00edan automatizarse cuando los sistemas tengan suficiente informaci\u00f3n para reconocer patrones y actuar conforme a las reglas previamente establecidas; sin embargo, dijo, al hablar de la evoluci\u00f3n tecnol\u00f3gica de la log\u00edstica, que el futuro en la industria \u201cya est\u00e1 aqu\u00ed\u201d.<\/p>\nEn su opini\u00f3n, la combinaci\u00f3n de visibilidad y velocidad ser\u00e1 cada vez m\u00e1s determinante en las operaciones log\u00edsticas y de la cadena de suministro, apoyadas en herramientas como la IA, gemelos digitales y la automatizaci\u00f3n de almacenes.<\/p>\n
De acuerdo con Gartner, empresa de an\u00e1lisis de negocios y tecnolog\u00eda, \u201cel almacenamiento ha alcanzado un punto de inflexi\u00f3n en la implementaci\u00f3n de la IA<\/strong>, impulsado por tres fuerzas convergentes: la escasez de mano de obra que hace que la automatizaci\u00f3n sea indispensable, el cambio de los modelos de capital hacia puntos de entrada de menor riesgo y la madurez operativa de las tecnolog\u00edas de IA y autonom\u00eda\u201d.<\/p>\nAs\u00ed, la IA en el sector log\u00edstico no est\u00e1 llegando \u00fanicamente para hacer m\u00e1s r\u00e1pido un proceso que ya existe. Su impacto comienza cuando conecta toda la cadena y permite que una modificaci\u00f3n en la demanda termine, casi de inmediato, en una decisi\u00f3n de abastecimiento, transporte o inventario.<\/p>\n