El impacto de la IA en la logística

En el mundo competitivo de hoy en día los principales elementos para el éxito a largo plazo en la cadena de suministro son la eficiencia operativa, la reducción de costos y aumento de rentabilidad. De acuerdo con Bazo (2025), es aquí donde la Inteligencia Artificial (IA) ha pasado de ser una tecnología innovadora y disruptiva, a convertirse en poco tiempo en una herramienta de gran importancia para realizar múltiples actividades eficaces en casi todos los ámbitos, siendo clave para la competitividad empresarial.

La inteligencia Artificial (IA) en la logística ha impactado, principalmente en la gestión de la cadena de suministro (SCM), lo cual ha permitido a las organizaciones estructurar sus operaciones en función de predicciones acertadas del comportamiento del mercado. Entonces se puede asegurar que la Inteligencia Artificial (IA) surge como una herramienta revolucionaria capaz de impulsar mejoras significativas en eficiencia y rentabilidad. (Mira, 2024)

Para poder tener un mejor entendimiento se pasará a detallar cómo funciona la Inteligencia artificial (IA), que aplicaciones principales tiene en la logística y sus ventajas:

Funcionamiento: 

La inteligencia artificial (IA), se hace referencia como el uso de sistemas informáticos para razonar, reconocer patrones, aprender comportamientos basados en la experiencia, adquirir conocimiento y otras formas de inferencia para resolver problemas en situaciones de toma de decisiones en donde las soluciones optimas o exactas son muy costadas o difíciles de producir (Min, 2010).

Para poder lograr ello la inteligencia artificial (IA) utiliza una serie de procedimientos basados en tres elementos los cuales son el Algoritmo, Software y Machine Learning (Mira, 2024).

Aplicaciones:

A pesar de que la IA no se ha explorado del todo en la cadena de suministro, actualmente se están utilizando cada vez más para abordar problemas relacionados con la gestión de inventario, las compras, la planificación de ubicación, consolidación de carga, y problemas de rutas y programaciones (Min, 2010).

Dentro de las principales aplicaciones de la Inteligencia Artificial en la logística encontramos:

Big data e IA: Ambas cumplen su trabajo mediante la obtención de información de redes sociales, foros, páginas web, entre otros; en determinados territorios y en un periodo de tiempo; permitiendo conocer el comportamiento de la demanda, así como predecir la misma (Helo y Hao, 2021).

Fullfilment: Esta enfocado en controlar, monitorear y automatizar todo el proceso de distribución de carga; es decir, desde el ingreso de la mercadería al centro logístico, su distribución y entrega al cliente final. Además, posibilita la comunicación entre el proveedor y clientes en caso de demoras o consultas relacionadas a la entrega (Mira, 2024).

Optimización de rutas de transporte: Mediante el uso de algoritmos se puede analizar en tiempo real factores como el tráfico, clima, infraestructuras disponibles, lo cual permitirá crear rutas más rápidas y reducir el consumo de combustible. Lo cual principalmente beneficia la rentabilidad de la empresa y la satisfacción del cliente (Mira, 2024).

Stock Keeping unit: Es un código alfanumérico que sirve para la identificación de un producto en almacén, el cual permite localizar, controlar y gestionar el inventario de forma eficiente.

IoT: El internet de las cosas permite logar una combinación entre la producción y sus procesos, mediante la interacción entre el personal y la maquinaria.

Automatización de almacén: Para ello se requiere la instalación de grandes equipos robóticos así como el uso de softwares de gestión (SGA); dentro de sus principales beneficios se encuentran el calculo de nivel de inventario en tiempo real así como la preparación de los pedidos “picking” automática, permitiendo minimizar errores, una mayor rapidez,  y competitividad (Bazo, 2025).

Ventajas: 

Entre las principales ventas del uso de la inteligencia artificial (IA) en la logística, podemos nombrar:

• La cadena de suministro funciona de manera mas eficiente y eficaz en cada uno de sus procesos; es decir, desde la compra de los insumos hasta la entrega al cliente final.
• Aumentar la rentabilidad y productividad, ya que en la medida que mejoran los procesos, se reducen tiempos y costos operativos; lo cual va a permitir a las empresas ser mas competitivas en el mercado.
• Se minimiza el riesgo de error, en cada parte de los procesos de la cadena de suministro.
• Le suma valor agregado al trabajo de trabajo de almacén, debido a que la gran mayoría de operaciones que son repetitivas quedan delegadas en sistemas automatizados, lo cuales pueden aprender solo con la programación y experiencia.
• El personal puede dedicar su tiempo a ejecutar funciones de decisión estratégica.

Sin embargo, hay que notar que los factores clave para para una implementación efectiva de inteligencia artificial en la cadena de suministro se logran al unificar la información, optimizar procesos clave desde el principio, formarse y colaborar con expertos en IA y medir el impacto real con indicadores (Bazo, 2025).

En conclusión, una cadena suministro eficiente y eficaz conlleva que las conexiones entre todas las partes se realicen con precisión, rapidez y al menor costo. (Helo y Hao, 2021).

Asimismo, se puede decir que la inteligencia artificial (IA) ha transformado la logística al optimizar los procesos y funciones dentro de los cuales se pueden mencionar el pronostico preciso de la demanda, el uso de automóviles autónomos, la planificación y programación de rutas de los vehículos, preparación de pedidos por voz y por robots, la descarga automática de contenedores, los asistentes virtuales “chatbots”, automatización de centros de llamadas, selección de proveedores, entre otros. Lo cual se resume en la solución de problemas muy frecuentes en los almacenes los cuales son la falta de stock o exceso de mercadería, al mismo tiempo que se minimiza el desperdicio.

Las empresas logísticas que aplican inteligencia artificial en sus procesos logran mayores ahorros; al mismo tiempo con la reducción los kilómetros en vacío, maximización de la consolidación en el uso de vehículos, y eliminación de la huella de carbono; mejoran la relación con sus clientes gracias a entregas más fiables. (Koev, 2025)

Referencias:

Min, H. (2010). Artificial intelligence in supply chain management: theory and applications. International Journal of Logistics Research and Applications, 13(1), 13–39. https://doi.org/10.1080/1367556090273653

Helo, P., & Hao, Y. (2021). Artificial intelligence in operations management and supply chain management: an exploratory case study. Production Planning & Control, 33(16), 1573–1590. https://doi.org/10.1080/09537287.2021.1882690

Bazo, M. (2 de Abril de 2025). Logística: La IA Generativa reduce un 50% las tareas administrativas y agiliza un 30% la toma de decisiones en logística. Obtenido de https://logistica.cdecomunicacion.es/automatizacion-y-robotica/150123/ia-generativa-reduce-50-tareas-administrativas-agiliza-30-toma-decisiones-logistica  

Koev, A. (27 de Marzo de 2025). Cómo la IA está transformando silenciosamente la logística: reduciendo el desperdicio y aumentando los márgenes. Obtenido de https://www.unite.ai/es/C%C3%B3mo-la-IA-est%C3%A1-transformando-silenciosamente-la-log%C3%ADstica–reduciendo-el-desperdicio-y-aumentando-los-m%C3%A1rgenes/

Mira, J. (06 de Noviembre de 2024). La inteligencia artificial (IA) en la logística. Obtenido de https://blog.toyota-forklifts.es/inteligencia-artificial-en-logistica

Franck Guevara Vásquez
Licenciado en Administración de Negocios Internacionales con 11 años de experiencia en empresas locales y trasnacionales de primer nivel  del sector Salud, Retail, Siderúrgico. Enfocado en Logística, Comercio Exterior, Planeamiento y Soporte a la Demanda, Gestión  Documentaria, Planificación, Organización y Negociaciones.