IA y Big Data en última milla: Así optimiza Amazon sus rutas en temporada alta en México

Millones de negocios en todo el mundo anticipan con expectación la temporada de fin de año porque las promociones masivas, los intercambios, las fiestas decembrinas y los regalos navideños disparan el volumen de pedidos de forma exponencial; sin embargo, en México, esta bonanza se ve desafiada por un obstáculo crítico: la congestión vial crónica convierte a la última milla en el punto más delicado de la cadena de suministro. Ante este panorama, empresas como Amazon recurren a la inteligencia artificial (IA) y al Big Data para la óptima planificación de sus rutas.

De acuerdo con datos del Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI), más del 70% de la población mexicana vive en zonas urbanas, muchas de ellas con infraestructura vial saturada y un crecimiento desordenado, que para la última milla implica operar en entornos donde la incertidumbre es la norma.

Ciudad de México, por ejemplo, se mantiene de forma recurrente entre las urbes con mayor congestión del mundo, con incrementos de tiempo de viaje superiores a 50% en horas pico, según el TomTom Traffic Index. Este fenómeno tiene impactos directos en la logística, como rutas más largas, mayor consumo de combustible, incumplimiento de ventanas de entrega y costos operativos crecientes.

Organismos como el Banco Mundial y el Instituto de Políticas de Transporte y Desarrollo (ITDP) han advertido que el crecimiento acelerado del comercio electrónico está trasladando la presión de la cadena de suministro directamente a las ciudades, donde el espacio vial es limitado y compite con transporte público, movilidad peatonal y actividades económicas locales.

¿Qué aprendimos de El Buen Fin 2025?

Aumento del e-commerce en México

La Encuesta Nacional sobre Disponibilidad y Uso de Tecnologías de la Información en los Hogares (ENDUTIH) de INEGI en 2024, reveló que 83.1% (100.2 millones de personas) de la población mexicana de 6 años o más ha tenido acceso a internet; esta conectividad, ha incrementado el e-commerce en México.

Cifras del documento oficial “Resultados El Buen Fin 2025” elaborado por la Asociación Mexicana de Venta Online (AMVO) en colaboración con la Secretaría de Economía, la Secretaría de Hacienda y el SAT, muestran que el comercio electrónico alcanzó cifras históricas durante el pasado Buen Fin, al registrar ventas por 45,000 millones de pesos, lo que representó un crecimiento del 31% respecto a 2024.

Este resultado consolida al e-commerce como una de las piezas clave del ecosistema comercial mexicano, pero su éxito representa una prueba de estrés para la logística urbana en México.

Temporada alta y última milla en modo crítico

Durante peak season, el reto no es únicamente el volumen, sino la concentración temporal de la demanda. En horas pico, Amazon reporta la venta de miles de productos por minuto, lo que exige que la planeación, el ruteo y la ejecución operen con márgenes mínimos de error.

Desde su llegada a México en 2015, Amazon ha expandido más de 30 veces su red logística, lo que hoy le permite operar en más de 500 ciudades del país. La operación se apoya en más de 40 centros logísticos, 13 de ellos ubicados en el Área Metropolitana de la Ciudad de México, uno de los entornos urbanos más complejos de América Latina.

Para atender la demanda estacional, la compañía opera con más de 15,000 empleados permanentes, a los que se suman más de 8,000 trabajadores temporales durante la temporada alta; este crecimiento súbito de capacidad eleva la complejidad de coordinación, ruteo y control operativo.

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Big Data para gestionar la variabilidad urbana

En logística urbana, el objetivo ya no es eliminar el tráfico —un factor estructural—, sino operar dentro de él con la menor pérdida posible de eficiencia. Para ello, Amazon ha incorporado sistemas de ruteo inteligente basados en Big Data, que analizan:

• Patrones históricos de tráfico por zona y franja horaria
• Condiciones viales recurrentes
• Resultados de entregas previas
• Comportamiento urbano durante picos estacionales

Estos sistemas permiten ajustar recorridos de forma dinámica, redistribuir cargas y priorizar rutas con mayor probabilidad de éxito operativo.

Según estimaciones de McKinsey, la aplicación de analítica avanzada y ruteo dinámico en entornos urbanos puede reducir entre 10% y 30% los tiempos improductivos de la última milla, además de mejorar la confiabilidad en la entrega, un KPI crítico en comercio electrónico.

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IA multimodal y mapas en actualización constante

Uno de los principales retos operativos de la última milla es que los mapas tradicionales pierden vigencia rápidamente. Cierres viales, obras, cambios de circulación o bloqueos temporales pueden volver ineficiente una ruta planeada con horas de anticipación.

Para enfrentar esta volatilidad, Amazon utiliza IA multimodal, que combina:

• Imágenes satelitales
• Señales de éxito o falla en entregas previas
• Información pública y datos de tráfico

Esta integración permite construir mapas dinámicos, que se ajustan conforme cambia el entorno urbano. Además, los conductores pueden reportar incidencias directamente desde ruta; esa retroalimentación es procesada automáticamente por los sistemas de IA, acelerando la corrección de mapas y reduciendo errores recurrentes.

Seguridad y fatiga operativa: el costo menos visible

La congestión urbana no solo impacta los indicadores de desempeño logístico, también tiene un costo humano. Estudios del Banco Mundial y de la Organización Internacional del Trabajo(OIT) señalan que jornadas prolongadas, rutas mal diseñadas y estrés operativo incrementan la fatiga del conductor y elevan el riesgo de incidentes, especialmente en periodos de alta demanda.

En este sentido, Amazon ha señalado que el diseño de rutas más seguras es un eje central de su estrategia tecnológica, utilizando análisis de tráfico y condiciones viales para reducir exposición a zonas de riesgo y mejorar la experiencia operativa durante la temporada alta.

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Apoyada en la combinación de infraestructura, talento humano y analítica avanzada, la empresa ofrece:

• Entregas el mismo día en 14 ciudades
• Entregas al día siguiente en más de 80 ciudades para clientes Prime
• Entregas ultrarrápidas en menos de 15 minutos mediante Amazon Now en 10 ciudades del país

Más allá del caso específico de Amazon, la conclusión para la industria es clara: la última milla urbana ya no se resuelve solo con más flota o más personal, sino con inteligencia operativa capaz de leer la ciudad como un sistema dinámico, anticipar fricciones y absorber la volatilidad sin perder eficiencia.

En un México cada vez más urbano y congestionado, la integración de IA y Big Data en la toma de decisiones se consolida como uno de los principales diferenciales competitivos de la logística moderna.