Operaciones impulsadas por IA: de la promesa a la ejecución en almacenes

Desde el lanzamiento de ChatGPT en 2022, la inteligencia artificial (IA) —que por décadas estuvo reservada al ámbito científico y tecnológico— se abrió a un público masivo, que lo ha llevado desde las escuelas y hogares, hasta los grandes corporativos; aunque, aún hoy, pocos expertos entienden realmente cuáles son sus alcances reales y cómo puede implementarse en logística y supply chain.

Sobre este tema giró la ponencia “Revolucionando la cadena de suministro: Operaciones impulsadas por IA”, que tuvo lugar este jueves 19 de marzo en el Centro Banamex de la Ciudad de México, en el marco de THE LOGISTICS WORLD® SUMMIT & EXPO 2026.

Los encargados de ofrecernos un panorama actual sobre las operaciones basadas en IA, fueron Javier Corte Spinola, Head of IT Región Americas y Enrique Benítez Esteves, Subdirector de Digitalización de Schnellecke.

Para los expertos, la inteligencia artificial que hoy se usa en logística no es una tecnología completamente autónoma o “inteligente” en sentido pleno, sino una evolución de algoritmos que aprenden de los datos. Además, acarrean algunos riesgos que no deben obviarse: “Lo que hace ChatGPT es captar información y responder, pero no necesariamente verifica si es real, a eso se le llama alucinaciones”, señaló Corte Spinola.

Este punto es importante porque, si bien algunas herramientas de IA han demostrado mejorar la eficiencia en sectores específicos de logística y supply chain, los expertos señalan que actualmente, aún no sustituyen el criterio operativo de los humanos: “lo amplifican, siempre y cuando los datos y procesos estén bien estructurados”, afirman.

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Dónde sí está generando valor la IA en supply chain

Lejos de la narrativa futurista, la ponencia aterrizó casos concretos donde la IA ya tiene impacto operativo en la cadena de suministro, especialmente en almacenes y distribución:

1). Optimización de rutas. Aunque los modelos de optimización existen desde hace décadas, la IA permite incorporar variables dinámicas en tiempo real, como tráfico, retrasos o cambios en la demanda. Esto se refleja en sistemas de gestión de transporte (TMS) y herramientas como Waze, que ajustan rutas de forma continua.

Sin embargo, los especialistas advirtieron que estos sistemas no son infalibles: pueden generar recomendaciones poco óptimas si los datos no son precisos, lo que refuerza la necesidad de supervisión operativa.

2). Gestión predictiva de inventarios. Uno de los casos más claros de aplicación es la capacidad de anticipar quiebres de stock a partir de patrones de consumo, producción y rotación. El objetivo es que el sistema pueda alertar —incluso con horas de anticipación— sobre faltantes y sugerir ajustes en el product mix o en la asignación de inventario.

Esto permite evitar paros de línea, reducir sobreinventarios y mejorar la continuidad operativa, especialmente en entornos industriales o de alta rotación.

3). Automatización de almacenes. La IA habilita el uso de robots, vehículos autónomos (AMR) y sistemas avanzados de picking que optimizan el movimiento de mercancías dentro del almacén. Ejemplos como líneas automatizadas o estaciones asistidas muestran el potencial de estas tecnologías para mejorar productividad y precisión.

No obstante, se subrayó un punto crítico: “la automatización debe evaluarse bajo un análisis riguroso de costo-beneficio, ya que no todas las operaciones —especialmente en mercados como México— justifican inversiones de alto capital”.

4). Visión por computadora. Es una de las aplicaciones más extendidas y maduras dentro de la logística. A través del reconocimiento de patrones e imágenes, permite:

• Detectar daños en mercancía en procesos de recibo o embarque
• Identificar productos, empaques o contenedores sin necesidad de códigos de barras
• Ejecutar controles de calidad en tiempo real en líneas de operación

Además, estos sistemas pueden “aprender” con el tiempo, aumentando su precisión y reduciendo errores humanos en tareas repetitivas.

5). Última milla y gestión de entregas. En distribución, la IA mejora la estimación de tiempos de llegada (ETA) y permite una gestión más eficiente de devoluciones. Al integrar información en tiempo real —tráfico, rutas, comportamiento de entrega—, las empresas pueden ajustar sus operaciones y mejorar la experiencia del cliente final.

Este tipo de aplicaciones, son especialmente relevantes en entornos de e-commerce, donde la precisión y rapidez en la entrega se han convertido en un diferenciador competitivo.

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El almacén: donde realmente se gana o se pierde dinero

Uno de los mensajes más contundentes de la ponencia vino del frente operativo: “El almacén no es la trastienda del negocio, es donde la empresa pierde o gana dinero en silencio”.

Más allá de la tecnología, los especialistas insistieron en que muchas organizaciones siguen subestimando el papel del almacén, tratándolo como un área de soporte, cuando en realidad es un punto crítico de rentabilidad.

A partir de un caso real de una empresa de abarrotes que evolucionó de distribución tradicional a una operación con tiendas propias, se evidenciaron los principales puntos de fricción:

• Procesos manuales. La operación basada en papel y captura manual no solo ralentiza el flujo, sino que incrementa errores humanos y genera desconfianza en el inventario. Esto limita la capacidad de escalar el negocio y responder a una mayor demanda.
• Desalineación entre operación y crecimiento. Cuando una empresa crece —por ejemplo, de surtir tienditas a abastecer una red de tiendas— pero mantiene procesos diseñados para una escala menor, el almacén se convierte en un cuello de botella.
• Impacto directo en márgenes. En sectores como abarrotes, donde los márgenes son reducidos, errores en surtido, mermas o caducidades afectan de forma inmediata la rentabilidad. Un producto mal gestionado no solo representa pérdida de inventario, sino también pérdida de cliente.
• Falta de visibilidad operativa. Sin herramientas digitales, es difícil saber con precisión qué está ocurriendo dentro del almacén: qué productos rotan más, dónde hay ineficiencias o qué decisiones están afectando el desempeño.

Frente a estos retos, el rediseño del almacén fue un punto de inflexión. La estrategia incluyó:

• Segmentación de inventario por rotación, priorizando productos de alta demanda
• Diseño diferenciado de almacenamiento, considerando volumen y tipo de producto
• Implementación de torre de picking, para responder a modelos de surtido más fragmentados, como retail o ecommerce

El resultado no solo fue una mejora operativa, sino un cambio de enfoque, en donde el almacén dejó de ser un centro de costo para convertirse en un espacio donde se protege —o se pierde— valor en cada decisión.

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IA aplicada: del reconocimiento de imágenes a agentes inteligentes

Uno de los bloques más interesantes fue el aterrizaje de casos de uso más avanzados:

Reconocimiento inteligente

• Lectura de texto en cajas sin código de barras
• Identificación de productos mediante imagen
• Precisión superior al 99% en algunos casos

Digitalización de documentos

• Extracción de datos desde documentos físicos
• Búsqueda automatizada en auditorías

Detección de daños

• Identificación automática de mercancía dañada en recibo o embarque

Agentes de inteligencia artificial. Aquí aparece uno de los conceptos más avanzados, como sistemas que:

• Analizan la operación en tiempo real
• Detectan cambios en la demanda
• Proponen ajustes en layout o estrategia
• Incluso ejecutan acciones dentro del sistema

Un ejemplo sería: Detectar que un producto dejó de ser de alta rotación y ajustar automáticamente su ubicación en almacén.

El verdadero reto: datos, procesos y personas

Más allá del despliegue tecnológico, los ponentes coincidieron en que el principal desafío de la inteligencia artificial en la cadena de suministro no está en la herramienta, sino en su implementación.

La IA, por sí sola, no corrige ineficiencias estructurales; por el contrario, tiende a amplificarlas si no existe una base sólida. En ese sentido, tres factores determinan si una estrategia digital genera valor o se convierte en un esfuerzo fallido:

1). Datos: la base de cualquier decisión automatizada. “Si entra basura, sale basura”, dicen tajantemente los ponentes.

La inteligencia artificial depende directamente de la calidad de los datos que recibe; por lo tanto, información incompleta, desactualizada o mal estructurada puede traducirse en decisiones incorrectas a escala.

En entornos logísticos, esto se refleja en errores como:

• Dimensiones mal definidas que afectan la configuración de pallets
• Inventarios poco confiables
• Discrepancias entre sistemas

Más que acumular datos, el reto está en gobernarlos, mantenerlos y asegurar su consistencia, especialmente en los llamados datos maestros.

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2). Procesos: simplificar antes de digitalizar. Uno de los errores más comunes es intentar automatizar operaciones complejas sin haberlas estandarizado previamente.

La recomendación es clara: antes de incorporar inteligencia artificial, es necesario revisar procesos desde una lógica operativa —identificar redundancias, eliminar pasos innecesarios y alinear flujos de trabajo—; de lo contrario, la tecnología no resuelve el problema, sino que lo escala.

En palabras de los especialistas, la innovación no está en adoptar el sistema más sofisticado, sino en lograr la integración efectiva entre procesos y tecnología.

3). Talento: el factor que define la ejecución. Incluso con sistemas avanzados, la operación sigue dependiendo de las personas. Uno de los aprendizajes del caso presentado fue que, sin capacitación adecuada y conocimiento del negocio, la tecnología pierde efectividad.

Los operadores necesitan entender no solo cómo ejecutar tareas, sino por qué se ejecutan de cierta manera, ya que la IA no sustituye el criterio operativo ni la toma de decisiones contextual; en este sentido, la transformación digital no es únicamente un proyecto tecnológico, sino también organizacional.

En conjunto, estos tres elementos configuran una premisa central: la inteligencia artificial no transforma la operación por sí sola; lo hace cuando se integra a una base sólida de datos confiables, procesos eficientes y talento capacitado.

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Cómo implementar IA sin fracasar en el intento

Uno de los puntos más relevantes fue la hoja de ruta para adopción:

• Integrar plataformas y datos
• Evitar soluciones aisladas
• Priorizar proyectos autosustentables
• Apostar por “quick wins” (resultados en 4–6 meses)
• Reinvertir beneficios

El mensaje es claro: la IA no se implementa con grandes apuestas a largo plazo, sino con resultados incrementales.

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Entre complejidad y simplicidad: la clave de la innovación

Como cierre, la ponencia dejó una reflexión estratégica que atraviesa toda la conversación sobre inteligencia artificial en supply chain: “La verdadera innovación no está en adoptar la tecnología más sofisticada, sino en encontrar el equilibrio entre la complejidad operativa y la simplicidad de ejecución”.

En un entorno donde la presión por digitalizarse empuja a las empresas a incorporar nuevas herramientas, existe el riesgo de confundir innovación con acumulación tecnológica. Sin embargo, los especialistas fueron claros: no se trata de tener más sistemas, sino de hacer que funcionen mejor con lo que ya existe.

Esto implica regresar a lo esencial:

• Entender los procesos
• Identificar dónde realmente se genera valor
• Y definir en qué puntos la tecnología —incluida la IA— puede intervenir de forma estratégica

Frente a este escenario, la inteligencia artificial no sustituye la operación ni la estrategia, sino que actúa como un habilitador que potencia capacidades existentes; de hecho, uno de los mensajes más relevantes fue evitar la tentación de buscar soluciones excesivamente complejas.

En palabras de los ponentes, la innovación real ocurre cuando se logra integrar sistemas, datos y operación de manera coherente, sin añadir fricción innecesaria. Así, el reto no es tecnológico, sino de diseño operativo: cómo simplificar la ejecución en entornos cada vez más complejos.

Bajo esta lógica, la IA deja de ser un fin en sí mismo y se convierte en una herramienta que, bien implementada, permite a las empresas ser más ágiles, eficientes y resilientes frente a un entorno logístico cada vez más incierto.