Guía para comenzar a introducir la IA en procesos de logística y supply chain 

De acuerdo con el reporte “La inteligencia artificial en el mercado logístico impulsa el futuro de las cadenas de suministro inteligentes” de Precedence Research, entre 2025 y 2034, el crecimiento de la IA en logística y supply chain será exponencial: de 44.40%. Esto indica que, en muy poco tiempo, las empresas ampliarán su implementación en este sector; sin embargo, la brecha entre la intención y la ejecución sigue siendo amplia en México y América Latina, pero ¿cómo comenzar a usar estas herramientas sin gastar millones? Aquí una guía para dar los primeros pasos.  

Cabe destacar que, diversos análisis internacionales como el Informe Global de IA 2026 de NTT DATA advierten que antes de implementarla, las empresas deben comenzar delimitando su gobernanza en materia de ciberseguridad e inteligencia artificial, planteando sus usos permitidos, niveles de autonomía y responsabilidades internas.  

Como señala el reporte, la alineación entre estrategia de negocio y estrategia del uso de inteligencia artificial (IA) y machine learning (ML) es el punto de partida para generar impacto financiero sostenido.  

¿En qué punto real está la IA en la logística de México y América Latina? 

Y a todo esto, ¿en qué figura la ciberseguridad? El pasado jueves, 26 de febrero, se llevó a cabo el 2º Foro Scitum, en Plaza Carso, Polanco, donde expertos en la materia señalaron la importancia de tener una estrategia sólida para evitar hackeos que pudieran parar las operaciones de una empresa y que son más susceptibles a medida que crece el uso de herramientas de IA al interior de las organizaciones.  

“Lo que más hace falta en América Latina es la cultura en ciberseguridad o la higiene digital”, dice Alessandro Galvao Do Vale, coordinador de desarrollo de negocio OT de Scitum Telmex. Esta educación va más allá de las empresas, en la región tenemos muy poca consciencia sobre la importancia de nuestros datos, la gran vulnerabilidad que implican actos tan simples como conectarnos a una red pública de WI-FI o entregar nuestra información para utilizar un filtro viral.  

“Si yo tengo una cultura en materia de ciberseguridad, cuando voy a contratar un servicio o comprar un producto voy a pensar si mis datos estarán seguros o hay posibilidades de que alguien pueda robar mi información, no solo en servicios personales sino en el ámbito B2B, ¿mi proveedor tiene suficiente seguridad en sus sistemas para que no le peguen y se quede un mes sin producir afectando mi cadena de suministro?”, agrega Galvao Do Vale. 

Aquí ya llegamos a uno de los momentos en los que un problema de ciberseguridad puede parar nuestras operaciones. América Latina figura entre las regiones más expuestas del mundo en ciberamenazas a sistemas industriales (ICS), junto con África, Medio Oriente y Europa del Sur, según el informe “Kaspersky ICS-CERT Threat Landscape for Industrial Automation Systems Q2 2025”. 

Por ello, si estás pensando en una inversión importante en automatización con IA, quizá antes debas preguntarte qué tan seguras están tus operaciones y las de tus proveedores para evitar convertirte en un blanco más fácil para los ciberdelincuentes. Por otro lado, incluso si aún no tienes el capital para invertir en estas herramientas, el primer paso que recomiendan los expertos es informarte a profundidad sobre su uso e ir creando tus propios parámetros internos de gobernanza.  

Cómo reforzar la ciberseguridad ante la creciente actividad delictiva

Comienza con la educación sobre ciberseguridad e IA en tu empresa 

América Latina lidera el ranking global en scripts maliciosos y páginas phishing: “El 9.18% de los equipos ICS fueron blanco de este tipo de amenazas, muy por encima del promedio mundial que se encuentra en 6.49%”. Ofrecer capacitaciones constantes en las empresas puede ser uno de los primeros filtros (y también el más económico) para limitar nuestra vulnerabilidad ante los ciberataques.  

Con relación a la inteligencia artificial, muchos empresarios de la región no saben por dónde empezar, piensan que requiere una gran inversión y eso frena que generen un plan para su adopción. Respecto del capital humano, un gran número de personas piensan que la IA les quitará sus empleos, lo cual hace que rechacen la capacitación sobre estas herramientas.  

“La IA no va a reemplazar tu trabajo, pero sí alguien que usa la IA, la herramienta no hace nada sola, necesita que alguien la opere, incluso la IA agéntica necesita vigilancia humana”, menciona Alessandro Galvao Do Vale. 

En este contexto, comenzar capacitaciones sobre cómo la IA puede potenciar nuestros trabajos y el desarrollo productivo de las empresas, hará que ambas partes, tanto empresarios y directivos como empleados, entiendan el valor de avanzar en el conocimiento de estas herramientas, que como hemos mencionado, pueden ser muy útiles, pero tienen grandes riesgos en materia de ciberseguridad que requieren también una instrucción constante.  

Identificar fricciones reales de negocio 

El 19 de febrero, tuvo lugar otra discusión relacionada con la IA, organizada por el Consejo Nacional de Ejecutivos en Logística y Cadena de Suministro (ConaLog), especialistas del sector compartieron los avances en los agentes de IA, las fricciones organizacionales en su adopción, así como ejemplos de casos reales en México y Brasil. 

En la reunión participaron Felipe Ordóñez (Promologistics), Antonio Rivero (E-Kontrol), Carlos Guerra (IGSA Medical), Gustavo Equihua (Frialsa) y Jerónimo Cardoze (AWS), quienes señalaron que una vez establecido el marco institucional (la gobernanza), el siguiente paso es detectar dónde la IA puede generar un impacto medible. 

Felipe Ordóñez explicó que, aunque 38% de las empresas mexicanas ya utilizan IA en algún proceso, la madurez organizacional sigue siendo desigual. En México estas herramientas se usan principalmente para: 

• Gestión de transporte y fletes 
• Evaluación de proveedores 
• Pronósticos de ventas 

Además, mencionó que ciertos algoritmos han logrado disminuir el exceso de inventario hasta en 40%, un indicador que conecta directamente con liberación de capital de trabajo. 

El punto no es “usar IA”, sino implementarla donde exista dolor operativo cuantificable: variabilidad en demanda, sobrestock, rupturas frecuentes o baja visibilidad de inventarios. Por su parte, Jerónimo Cardoze enfatizó que la discusión ya no gira en torno a si implementar IA, sino a cómo hacerlo con estructura, responsabilidad y objetivos claros. 

¿En qué punto real está la IA en la logística de México y América Latina? 

Diferenciar el tipo de IA que se necesita 

No toda IA resuelve el mismo problema, en términos prácticos: 

• IA generativa apoya el análisis y la productividad. 
• IA conversacional mejora interacción y soporte. 
• IA agéntica ejecuta acciones dentro de parámetros definidos. 

Diversos análisis de IBM, Red Hat y Kore.ai coinciden en que la arquitectura agéntica marca un punto de inflexión, porque permite que los sistemas no solo generen información, sino que actúen dentro de límites establecidos; sin embargo, requieren una constante vigilancia humana para evitar errores críticos.  

En logística, esto implica pasar de observar la operación a gestionarla activamente: reajustar rutas ante congestión, activar inventarios alternos o recalibrar pronósticos sin intervención manual constante. La elección del tipo de IA depende del nivel de madurez digital de la organización. 

Los expertos de ConaLog señalan que una buena estrategia es comenzar por un objetivo pequeño, bien delimitado y medible, para que sus resultados puedan cuantificarse y poco a poco ir avanzando en procesos más complejos, al tiempo que el personal avanza en el conocimiento de las herramientas.  

Comenzar con pilotos controlados y métricas claras 

Antonio Rivero compartió casos concretos ejecutados en Brasil donde modelos de IA aplicados a optimización de inventarios generaron ahorros anuales de hasta 9 millones de dólares. En otro caso, la mejora en precisión de pronóstico redujo el error (MAPE) y generó retornos superiores a 12 millones de dólares. 

Estos resultados no surgieron de implementaciones masivas, sino de modelos que analizaron variables como: 

• Históricos de demanda 
• Rotación de inventario 
• Órdenes en tiempo real 
• Niveles de inventario crítico 

La clave fue medir impacto financiero desde el inicio y mantener KPIs constantes a lo largo del proceso para cuantificar los ahorros.  

Cuando la IA sí paga: ¿en qué procesos logísticos ya está generando ROI medible?

Escalar progresivamente hacia modelos más autónomos 

Una vez que los primeros casos generan retorno comprobado, la organización puede avanzar hacia arquitecturas más sofisticadas. Aquí aparece la IA agéntica: sistemas que monitorean, evalúan y ejecutan acciones dentro de parámetros definidos. 

El paso evolutivo es claro: 

• Analizar 
• Recomendar 
• Ejecutar 
• Aprender del resultado 

La diferencia entre empresas que experimentan con IA y aquellas que la convierten en ventaja competitiva radica en esta transición progresiva hacia una autonomía operativa controlada. 

Guía para comenzar a implementar la IA  

Como hemos podido notar, implementar inteligencia artificial en procesos de logística y supply chain no requiere de inversiones millonarias inmediatas, sino de una estrategia estructurada. Los cinco pasos más relevantes para comenzar son: 

1). Fortalece la ciberseguridad y establece la gobernanza 

Antes de instalar cualquier herramienta, debes definir las "reglas del juego". Dado que América Latina es vulnerable a ciberataques industriales, este es el cimiento obligatorio. 

• Delimitar responsabilidades: Definir usos permitidos, niveles de autonomía de la IA y quién es responsable de cada proceso. 
• Higiene Digital: Evaluar la seguridad de tus datos y la de tus proveedores (B2B) para evitar hackeos que frenen la operación. 
• Estrategia de seguridad: Crear un marco de protección para que la apertura de sistemas a la IA no se convierta en una puerta de entrada para ciberdelincuentes. 

América Latina acelera su digitalización, pero con débil ciberseguridad industrial

2). Educación y cambio cultural 

El miedo al reemplazo laboral es la principal barrera; por ello, es vital capacitar al talento humano y a los tomadores de decisiones dentro de las empresas. 

• Evitar el rechazo: Comunicar que la IA es una herramienta que requiere un operador humano (especialmente la IA agéntica, que necesita vigilancia). 
• Capacitación constante: Instruir al personal sobre cómo la IA potencia su trabajo y sobre los riesgos de ciberseguridad (como el phishing). 

3). Identificar “fricciones reales” de negocio 

No implementes IA solo por moda, hazlo donde haya un “dolor” operativo cuantificable. 

• Detectar problemas: Busca variabilidad en la demanda, exceso de inventario (overstock), rupturas de stock o baja visibilidad. 
• Áreas de mayor impacto en México: Gestión de transporte, evaluación de proveedores y pronóstico de ventas. 
• Impacto financiero: Prioriza procesos donde la IA pueda liberar capital de trabajo (ej. reducir exceso de inventario). 

4). Diferenciar y seleccionar el tipo de IA 

Elige la tecnología según el objetivo y la madurez digital de tu empresa: 

• IA Generativa: Para análisis de datos y aumento de productividad. 
• IA Conversacional: Para mejorar el soporte y la interacción. 
• IA Agéntica: Para ejecutar acciones (reajustar rutas o activar inventarios) dentro de límites definidos. 

IA generativa, conversacional y agéntica: diferencias y aplicaciones en supply chain 

5). Ejecutar pilotos controlados y escalar 

Comienza con proyectos pequeños y medibles para demostrar el retorno de inversión (ROI). 

• Medir KPIs desde el inicio: Analiza variables como históricos de demanda y rotación para cuantificar ahorros. 
• El ciclo de evolución: Una vez probado el éxito, pasa de solo analizar a recomendar y, finalmente, a ejecutar de forma autónoma pero supervisada. 

Recuerda que introducir IA en logística y supply chain no es un proyecto tecnológico aislado, sino una transformación estructural que combina gobernanza, ciberseguridad, casos de uso estratégicos, métricas financieras claras y gestión del cambio.  

El mundo avanza hacia una adopción de la IA acelerada, pero no te dejes intimidar, varios estudios muestran que empresas altamente automatizadas no están viendo los beneficios esperados porque fallaron en los primeros pasos de establecer sus parámetros de uso, definir objetivos o blindar su seguridad. Es importante prepararte, pero no tienes que invertir millones desde el inicio, lo relevante es comenzar con pequeños pasos, ¿tu empresa está lista?