Qué debe considerar una empresa para optimizar su última milla en México

La última milla en México se ha convertido en uno de los mayores desafíos operativos para empresas de prácticamente cualquier industria.

Tráfico impredecible, direcciones difíciles de localizar, consumidores que exigen visibilidad en tiempo real y presión constante por reducir costos obligan a las compañías a replantear la forma en que gestionan sus entregas.

Pero, ¿qué están aprendiendo las empresas que ya enfrentan estos retos todos los días? Durante The Logistics World Summit & Expo 2026, especialistas de Edenred, OfficeMax y Stanhome compartieron algunos de los principales desafíos, errores y oportunidades que han identificado al optimizar sus operaciones de última milla en México, en un panel encabezado por Carlos Díaz y Héctor Valtierra, General Manager y Country Manager de DispatchTrack Latinoamérica, respectivamente.

Desde la necesidad de tener trazabilidad en tiempo real hasta el uso de inteligencia artificial para replanificar rutas o anticipar problemas operativos, las experiencias compartidas dejaron claro que la logística ya no se trata únicamente de mover paquetes, sino de tomar decisiones más rápidas y precisas en entornos altamente complejos.

Estos son algunos de los factores que las empresas deberían considerar para hacer más eficiente su operación de última milla en México.

La visibilidad ya no es opcional

Uno de los mayores cambios en la logística de última milla es que el cliente ya no sólo espera recibir su pedido: también quiere saber dónde está, cuándo llegará y qué ocurrió durante la entrega.

Para muchas empresas, la falta de trazabilidad todavía genera saturación en call centers, reprocesos y desconfianza del consumidor. Por ello, contar con herramientas de tracking en tiempo real y evidencia digital de entrega se está convirtiendo en un requisito operativo básico.

Francisco Rivas, asesor de ruteo de Stanhome, explicó que uno de los principales beneficios que encontraron al implementar soluciones de última milla fue precisamente la transparencia hacia el cliente.

“Ya no teníamos que depender de fotos o grupos de WhatsApp. Ahora el cliente final puede ver el tracking de su pedido y conocer el estatus en tiempo real”, señaló.

El impacto también alcanza la atención al cliente. Gustavo Zapata, gerente de Operaciones y Logística de Edenred México, aseguró que la integración de distintos operadores logísticos en una sola plataforma permitió reducir más de 25% las llamadas al call center relacionadas con el seguimiento de pedidos.

Además, comentó que el NPS de la compañía aumentó entre cuatro y cinco puntos tras mejorar la visibilidad de las entregas.

La planeación manual ya no alcanza

Otro de los desafíos más importantes para las operaciones en México es la complejidad territorial y urbana. Tráfico, cierres viales, marchas, zonas de difícil acceso y direcciones poco precisas hacen que las rutas estáticas pierdan efectividad rápidamente.

Por ello, la planeación dinámica empieza a ganar relevancia frente a los modelos tradicionales de ruteo.

Arturo Villegas, gerente de TI de OfficeMax México, explicó que migrar de una planeación manual a una dinámica les permitió optimizar rutas y mejorar sus tiempos de entrega.

“Pudimos generar muchas más condiciones y valores para optimizar nuestras rutas y complementar la satisfacción del cliente con entregas en menos de 24 horas”, indicó.

En el caso de Stanhome, la georreferenciación se convirtió en una herramienta clave para enfrentar uno de los problemas más frecuentes de la logística mexicana: encontrar direcciones.

“En México ubicar una dirección puede ser muy complicado”, reconoció Francisco Rivas.

La empresa comenzó a utilizar coordenadas geográficas generadas durante la primera entrega para facilitar visitas posteriores al mismo cliente. Considerando que alrededor del 80% de sus compradores son recurrentes, la estrategia permitió reducir tiempos y mejorar la planeación de rutas futuras.

Además, las empresas participantes coincidieron en que la capacidad de replanificar rutas en tiempo real ya se está convirtiendo en una necesidad operativa, especialmente ante accidentes, bloqueos o cambios inesperados durante las entregas.

La inteligencia artificial útil no es un chatbot

Aunque la inteligencia artificial domina actualmente la conversación tecnológica, los especialistas coincidieron en que su verdadero potencial en logística no está en herramientas conversacionales, sino en la automatización de decisiones operativas.

Carlos Díaz advirtió que la IA aplicada a logística “no es solamente agregarle un tipo ChatGPT al software”, sino desarrollar sistemas capaces de aprender de la operación y reaccionar en tiempo real.

Entre las funciones que ya están utilizando algunas empresas destacan:

• asignación automática de pedidos,
• consolidación inteligente de entregas,
• replaneación dinámica de rutas,
• predicción de tráfico,
• optimización de kilometraje,
• y decisiones autónomas basadas en datos históricos.

Durante el panel, Díaz compartió el caso de una cadena internacional de pizzas que implementó un sistema de autoasignación de pedidos impulsado por inteligencia artificial. El modelo logró reducir en 30% el número de conductores necesarios para la operación, generando ahorros mensuales cercanos a 300 mil dólares.

Además, el NPS aumentó 20 puntos y se redujo la fricción operativa derivada de asignaciones manuales.

“La inteligencia artificial está por debajo del capó haciendo que toda la operación funcione de manera más eficiente”,

explicó.

Francisco Rivas agregó que, hacia adelante, la IA podría ayudar a las empresas a predecir tráfico, comportamiento de clientes y ventanas de entrega mucho más precisas.

“No es lo mismo decirle a un cliente que llegarás entre las nueve de la mañana y las seis de la tarde, a decirle que llegarás entre las cuatro y las cuatro y media”, comentó.

Los datos operativos se volvieron un activo estratégico

Otro de los aprendizajes más importantes del panel fue que la inteligencia artificial sólo funciona si existe información operativa confiable y continua.

Datos sobre tiempos reales de entrega, comportamiento del tráfico, direcciones georreferenciadas, incidencias y desempeño de rutas permiten que los sistemas aprendan y mejoren progresivamente.

Desde la perspectiva de Edenred, uno de los principales aportes de este tipo de plataformas es precisamente la capacidad de procesar grandes volúmenes de información en tiempo real para tomar decisiones más rápidas.

“Manual mente sería imposible procesar toda esa información”, comentó Gustavo Zapata.

Esto también implica un cambio cultural dentro de las organizaciones. Los especialistas coincidieron en que las empresas no sólo deben invertir en tecnología, sino también en capacitación y adaptación operativa para aprovechar las herramientas basadas en inteligencia artificial.

La última milla en México exige capacidad de adaptación

Más allá de la velocidad de entrega, la logística de última milla en México se está convirtiendo en un ejercicio permanente de adaptación.

La combinación entre consumidores más exigentes, operaciones fragmentadas y ciudades altamente complejas obliga a las empresas a desarrollar modelos más flexibles, predictivos y conectados.

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En ese escenario, factores como la visibilidad, la automatización, la calidad de los datos y la capacidad de reaccionar en tiempo real podrían convertirse en las principales ventajas competitivas para las operaciones logísticas en los próximos años.

Como resumió Carlos Díaz durante el panel, el reto actual ya no es únicamente mover paquetes, sino tomar mejores decisiones en entornos cada vez más impredecibles.