La adopción de inteligencia artificial (IA) en las empresas mexicanas ya no es una promesa futura: es una realidad que está redefiniendo la operación diaria, particularmente en sectores intensivos en datos y eficiencia como la logística.
Sin embargo, esta transformación está evidenciando una brecha crítica entre lo que el mercado laboral demanda y lo que las universidades están formando, un desajuste que podría convertirse en uno de los principales cuellos de botella para la evolución del sector.
De acuerdo con un comunicado de la startup Ginia, el uso de IA en áreas como operaciones, análisis de negocio y gestión de talento está cambiando la naturaleza del trabajo, no necesariamente eliminando empleos, sino transformando las habilidades requeridas.
En paralelo, el estudio “Agents, Robots and Us: Skill Partnerships in the Age of AI” señala que la demanda de habilidades relacionadas con IA se ha multiplicado hasta siete veces en los últimos años, mientras que el McKinsey Global Institute estima que cerca del 70% de las habilidades humanas participan tanto en tareas automatizables como en aquellas que no lo son.
Para la logística —una industria que combina ejecución operativa con toma de decisiones en tiempo real— este cambio es especialmente relevante.
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De operadores a orquestadores de sistemas inteligentes
En cadenas de suministro cada vez más complejas, el talento logístico ya no solo ejecuta procesos: coordina sistemas. Desde la planeación de rutas con algoritmos predictivos hasta la gestión de inventarios con modelos de machine learning, el perfil operativo evoluciona hacia uno más analítico, estratégico y tecnológico.
En este contexto, Ginia identifica cuatro habilidades clave que comienzan a ser transversales a cualquier profesión, pero que en logística adquieren un valor particularmente alto:
1. Uso avanzado de herramientas de IA generativa
En logística, esto se traduce en la capacidad de generar escenarios de demanda, redactar reportes automatizados, optimizar procesos documentales y mejorar la comunicación con clientes y proveedores. No se trata solo de usar herramientas, sino de saber interactuar con ellas mediante prompts efectivos y procesos iterativos.
2. Análisis de datos asistido por IA
La toma de decisiones en supply chain depende cada vez más de la interpretación de grandes volúmenes de datos. Desde niveles de inventario hasta tiempos de tránsito, la habilidad de traducir datos en acciones concretas es ya una competencia crítica para planners, analistas y responsables de operaciones.
3. Automatización de tareas y flujos de trabajo
La eficiencia operativa —uno de los pilares de la logística— encuentra en la automatización un aliado directo. Profesionales capaces de implementar soluciones no-code o integrar asistentes inteligentes pueden reducir tiempos, minimizar errores y escalar operaciones sin incrementar costos.
4. Prototipado rápido de soluciones digitales
En un entorno donde las disrupciones son constantes, la capacidad de diseñar soluciones rápidas —desde dashboards hasta herramientas internas— permite responder con agilidad a cambios en la demanda, interrupciones en el transporte o ajustes regulatorios.
Un riesgo estructural para la competitividad logística
El problema no es la falta de tecnología, sino la falta de talento preparado para usarla estratégicamente. Como advierte Antía Vázquez, cofundadora y CEO de Ginia, las habilidades más valiosas están migrando hacia competencias como el pensamiento crítico, el juicio contextual y la capacidad de interacción humano-máquina.
En logística, esto implica formar profesionales capaces de cuestionar resultados generados por sistemas, entender sus limitaciones y tomar decisiones informadas en entornos híbridos donde conviven humanos y algoritmos.
La brecha educativa, por tanto, no solo es un tema académico: es un riesgo operativo. Empresas que no logren integrar talento con estas capacidades enfrentarán mayores dificultades para digitalizar sus operaciones, escalar sus redes logísticas o adaptarse a disrupciones globales.
El nuevo estándar del talento en supply chain
La pregunta ya no es si la inteligencia artificial será parte del trabajo logístico, sino qué tan rápido las organizaciones podrán adaptar su talento a este nuevo modelo. La alfabetización en IA, la capacidad de colaboración con sistemas inteligentes y el enfoque en solución de problemas complejos se perfilan como el nuevo estándar.
Para un sector donde cada minuto y cada decisión impactan costos, tiempos de entrega y niveles de servicio, cerrar esta brecha entre educación y necesidades reales no es opcional: es una condición para competir.
Sigue leyendo: Las 3 competencias clave (y no tan evidentes) para los recién egresados en el campo de la logística
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