Talento, no algoritmos: la verdadera ventaja competitiva en la analítica logística

En un momento en el que la conversación sobre logística está dominada por inteligencia artificial, machine learning y automatización, una idea contrastó con fuerza durante una conferencia en el marco de The Logistics World Summit & Expo 2026: la tecnología no es el principal problema de las organizaciones. Tampoco su solución.

La sesión, encabezada por especialistas con experiencia en academia e industria, puso el foco en una realidad incómoda para muchas empresas: la mayoría de los proyectos de analítica avanzada no fracasan por limitaciones técnicas, sino por debilidades estructurales en talento, cultura organizacional y gobernanza.

En otras palabras, el reto no es construir modelos, sino lograr que funcionen en la operación diaria.

Este punto cobra relevancia en un contexto donde la adopción tecnológica avanza más rápido que la capacidad organizacional para absorberla. Aunque las herramientas son cada vez más accesibles, su implementación efectiva sigue siendo limitada.

Menos del 30% de los proyectos de analítica avanzada se integran de forma recurrente en las empresas, y muchos terminan diluyéndose después de algunos años sin generar impacto sostenido.

La brecha no es tecnológica, es organizacional

Uno de los mensajes más contundentes de la sesión fue que más del 70% de los obstáculos en la adopción de analítica están relacionados con personas y procesos.

La falta de una cultura basada en datos, la ausencia de liderazgo comprometido y la débil gobernanza en la toma de decisiones terminan por frenar iniciativas que, en el papel, son sólidas.

Esto implica replantear el enfoque con el que se están impulsando estos proyectos. En lugar de concebir la analítica como una inversión tecnológica, debe entenderse como una transformación organizacional que atraviesa toda la empresa. No se trata únicamente de incorporar herramientas, sino de modificar la forma en que se decide, se mide y se ejecuta.

La analogía utilizada durante la conferencia fue clara: la logística es una orquesta. La tecnología representa los instrumentos, pero sin talento capacitado y sin una coordinación adecuada, el resultado será ruido, no una sinfonía.

La optimización real ocurre cuando personas, procesos y datos se integran bajo una misma lógica operativa.

De los datos a la acción: el verdadero reto

Otro de los ejes centrales fue la necesidad de cerrar el ciclo entre datos y ejecución. Muchas organizaciones han avanzado en la recolección y análisis de información, pero pocas logran traducir ese conocimiento en decisiones concretas y, aún menos, en resultados sostenibles.

El enfoque propuesto plantea un proceso cíclico donde los datos se transforman en información, la información en conocimiento y el conocimiento en acción. Sin embargo, el valor no está en cada etapa individual, sino en la capacidad de retroalimentación constante. Es decir, en ajustar modelos, recalibrar decisiones y evolucionar conforme cambia la operación.

Este punto es especialmente relevante en logística, donde las condiciones son dinámicas y las decisiones deben tomarse con rapidez. Sin un sistema que conecte análisis y ejecución, la analítica se queda en el plano teórico.

Resultados tangibles, pero con una condición: apropiación interna

Para aterrizar estos conceptos, se presentó el caso de una operación logística en Latinoamérica que logró mejoras relevantes mediante la implementación de modelos de optimización en transporte y última milla.

Los resultados fueron claros: reducción de entre 7% y 13% en el uso de vehículos, disminución de hasta 20% en kilómetros recorridos, mejoras significativas en niveles de servicio —pasando de alrededor del 70% a casi 97% en entregas a tiempo y completas— y reducciones en costos de entrega superiores al 7%.

Sin embargo, el factor decisivo no fue el modelo en sí, sino la forma en que se implementó. A diferencia de otros proyectos donde el conocimiento queda encapsulado en proveedores o sistemas externos, en este caso se priorizó la transferencia de capacidades al interior de la organización. Los equipos no solo aprendieron a usar los modelos, sino a entenderlos, modificarlos y mejorarlos.

Esta apropiación es lo que permite que la analítica deje de ser un proyecto aislado y se convierta en una capacidad organizacional. Sin ella, cualquier avance es difícil de escalar.

El factor humano: entre la resistencia y la adopción

Uno de los momentos más reveladores de la conferencia fue el reconocimiento explícito de la resistencia al cambio. En operaciones donde la planificación se ha realizado durante años de forma manual, la introducción de modelos analíticos suele percibirse como una amenaza.

En el caso expuesto, los planificadores dedicaban varias horas al diseño de rutas. La automatización redujo ese tiempo a minutos, lo que inicialmente generó incertidumbre sobre el futuro de sus roles. Sin embargo, la estrategia de implementación evitó el reemplazo y se enfocó en la colaboración.

Al involucrar a los equipos desde el inicio, mostrar resultados con pruebas piloto y evidenciar beneficios concretos —como la reducción de carga operativa—, la percepción cambió. La tecnología dejó de verse como sustituto y pasó a ser una herramienta que amplifica capacidades.

Este proceso confirma que la adopción no depende únicamente de la efectividad del modelo, sino de la confianza que se construye alrededor de él.

Nuevos perfiles y una prioridad clara

La evolución hacia una logística basada en analítica también implica cambios en los perfiles profesionales. Más allá de científicos de datos o ingenieros, emerge la necesidad de roles híbridos capaces de conectar el lenguaje técnico con las necesidades del negocio.

Entre ellos destaca el llamado analytics translator, un perfil escaso pero clave para traducir modelos en decisiones accionables. Sin esta figura, la brecha entre análisis y operación tiende a ampliarse.

A esto se suma la necesidad de estructuras organizacionales claras. Definir quién financia, quién decide, quién opera y quién integra los modelos es indispensable para evitar fragmentación y asegurar continuidad. La gobernanza, lejos de ser un obstáculo, es el mecanismo que permite escalar.

Una redefinición de prioridades

El cierre de la sesión dejó una idea que sintetiza todo el planteamiento: el éxito de la analítica en logística es, en gran medida, humano. La distribución es clara: alrededor del 70% corresponde a personas y procesos, 20% a tecnología y apenas 10% a los modelos analíticos.

En un contexto donde la inversión en inteligencia artificial continúa acelerándose, este enfoque redefine las prioridades. Las empresas que logren desarrollar talento, construir cultura y establecer gobernanza serán las que realmente capitalicen el potencial de la analítica.

El resto, aunque cuente con la mejor tecnología disponible, seguirá enfrentando el mismo problema: datos sin impacto.