5 recomendaciones para que las empresas adapten su logística a la IA

Hace unos cuantos años se hablaba de los avances en las IA, las cuales, actualmente, ya son toda una realidad, convirtiéndose en herramientas importantes para las personas, pero también para las grandes empresas y comercios.

Y es que fuera de suplir el trabajo de miles de personas, la inteligencia artificial es ahora de gran ayuda para mejorar procesos en calidad y velocidad, así como en logística.

De hecho, varias compañías a nivel mundial han comenzado a integrar este tipo tecnologías, buscando impulsar la innovación en sus sistemas y mejorar el rendimiento de sus trabajadores.

Casi 90% de las empresas estadounidenses registran mejoras en su desempeño gracias a la tecnología

De acuerdo con el estudio “2024 KPMG US technology survey report: The digital dividend”, el cual se llevó a cabo basándose en datos de 400 compañías de Estados Unidos con ingresos superiores a los 250 millones de dólares, un 88% de éstas han visto mejoras en su desempeño por las transformaciones digitales.

Un dato importante, ya que el informe anterior, basado en información de compañías estadounidenses de los sectores de consumo-venta al por menor, tecnología, servicios financieros, e industria/manufactura, indicaba que solamente el 45% de las compañías habían registrado mejoras por aplicación de innovaciones tecnológicas como las inteligencias artificiales.

Sin embargo, no pasó desapercibido que, a pesar de este gran avance, también el 81% de estas compañías señalaron que se les dificulta mantenerse al día con los cambios tecnológicos.

¿Por qué? Estas empresas indican que sus principales obstáculos son las restricciones financieras y el legado de sistemas que dificultan la integración de datos.

Más del 30% de las compañías estadounidenses generan valor gracias a las IA

El mismo estudio asegura que un 39% de las empresas de Estados Unidos han generado valor de negocio gracias al uso de las inteligencias artificiales, mientras que un 35 % de ellas han reportado un retorno de inversión por el uso de las IA.

¿Cuáles son las metas con el uso de estas tecnologías? La compañías centran sus objetivos a corto plazo con la inteligencia artificial en eficiencia operativa, detección avanzada de patrones y corrección de problemas, así como en innovación en productos y servicios.

Por otra parte, estas empresas contemplan un impacto importante con el uso de IA, ya que el 84 % de ellas espera que esta tecnología transforme la “creación de contenido” a “compartir conocimiento”. Mientras que un 82% de éstas pretende que la inteligencia artificial automatice tareas rutinarias, permitiendo que los trabajadores se concentren en tareas estratégicas y creativas.

5 recomendaciones para que las empresas adapten su logística a la IA

Ahora les damos algunas recomendaciones que podrían ayudar a las empresas a que adapten su proceso de logística a la IA, automatizando procesos y volviéndolos más rápidos.

1. Adoptar un enfoque práctico y comenzar por la automatización

En logística, un enfoque práctico significa comenzar con proyectos que generen resultados visibles y rápidos, como la automatización de procesos repetitivos en la gestión de pedidos, la documentación aduanal o la coordinación de embarques.

2. Identificar casos de uso específicos dentro de la cadena de suministro

La IA puede, por ejemplo, predecir retrasos portuarios o automatizar el seguimiento de entregas, liberando tiempo para que los equipos se concentren en la planeación estratégica. Este tipo de implementaciones iniciales ayuda a generar confianza y a preparar el terreno para el uso generalizado de tecnologías más avanzadas.

El primer paso para aprovechar la IA es detectar los puntos críticos de la operación donde puede aportar valor inmediato. En logística, esto puede incluir la planificación de rutas, la optimización del inventario, la predicción de demanda, o la clasificación automática de incidencias en los centros de distribución.

Estos casos de uso tienen un alto componente manual y suelen requerir muchos recursos humanos. La automatización de esas tareas no solo reduce errores, sino que mejora la velocidad y la precisión en cada etapa del proceso logístico.

3. Utilizar las herramientas de IA ya disponibles en las plataformas tecnológicas

Muchas empresas logísticas ya cuentan con sistemas de gestión de transporte, almacén o planificación que integran funciones de IA listas para usarse.

Antes de invertir en nuevas soluciones, conviene explorar estas capacidades: algoritmos de optimización de rutas, análisis predictivo de mantenimiento de flota o reconocimiento de patrones en datos de envío.

Aprovechar lo que ya se tiene puede acelerar la transformación y generar resultados sin necesidad de grandes inversiones iniciales.

4. Simplificar operaciones mediante la automatización por etapas

En lugar de digitalizar toda la cadena de suministro al mismo tiempo, es recomendable automatizar una sola función primero. Por ejemplo, la gestión de almacenes o el monitoreo de temperatura en la cadena de frío.

Esto permite evaluar resultados, ajustar procesos y escalar paulatinamente hacia otras áreas como transporte, última milla o control de calidad.

Con este enfoque, las empresas logísticas pueden construir confianza interna, demostrar beneficios tangibles y desarrollar las capacidades necesarias para una integración total de la IA.

5. Preparar a los equipos logísticos para la transformación digital

El éxito de la adopción de IA en logística no depende solo de la tecnología, sino también de las personas.

Capacitar a los equipos en el uso de nuevas herramientas, enseñarles a interpretar datos y promover una mentalidad analítica resulta esencial.

Además, se recomienda establecer estructuras de gobernanza claras, donde las responsabilidades estén bien definidas y se fomente la colaboración entre las áreas operativas, tecnológicas y directivas.

De esta forma, las empresas podrán liderar el cambio cultural necesario para que la IA se convierta en una ventaja competitiva sostenida dentro de la cadena de suministro.

Estas son cinco recomendaciones que las empresas pueden comenzar a aplicar a su logística utilizando IA.

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