Así empieza la IA a generar ROI en logística y SC

La inteligencia artificial ha pasado del discurso aspiracional a la presión operativa. Esta es la premisa de la que partió IDOM para convocar a especialistas de industria, tecnología, academia y operación en una jornada dedicada a aterrizar aplicaciones reales de IA en operaciones. El panel central condensó una idea clave para la audiencia logística: el valor de la inteligencia artificial ya no se mide por su sofisticación, sino por su capacidad de integrarse a la cadena de suministro y traducirse en eficiencias tangibles. 

El panel estuvo conformado por Bernardo Baida, Smart Industry en IDOM; Pablo Vigo, AI Consulting en IDOM; Paola Sáviron, CEO de Esri México; Mario Sáenz, director de Anáhuac LABS; y José Manuel Cueto, gerente de TI en Grupo México Transportes, quienes abordaron el tema desde la implementación tecnológica, la analítica espacial, la formación de talento y, especialmente, la experiencia del usuario operativo. 

Pasar del entusiasmo tecnológico a la operación real 

Uno de los mensajes más contundentes del panel fue el desmontaje del “hype” que rodea a la inteligencia artificial. Lejos de promesas futuristas, los expertos coincidieron en que el reto real no está en los modelos, sino en la base sobre la cual operan: el dato. 

Desde la perspectiva de IDOM, tanto Bernardo Baida como Pablo Vigo subrayaron que la calidad, integración y contextualización de la información siguen siendo el principal cuello de botella. En términos de supply chain, esto se traduce en sistemas fragmentados entre transporte, almacén, manufactura y comercial, lo que impide que cualquier modelo predictivo o generativo entregue valor real. 

La implicación es directa: sin una arquitectura de datos unificada, la IA no optimiza la operación; simplemente amplifica sus ineficiencias. 

El nuevo rol del ERP: motor de inteligencia 

La experiencia de José Manuel Cueto desde Grupo México Transportes aportó uno de los casos más relevantes para la audiencia de logística. La implementación de SAP —sobre sistemas con más de dos décadas de operación— evidenció que la inteligencia artificial no llega a reemplazar las plataformas existentes, sino a potenciarlas. 

Lejos de pensar en disrupciones radicales, el camino que siguen las empresas es incremental: utilizar el ERP como base estructural sobre la cual se despliega la inteligencia artificial. Esto cambia la narrativa dominante. No se trata de construir desde cero, sino de conectar, limpiar y activar la información histórica que ya existe. 

En este escenario, las soluciones de IA embebidas en plataformas como SAP cobran relevancia al reducir la complejidad de integración, acelerar el despliegue y garantizar entornos de datos controlados, aspectos críticos en operaciones logísticas donde los errores tienen impacto inmediato en costos y servicio. 

Rutas inteligentes: el punto de entrada más claro 

Cuando la conversación aterriza en casos concretos, la optimización de rutas aparece como uno de los ejemplos más claros de cómo la IA genera retorno. 

Paola Sáviron, desde Esri México, explicó cómo el contexto geoespacial permite integrar variables que tradicionalmente no se consideraban de forma simultánea: tráfico en tiempo real, clima, condiciones urbanas y eventos imprevistos. Esto habilita modelos dinámicos capaces no sólo de planear rutas, sino de adaptarlas continuamente. 

El resultado es un cambio estructural en la operación logística: pasar de esquemas estáticos de distribución a sistemas vivos que reaccionan en tiempo real. Ejemplos como el de UPS —cuyas reglas de optimización pueden evitar giros innecesarios para reducir consumo de combustible y tiempo— ilustran cómo decisiones aparentemente simples generan ahorros millonarios cuando se escalan. 

Para la cadena de suministro, esto abre una nueva dimensión: la capacidad de orquestar la red logística en función de condiciones cambiantes, no de planes definidos horas o días antes. 

Inventarios vivos: la nueva frontera de la eficiencia 

Más allá del transporte, el panel abordó otra aplicación crítica: la gestión inteligente de inventarios. Mario Sáenz compartió experiencias en las que la integración de datos de ventas, inventario y distribución permite tomar decisiones más ágiles sobre reposición, surtido y posicionamiento de producto. 

El concepto de “inventarios vivos” sintetiza esta evolución. Ya no se trata de fotografías periódicas del stock, sino de sistemas que responden en tiempo real a la demanda, los patrones de consumo y las oportunidades comerciales. En algunos casos, mencionó, estas capacidades logran multiplicar la productividad utilizando infraestructura existente. 

Para sectores como retail, manufactura y ecommerce, esto implica redefinir el rol del inventario: de costo a palanca estratégica de crecimiento. 

ROI: la conversación que define la adopción 

A pesar de los avances, la adopción de inteligencia artificial en logística enfrenta un obstáculo persistente: la dificultad de traducir tecnología en retorno de inversión claro. 

El panel coincidió en que muchas organizaciones siguen percibiendo estos proyectos como gasto y no como inversión, lo que retrasa su implementación. La clave, señalaron, está en comenzar con casos acotados, identificar beneficios medibles en el corto plazo y construir a partir de ahí una narrativa de valor. 

La lógica es simple pero exigente: sin impacto económico comprobable, no hay transformación sostenible. 

Talento: el eslabón más débil de la cadena 

Finalmente, el tema del talento atravesó toda la conversación. La escasez de perfiles capaces de conectar operación, datos y tecnología se perfila como uno de los principales retos para la evolución de la supply chain. 

Desde la academia, Mario Sáenz planteó la necesidad de formar perfiles multidisciplinarios capaces de entender tanto la lógica operativa como las capacidades de la inteligencia artificial. Para las empresas, esto implica no solo contratar, sino reentrenar y, sobre todo, “aprender a desaprender”. 

En un entorno donde la tecnología evoluciona más rápido que las estructuras organizacionales, la capacidad de adaptación se convierte en ventaja competitiva. 

De la promesa a la ejecución 

El panel de IDOM deja una conclusión clara para la industria logística: la inteligencia artificial ya no está en fase exploratoria. Está entrando a la operación, pero lo hace bajo condiciones específicas. 

El talón de Aquiles del ecommerce: la demanda digital supera la capacidad logística

Requiere datos limpios, integración con sistemas existentes, foco en casos de negocio y una obsesión por el ROI. Bajo estas premisas, la IA deja de ser una apuesta incierta y se convierte en una herramienta concreta para reducir costos, mejorar el servicio y aumentar la productividad. 

Para la cadena de suministro, esto marca el inicio de una etapa más pragmática, donde la ventaja no estará en quién adopta primero la tecnología, sino en quién logra integrarla mejor a su operación diaria.