La Inteligencia Artificial se enfila a convertirse en un instrumento cotidiano de gestión en los almacenes y centros de distribución. En la última década, la combinación de algoritmos de pronóstico, automatización y modelos de asignación avanzada de inventarios ha redibujado la estructura y las funciones de los almacenes modernos.
Esa transformación -que hasta hace poco se asociaba solo a eficiencia- también genera impactos sociales, espaciales y laborales de fondo. Así lo revela un reciente estudio elaborado por el Politecnico di Milano en colaboración con Amazon.
Entre los hallazgos de la investigación, basada en documentación académica y entrevistas a 14 empresas europeas de ecommerce y retail, están el que la Inteligencia Artificial aplicada a la gestión logística genera beneficios medibles en tres áreas críticas de los almacenes: reducción de inventarios, racionalización de espacio y disminución de desperdicio u obsolescencia, además de abrir paso a nuevas funciones laborales más centradas en análisis y control que en tareas repetitivas.
El impacto sobre el inventario
De acuerdo con el estudio 80% de las empresas entrevistadas que implementaron soluciones avanzadas de Inteligencia Artificial para pronóstico y asignación de inventarios redujeron de manera significativa sus niveles de inventario, medido en términos de días de cobertura.
La disminución promedio se situó en torno a 10% en compañías con procesos de planificación consolidados, y hasta en 60% en aquellas que partían de modelos menos estructurados, manteniendo el mismo nivel de servicio al cliente.
El beneficio sobre el aprovechamiento del espacio
Este ajuste en los niveles de inventario se tradujo directamente en un mejor uso del espacio. Cuatro de cada 10 compañías reportaron una optimización del espacio de almacenamiento de hasta 20%, y algunos casos extremos alcanzaron un ahorro del 50% en superficie utilizada sin afectar los tiempos de cumplimiento de pedidos.
En la práctica, esto significa menos ubicaciones ocupadas, flujos internos más ágiles y una reducción significativa de costos asociados a mantenimiento, energía y manipulación.
Pero los algoritmos de Inteligencia Artificial no solo ajustan las cantidades en stock: reconfiguran la lógica completa de los movimientos dentro del almacén.
El estudio documenta que las soluciones basadas en Machine Learning permiten identificar patrones de demanda que optimizan el posicionamiento de los productos en las distintas zonas de picking, lo que reduce recorridos, tiempos de preparación y consumo energético.
Al integrarse con herramientas de planificación y transporte, la IA ayuda a decidir qué mercancía almacenar, dónde y por cuánto tiempo, equilibrando las capacidades entre distintos nodos de la red logística.
El fin del sobrestock: menos obsolescencia y menos desperdicio
Otro hallazgo del estudio está relacionado con la reducción del desperdicio y la obsolescencia a partir de la implementación de soluciones digitales e Inteligencia Artificial.
Según el documento, 45% de las empresas entrevistadas reportó caídas de hasta 50% en productos desechados después de adoptar tecnologías avanzadas.
“Al mejorar la precisión de los pronósticos, el exceso de inventario se ha reducido significativamente, lo que ha evitado la acumulación de productos no vendidos, ha mitigado el riesgo de obsolescencia y ha disminuido la necesidad de desechar o eliminar productos”, expone el documento.
Una de las empresas entrevistadas informó que la integración de tecnologías avanzadas mejoró la precisión de los pronósticos, generando una reducción significativa de la obsolescencia. El resultado fue un descenso de productos obsoletos de más del 50% a tan solo 3 o 4% del total.
Menos inventario significa no solo ahorro, sino mayor capacidad de respuesta para adaptar Layouts, habilitar nuevas líneas de producto o incorporar zonas de cross-docking.
La IA actúa como un sistema nervioso que aprende de los flujos de salida e identifica qué áreas del almacén deben expandirse o contraerse para seguir el pulso de la demanda real.
Seguridad y carga laboral: el rostro social de la automatización
Más allá de la eficiencia, el informe dedica un apartado al impacto social de la Inteligencia Artificial en los almacenes.
Las empresas participantes coincidieron en que la automatización de la previsión y el control de inventario reduce la carga operativa y los riesgos laborales.
Menos traslados innecesarios de productos implican menos uso de montacargas, menos horas de manipulación manual y menor exposición a accidentes. Los entrevistados también destacaron un cambio cualitativo en el tipo de tareas realizadas.
Con los algoritmos asumiendo funciones repetitivas de conteo, registro y validación, el personal puede concentrarse en actividades de análisis, mantenimiento predictivo y mejora continua.
Según el estudio, 95% de las compañías reconoció una reducción significativa del tiempo requerido para elaborar pronósticos, y 80% identificó un aumento en las actividades de mayor valor agregado, asociadas con interpretación de datos y toma de decisiones.
En los entornos donde antes se hablaba de “operarios de almacén”, ahora surgen figuras híbridas entre analistas logísticos y operadores técnicos, lo querefuerza lo reportado por las empresas participantes sobre la creación de nuevos roles, como forecast analysts o inventory data planners, que combinan conocimientos
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