La presión por controlar costos y mejorar los procesos en la era del consumo digital impulsan la adopción de tecnologías en el sector logístico en especial, de agentes de Inteligencia Artificial capaces de tomar decisiones autónomas dentro de la cadena de suministro.
La cantidad de pedidos vía online ha aumentado un 67% desde 2024, mismo año en que las fluctuaciones en las tarifas de transporte subieron hasta 40%, incrementando la complejidad en la combinación de transportistas y el cambio de modos de envío, de acuerdo con un reporte de la consultora Mordor Intelligence.
“Los sistemas de IA agéntica procesan señales de navegación web, dispositivos IoT y puntos de venta para reequilibrar inventarios, activar microcentros de cumplimiento y coordinar redes de envío directo con una cadencia de milisegundos”, dice el análisis sobre la perspectiva de crecimiento de la IA agéntica en Logística y Supply Chain.
La diversidad del impacto en la operación
La implementación de agentes autónomos que aprenden continuamente patrones óptimos de asignación ha permitido a minoristas de gran formato, reducir hasta 35% los quiebres de stock y un 28% el exceso de inventario, según el análisis de Mordor Intelligence.

Asimismo, permiten procesar índices de tarifas en tiempo real y datos meteorológicos para reconfigurar matrices de rutas, consolidar cargas y coordinar retornos logísticos de forma dinámica.
De la eficiencia al monitoreo proactivo
Para Álvaro Echeverría, CEO de SimpliRoute, la irrupción de la IA agéntica es una de las tendencias más disruptivas que redefinirán la logística mexicana a tal grado que hoy – dice- ya no es posible vislumbrar una logística de largo plazo que funcione sin agentes de AI dentro del proceso.
“Las empresas que no estén invirtiendo en esto no van a existir en los próximos 10 años”, afirma el líder de la empresa de soluciones para optimización logística de última milla a The Logistics World.
Redes de paquetería de gran escala han documentado ahorros de combustible de 22% al pasar de rutas programadas a otras con capacidad para responder según la información previa y la actual, para tomar mejores decisiones en el momento.
La capacidad de la AI agéntica para aprender y tomar decisiones a partir de información que se genera en tiempo real, ha permitido consolidar sistemas que fortalecen la seguridad de las operaciones a través de un monitoreo proactivo.
Agentes inteligentes para operaciones más seguras
En control y seguimiento de entregas, por ejemplo, la IA agéntica aprovecha los equipos de telemetría y el GPS para realizar un monitoreo seguro de las entregas y actuar en caso de que sea necesario.
A partir de ambas tecnologías es posible saber que el vehículo salió de la zona de entrega, va en curso y llega a su destino. En caso de anomalías en la ruta o incidentes, la mayoría de las empresas sigue un protocolo que, en ocasiones, puede no ser el más eficiente.

Actualmente, dice Echeverría, lo que hace la mayoría de las empresas casi siempre llaman al conductor para dar seguimiento y saber qué ocurrió con la entrega. “Eso no es muy escalable”, en especial, cuando hay una cantidad alta de entregas en temporadas de alta demanda o actividades como el Hot Sale o el Buen Fin.
“Sin saber que fue un robot”
La tendencia está en la automatización del monitoreo con agentes de Inteligencia Artificial que pueden contactar a un conductor si su unidad se desvía de la ruta, activar cámaras de seguridad en caso de sospecha de robo o incluso cortar la corriente de un vehículo comprometido.
Si un operador tuvo una parada indebida, explica, un agente de IA llama al operador “como si fuese una persona real” y conversa con él activamente con lenguaje natural.
Los conductores ni siquiera se dan cuenta que fue un robot el que llamó y piensan que fue una persona porque la voz es muy natural
Álvaro Echeverría, CEO de SimpliRoute
Con base en la respuesta del conductor el agente de IA decide qué es lo correcto, si fue una respuesta correcta puede cerrar la incidencia y si no, “la escala con alguien humano".
Esto permite al personal de la torre de control enfocarse solo en la excepción de la excepción. “Hoy en día se enfocan en demasiados casos y eso hace que el monitoreo, la trazabilidad se vuelva mucho más activa”, señala.
Cuando el agente de AI no obtiene respuesta del operador, activa una cámara de seguridad en el vehículo para saber qué está ocurriendo y así poder validar si tiene una incidencia.

Para Echeverría, este es un ejemplo del potencial que tiene la IA agéntica en las operaciones: “poniendo este tipo de tecnologías (el personal) se enfoca en la operación y el monitoreo se ejecuta por robots. Ahí es donde las reglas tienen que ser estrictas y no depender de criterios personales”.
“Ahí es donde tiene valor automatizar, que las personas nos volvamos más analíticas y nos enfoquemos a otras partes de la cadena logística, pero no a mirar el camión. Al final del día no hay valor en tomar decisiones ahí”, agrega.
Tres frentes de disrupción
De acuerdo con el especialista, el impacto actual de los agentes de IA en logística se concentra en tres frentes:
- Automatización de procesos de contacto y validación: desde confirmar entregas hasta detectar facturas falsas o predecir incidentes.
- Orquestación logística: integración de múltiples canales de distribución (propios, terceros, couriers) para mantener trazabilidad y seleccionar en tiempo real la opción más eficiente.
- Experiencia del cliente: escalabilidad sin sacrificar personalización, con chatbots y modelos de lenguaje que mejoran la atención en entornos de alto volumen.
Mejorando la operación
El CEO de SimpliRoute asegura que la implementación de Agentes de IA en algunos de estos frentes arroja resultados importantes, entre ellos la reducción de hasta 30% en costos logísticos debido a la optimización de rutas.
“Sobre eso hay una reducción de 10% de la cantidad de vehículos que necesitan para hacer las entregas, es algo brutal”, resalta.
Pero también es posible tener un aumento de 25% en entregas por ruta; aún y cuando la flota se utiliza menos; además de mejoras de 30 puntos en el índice de satisfacción del cliente (NPS), debido a una mejora en la experiencia del cliente a partir del uso de la IA agéntica.