Así es como la IA comienza a pesar en la elección de proveedores logísticos

Seleccionar a un proveedor de servicios logísticos va más allá de la tarifa, cobertura, capacidad o cumplimiento. Para empresas con operaciones de comercio exterior, el uso de inteligencia artificial empieza a funcionar como señal de madurez operativa.

Un estudio de BCG y Alpega, empresa de software logístico, revela que más de 40% de empresas de transporte multimodal, considera las capacidades de Inteligencia Artificial al elegir a sus socios logísticos; sin embargo, menos de 10% lo ve como requisito obligatorio.

En síntesis, la IA todavía no es un factor para decidir un contrato, pero empieza a separar a los proveedores que pueden demostrar avances.

La expectativa cambia por industria. Los freight forwarders consultados ubican a apparel y fashion como el segmento que más espera soluciones impulsadas por IA, con 37%. En segundo nivel aparecen industrial y farmacéutico, ambos con 26%, donde trazabilidad, planeación y control de excepciones pesan más.

Inversión en donde duele

La señal de madurez más clara está en la coincidencia entre usuarios y proveedores de servicios logísticos. Ambos grupos ubican el mayor potencial de IA en planeación y ejecución del transporte, pronóstico de demanda y capacidad, así como visibilidad punta a punta de la carga.

Javier Ruiz, Senior Manager, Solution Engineering, Snowflake, aterriza ese uso en transporte. “Es vital para saber dónde se encuentra un camión o si sale de la ruta donde debían de ir”.

Remarca que el sector ya se beneficiaba de la IA, pero hoy tiene un valor agregado: la velocidad. “Antes se hacía, pero hoy es de una manera más robusta, rápida y en tiempo real”, señala en una entrevista previa con The Logistics World sobre el avance de la IA en logística.

De casos de uso a nuevos procesos

La convergencia en prioridades entre empresas usuarias y los proveedores de servicios logísticos, sirve como una hoja de ruta para impulsar las inversiones en IA en logística.

De acuerdo con el reporte de BCG, si usuarios y proveedores miran a los mismos problemas, el reto ya no será descubrir dónde aplicar la tecnología, sino convertir esos casos en capacidades permanentes.

El riesgo ahora es tratar la IA como una capa adicional sobre procesos fragmentados. Por ello, la consultoraadvierte que capturar valor a escala exige integrar los casos de uso en modelos operativos, sistemas y flujos de trabajo, no operarlos como iniciativas aisladas.

Javier Ruiz, de Snowflake, apunta al mismo problema desde los datos. “Existe una diversidad enorme de datos como los de inventario, de rutas, de mantenimiento de las unidades, de otros activos y que pueden estar en diferentes sistemas”.

La adopción sin escala

Aunque la presión de los usuarios crece, la adopción de la IA en proveedores de servicios logísticos todavía es limitada. Cerca de 40% de los proveedores despliega IA más allá de pilotos, pero solo uno de cada 10 la ha integrado en operaciones centrales a escala.

Apenas 13% reporta valor medible en costos unitarios, niveles de servicio o márgenes. Del lado de las empresas, casi 70% sigue en exploración o pilotos; 7% identifica mejoras medibles y solo 1% ha incorporado IA como parte de sus procesos logísticos centrales.

La geografía también marca diferencias. En Asia-Pacífico, 31% de los proveedores en logística afirma haber incorporado IA en operaciones core, frente a 14% en Norteamérica y 6% en Europa.

Productividad, visibilidad y transporte

Según el reporte, el principal detonador de la inversión en IA en logística es la reducción de costos y eficiencia operativa. Casi 80% de las empresas usuarias y los proveedores de servicios citan ese objetivo como motor de adopción. La IA se valora menos como accesorio tecnológico y más como herramienta de productividad.

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En transporte, la aplicación va desde optimización de rutas hasta diseño de redes, reducción de retornos vacíos y cálculo de capacidad. En visibilidad, el valor aparece en pronóstico de entregas, alertas tempranas, detección de anomalías y seguimiento de condiciones del embarque.

El mantenimiento predictivo suma otra capa de valor. “La IA permite saber que un vehículo está por fallar en unas cuantas horas”, explica Ruiz, de Snowflake. Sobre IA generativa, el experto resume el cambio como la posibilidad de “preguntar a los datos y que te regresen esa información”.

El freno no es la tecnología

Contrario a lo que se puede imaginar, el principal obstáculo para escalar IA logística en la última milla no es el costo ni la disponibilidad tecnológica. El reporte de BCG expone que la falta de claridad sobre el retorno de inversión y las brechas de capacidades internas son las barreras más mencionadas por proveedores y sus clientes.

La limitación de datos también pesa. Información dispersa entre ERP, TMS, WMS, mantenimiento, hojas de cálculo y plataformas externas impide construir modelos confiables. Cuando la data llega incompleta o tarde, la IA pierde utilidad para decidir en tiempo real.

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A esto se suman retos de integración, confianza y resistencia al cambio. Una ruta optimizada pierde valor si el equipo operativo no la adopta; una promesa de entrega se debilita si no se conecta con atención al cliente; y un modelo de pricing no escala si no entra al proceso comercial.

Cuatro condiciones para competir con IA

• La primera condición es hacer explícito el Retorno de Inversión (ROI). Los proyectos deben vincularse con resultados que importan al cliente: menor costo de servir, mejor entrega a tiempo, reducción de excepciones, mayor precisión en promesas de entrega y velocidad de replaneación.
• La segunda es invertir en talento. La capacitación de planners, operadores, equipos comerciales y mandos medios será clave para cerrar brechas internas. La IA no escala solo con científicos de datos; requiere usuarios capaces de interpretar y aplicar recomendaciones.
• La tercera es integrar la IA donde ocurre el trabajo. El valor llega cuando los modelos se conectan con TMS, WMS, torres de control, pricing, documentación y servicio al cliente. Añadir una herramienta sin rediseñar flujos puede crear otro silo.
• La cuarta es trabajar con los clientes desde el diseño. Co-desarrollar pilotos, definir métricas compartidas y llevar la IA a conversaciones comerciales ayudará a reducir la incertidumbre.

De acuerdo con Javier Ruiz, la adopción de Inteligencia Artificial en las empresas ya no es optativo y su nivel de madurez revelará quiénes están dispuestos a dar el salto y quienes pueden desaparecer. Después de todo, dice, hoy existen “dos tipos de empresas; las que van a utilizar la Inteligencia Artificial y las que no van a existir”.