BARCELONA. La inteligencia artificial está cada vez más presente en el sector logístico, y cada vez los ritmos de uso y crecimiento son más altos. Es precisamente por eso que el 61% de las empresas esperan tener integrada la IA en sus sistemas de transporte en los próximos cinco años, tal como indica el estudio global de Manhattan Associates. Sin embargo, este mismo informe muestra que esta ambición choca con una realidad clara: solo el 37% ha integrado correctamente la IA y el aprendizaje automático en sus sistemas de gestión del transporte en la actualidad.
Esta diferencia entre aspiración y realidad pone en evidencia los obstáculos estructurales que impiden el avance tecnológico en el sector logístico, pese a la voluntad de las propias empresas a avanzar. Entre los principales retos que enfrentan las organizaciones se encuentran la escasez de talento especializado, la dificultad para integrar tecnologías emergentes con infraestructuras heredadas y la limitada calidad de los datos disponibles para alimentar sistemas inteligentes. De hecho, el 99% de las empresas reconoce que existen barreras, actuales o previstas, que complican la implementación exitosa de agentes autónomos. Este reconocimiento muestra la urgente necesidad de actuar con determinación para no quedar rezagados en un mercado cada vez más competitivo y automatizado.
El informe también alerta sobre un fenómeno que podría marcar la próxima década: la obsolescencia acelerada de los sistemas tradicionales. Un 87% de los encuestados anticipa que desafíos como la falta de visibilidad operativa, la complejidad normativa y la rápida evolución de la inteligencia artificial no solo persistirán, sino que se intensificarán de aquí a 2030. En este escenario, quienes no modernicen sus plataformas corren el riesgo de perder capacidad de reacción, agilidad y, en última instancia, cuota de mercado.
Bryant Smith, director de soluciones TMS en Manhattan Associates, advierte que “la ventaja competitiva que ofrecen los agentes autónomos no solo radica en la automatización de tareas, sino en su potencial para tomar decisiones complejas de manera independiente, escalable y basada en datos en tiempo real”. Las empresas que ya han iniciado este camino podrían experimentar reducciones de costes operativos, mejoras sustanciales en la planificación de rutas y una capacidad superior para responder a incidencias imprevistas. Frente a las que se queden rezagadas, que correrán el riesgo de quedar en segundo plano.
La transición hacia la IA autónoma no es una simple cuestión de evolución tecnológica, sino una transformación estratégica profunda que exige inversión, visión de futuro y voluntad de cambio. El estudio deja claro que el camino ya está trazado. La diferencia estará en quiénes sepan recorrerlo a tiempo.