La inteligencia artificial (IA) es y seguirá siendo en el futuro una de las cuestiones más debatidas tanto dentro como fuera del ámbito tecnológico. La versatilidad de esta tecnología disruptiva, aplicable a incontables actividades profesionales y cotidianas a través de múltiples soluciones, junto con el alto impacto que potencialmente puede generar su uso, atraen el interés de la sociedad, gobiernos e instituciones, y de empresas, también del sector del transporte y la logística.
De hecho, la IA está dejando de ser una tecnología prometedora para convertirse en una práctica herramienta para mejorar la eficiencia, resiliencia y sostenibilidad de la cadena logística. Sus aplicaciones incluyen desde la planificación predictiva y optimización de rutas hasta la gestión de inventarios, visión artificial en almacenes, mantenimiento predictivo en puertos y terminales y automatización del despacho aduanero.
También en España, tanto grandes operadores como infraestructuras y proveedores de servicios auxiliares están impulsando proyectos piloto y aplicaciones efectivas, aunque la adopción masiva aún se ve limitada por barreras relacionadas con la integración de datos, las competencias digitales, la regulación y los costes.
Del experimento a la realidad
En los últimos años, la IA en logística ha madurado de modelos experimentales a soluciones con un impacto operativo mensurable. Las tecnologías que más se están aplicando tienen que ver con algoritmos de optimización (rutas, cargas), aprendizaje automático para previsión de demanda y mantenimiento predictivo, visión artificial y robótica para manipulación y control de calidad, y modelos de lenguaje (incluida IA generativa) para automatización documental y atención al cliente.
Por todo ello, la implementación de la IA y los gemelos digitales en el ámbito del transporte y la logística traerá cambios fundamentales en la forma en que trabajan las empresas logísticas y los proveedores de servicios de transporte.
Especial atención merece la Gen IA o IA generativa, que se refiere a algoritmos y modelos que son capaces de generar nuevos datos o contenido con propiedades similares a los datos existentes. “Esta tecnología se usa a menudo en áreas como la generación de imágenes y texto; sin embargo, también se está utilizando cada vez más en el transporte y la logística”, dice Martin Friedrich, científico del Departamento de Logística y Transporte del Fraunhofer Institute for Material Flow and Logistics IML, centro de referencia mundial con sede en Dortmund (Alemania), quien considera que ”la planificación y optimización de rutas, la gestión de flotas, la gestión de almacenes y la predicción de la demanda son áreas especialmente idóneas para la aplicación de la Gen AI en logística”.
“La aplicación de las nuevas tecnologías en estas áreas creará beneficios significativos para los profesionales de la logística, por ejemplo, ganancias de eficiencia, ahorro de costos, mayor sostenibilidad y satisfacción del cliente”, dice el investigador del IML.
EL DATO
60%
AHORRO DE TIEMPO. La IA generativa puede reducir significativamente el tiempo de elaboración de la documentación hasta en un 60%.
IA generativa: oportunidades
Por su parte, Alberto Oca, socio de McKinsey & Company en Estados Unidos y especializado en mejoras digitales en logística y cadena de suministro, es categórico al asegurar que la IA generativa “está revolucionando la industria logística”. En este sentido, se prevé que impulse el rendimiento y genere un impacto multimillonario en las operaciones, con aproximadamente 190.000 millones de dólares en viajes y logística y 18.000 millones en operaciones de la cadena de suministro.
“La IA generativa ofrece oportunidades de valor a lo largo de toda la cadena logística, lo que abarca desde las operaciones principales, como planificación, optimización, almacenamiento, transporte y mantenimiento de activos, hasta funciones de apoyo, como compras, experiencia del cliente, back office, asuntos legales y recursos humanos”, explica Oca, quien destaca que la IA generativa “mejora diversos aspectos de la cadena de valor y utiliza modelos avanzados de IA para crear nuevos procesos optimizados y aumentar la eficiencia en las operaciones logísticas”.
Los beneficios, por tanto, son destacables. Por ejemplo, la IA generativa puede reducir significativamente el tiempo de elaboración de la documentación hasta en un 60%. Esto incluye la generación automática y consolidación de documentos de envío, la identificación de posibles errores, la incorporación de correcciones y la reducción de errores humanos y la carga de trabajo de los coordinadores logísticos entre un 10% y un 20%.
Para todos los eslabones
Los casos de uso de la IA en logística son múltiples. En el transporte de mercancías por carretera puede aplicarse en la optimización de rutas y cargas en tiempo real, la predicción de demanda, el mantenimiento predictivo de flotas, telemetría avanzada y asistentes para conductores (alertas de seguridad y eficiencia). En este aspecto, la IA permite diseñar rutas más eficientes considerando el tráfico, las restricciones de última hora y las ventanas de entrega, lo que reduce costes y emisiones. No obstante, la fragmentación del sector del transporte de mercancías por carretera complica la estandarización y adopción rápida de las herramientas de IA.
Por su parte, en los almacenes y centros de distribución la IA se ha convertido en una avanzada herramienta habilitadora de automatización, con tecnologías como la visión por computador para el control de calidad y reconocimiento de producto; robots colaborativos (pick-and-place asistido por IA); sistemas de gestión de almacén (WMS) con optimización dinámica de ubicación y preparación de pedidos, y el análisis prescriptivo para equilibrar costes operativos y nivel de servicio. Los proyectos más efectivos combinan sensores IoT, datos de operativa y modelos de aprendizaje para reducir tiempos de picking y minimizar errores.
EN DESTACADO
Alberto Oca
Partner de McKinsey & Company en Estados Unidos
“La IA generativa mejora diversos aspectos de la cadena de valor y utiliza modelos avanzados de IA para crear nuevos procesos optimizados y aumentar la eficiencia en las operaciones logísticas”
Martin Friedrich
Científico del Departamento de Logística y Transporte del Fraunhofer Institute for Material Flow and Logistics IML
”La planificación y optimización de rutas, la gestión de flotas, la gestión de almacenes y la predicción de la demanda son áreas especialmente idóneas para la aplicación de la Gen AI en logística”
Sergio Treviño
CEO de Grupo Sesé
“Nuestro compromiso con la generación de un impacto positivo en nuestro entorno sigue avanzando e incluso acelerando, mantenemos un enfoque pragmático en la consecución de nuestros objetivos y la selección de las tecnologías para lograrlo y aplicamos nuestro conocimiento integral de la cadena de suministro en cada decisión”
Una cadena logística más conectada
Grupo Sesé, con una larga trayectoria de inversión en digitalización, ha desarrollado proyectos de unificación de datos y transformación hacia una cadena más conectada y analítica, con el convencimiento de que la digitalización integral, incluyendo la IA, es un reto organizativo que ofrece ventajas competitivas a quienes lo gestionen correctamente. Su CEO, Sergio Treviño, explica que “nuestro compromiso con la generación de un impacto positivo en nuestro entorno sigue avanzando e incluso acelerando, mantenemos un enfoque pragmático tanto en la consecución de nuestros objetivos como en la selección de las tecnologías para lograrlo y aplicamos nuestro conocimiento integral de la cadena de suministro en cada decisión que tomamos para lograr al mismo tiempo reducir las emisiones y aumentar la eficiencia económica de las operativas”. “Esta es la única forma posible de lograr un cambio real y sostenido en el tiempo”, subraya.
En esta línea, Sesé ha apostado por una optimización de los procesos y una planificación más inteligente de las operativas, apoyándose en la innovación para encontrar o crear soluciones adaptadas a las necesidades de sus clientes. Para ello, ha empleado nuevas aplicaciones e Inteligencia Artificial para optimizar la producción y movilidad de mercancías, reduciendo movimientos o trayectos en vacío.
Puertos y aduanas
En puertos y terminales la IA se utiliza, entre otros usos, para pronosticar flujos de camiones, optimizar ocupación de muelles, programar maniobras de grúas y mejorar la coordinación buque-terminal-camión. Es el caso del Puerto de Valencia, por ejemplo, que ha desplegado soluciones para predecir el flujo de camiones y optimizar la operativa en muelles con antelación, reduciendo cuellos de botella y tiempos de espera.
Este tipo de proyectos de “Smart port” o puerto inteligente” incluyen también el mantenimiento predictivo de grúas, la clasificación automatizada de contenedores y la mejora en la seguridad mediante análisis de vídeo. La colaboración entre autoridades portuarias, terminales y operadores es crítica para explotar plenamente estos beneficios.
Los transitarios y agentes de aduanas también se benefician de la IA generativa y la RPA (automatización robótica de procesos) para acelerar la preparación documental, clasificar mercancías, detectar inconsistencias en la documentación y predecir riesgos de cumplimiento.
En España, concretamente, existen iniciativas públicas y privadas para digitalizar las aduanas y explorar herramientas de IA que ayuden a automatizar los procesos de despacho, reduciendo tiempos y errores en el régimen de import/export, ya que la digitalización documental y el uso de modelos para la clasificación arancelaria son áreas de alto impacto.
Retos de la implantación de la IA
Lo mismo que las oportunidades que presenta la IA para las empresas de transporte y logística son múltiples, igualmente numerosos son los retos que presenta su implantación en las empresas del sector, agrupándose en varias categorías principales.
La calidad y gobernanza de los datos es uno de estos retos, que parte del principio de que la IA es tan buena como los datos. Las empresas logísticas manejan datos fragmentados (telemática de flotas, ERP, TMS, sensores de almacén, documentación aduanera), con formatos y calidades dispares, por lo que integrarlos y garantizar su calidad, trazabilidad y privacidad es el primer reto técnico y organizativo.
Además, muchas empresas operan con “sistemas legacy” que, a pesar de su antigüedad, siguen siendo esenciales para el funcionamiento de una organización y no se reemplazan o actualizan fácilmente debido a su complejidad, alto costo o porque contienen datos críticos. Estos sistemas no comunican fácilmente con plataformas analíticas o modelos IA, lo que hace que el coste y la complejidad de migración/integración frenen despliegues a escala. En este escenario, la estrategia híbrida (microservicios, APIs) y pilotos bien acotados suelen ser la vía más práctica.
Uno de los principales retos para la adopción e implementación de herramientas de IA en las empresas es la escasez de perfiles mixtos (experto logística y ciencia de datos) y la resistencia al cambio entre trabajadores, mandos intermedios y dirección si no se gestionan adecuadamente las expectativas. Por ello, la capacitación operativa, la formación continua y programas de perfeccionamiento son elementos fundamentales.
Asimismo, los modelos de IA conllevan riesgos, a través de decisiones automatizadas que afectan al empleo o a la seguridad y la ciberseguridad, lo que precisa de marcos de gobernanza, auditoría de modelos y procedimientos humanos de supervisión.
Además, las normativas sobre protección de datos, trazabilidad y las futuras regulaciones específicas sobre IA (nacionales y europeas) introducen obligaciones que las empresas deben incorporar en diseño y despliegue, haciendo que la anticipación y el cumplimiento sean fuentes de ventaja competitiva.
La IA constituye, por tanto, una excelente palanca para transformar la cadena logística, facilitando incremento de eficiencia, resiliencia frente a disrupciones y mejoras medioambientales. A pesar de ello, supone una transición no solo tecnológica, sino que requiere gobernanza de datos, inversión en integración y talento, y marcos regulatorios que protejan los derechos sin afectar a la innovación.
