El crecimiento acelerado del comercio electrónico, la presión regulatoria en las ciudades ante la creciente sensibilidad medioambiental y el encarecimiento del transporte son algunos de los factores que han colocado en el centro de la innovación a la logística de última milla y la distribución urbana de mercancías (DUM), con la inteligencia artificial como una de las tecnologías que marcan el paso.
De la optimización de rutas a la predicción de la demanda, de la automatización documental a la experiencia del cliente, la IA promete transformar radicalmente cómo se planifican y ejecutan las entregas urbanas. Pero el viaje no está exento de retos: calidad de datos, integración con sistemas heredados, inversión, regulación y aceptación social, plantean sus propias exigencias a los profesionales y empresas del sector.
Un ejemplo reciente de la introducción de las nuevas tecnologías en la optimización de la distribución urbana de mercancías (DUM) es el estudio impulsado por expertos de la Universitat Oberta de Catalunya, la Universitat Autònoma de Barcelona o la Universitat Politècnica de Valencia, que han desarrollado un algoritmo de direccionamiento ágil para optimizar el trabajo de los repartidores.
Pruebas de campo
Este algoritmo genera planes de distribución adaptativos, que tienen en cuenta los costes de operación del hub y los costes de direccionamiento de los vehículos, utilizando métodos heurísticos y de aprendizaje automático, mejorados por técnicas de paralelización. Así, gracias a la inteligencia artificial, se generan rápidamente planes de direccionamiento de alta calidad basados en la infraestructura y los modos de transporte y los puntos de entrega.
Cristian Castillo, profesor de los Estudios de Economía y Empresa de la Universitat Oberta de Catalunya, afirma que las pruebas de campo llevadas a cabo en Barcelona “han mostrado resultados prometedores, puesto que han proporcionado escenarios potenciales para la mejora de los plazos de entrega, la reducción de emisiones de efecto invernadero y la satisfacción para las empresas de paquetería, los trabajadores del sector y los destinatarios finales”.
Manuel Orihuela
Director general de Nacex
“El futuro presenta muchos desafíos importantes que requieren tecnologías avanzadas para lograr mayor agilidad, efectividad y eficiencia, siempre teniendo claras cuáles son las necesidades específicas de cada negocio, ya que no existen soluciones universales”
Cristian Castillo
Profesor de los Estudios de Economía y Empresa de la Universitat Oberta de Catalunya
“Las pruebas han proporcionado escenarios potenciales para la mejora de los plazos de entrega, la reducción de emisiones de efecto invernadero y la satisfacción para las empresas de paquetería, los trabajadores del sector y los destinatarios finales”
Sergio Gellida
Director de Tecnología y Mejora de procesos de XPO Logistic en el sur de Europa
“Nuestros clientes y consumidores finales son la base de nuestro negocio, por lo que trabajamos constantemente para analizar y estudiar nuevas soluciones que aporten una experiencia de entrega superior”
Optimización de rutas
El uso más extendido de la IA en el sector de paquetería y mensajería es la optimización dinámica de rutas. Frente a sistemas tradicionales que recalculaban una vez al inicio de la jornada, los algoritmos actuales integran tráfico en tiempo real, restricciones urbanas, ventanas de entrega e incluso condiciones meteorológicas.
Oliver Facey, vicepresidente senior de Programas de Operaciones de Red Global de DHL Express, explica que la IA está abriendo oportunidades emocionantes para la red de la compañía. “Ciertamente, no es una tecnología nueva, pero el ritmo al que se está desarrollando significa que ahora se nos presentan oportunidades para optimizar procesos para nosotros, y nuestros clientes, que no estaban disponibles ni siquiera hace un año”.
La IA también está teniendo un efecto transformador en los niveles superiores de la cadena de suministro: en la previsión predictiva, la clasificación de paquetes, el servicio de atención al cliente, la capacidad general de una empresa para adaptarse a los desafíos, etc. “Muchos de nuestros clientes de pequeñas empresas se encuentran dentro del espacio del comercio electrónico, que es altamente competitivo, por lo que cada minuto ahorrado en el embalaje de un pedido, o cada centímetro de espacio ahorrado dentro del almacén, puede suponer rápidamente un gran ahorro de costes para ellos. Y eso es exactamente lo que está haciendo la IA”, añade Facey.
Comunicación con el usuario
XPO, empresa de referencia en la cadena de suministro en Europa que ofrece servicios de carga completa, carga parcial, paletería y entregas de última milla, utiliza inteligencia artificial para desarrollar un chatbot que mejora la experiencia de sus entregas de última milla. XPO ofrece ya una solución de comunicación al cliente vía WhatsApp, a través del cual puede comprobar en tiempo real la localización de su pedido y la información del vehículo y conductor que realizará la entrega. Con el desarrollo del nuevo robot, la comunicación se ha mejorado aún más
Sergio Gellida, director de Tecnología y Mejora de procesos de XPO en el sur de Europa, explica que “esta aplicación, que cubre la totalidad de las rutas de última milla en España y Portugal, realiza ya cientos de llamadas todos los días; nuestros clientes y consumidores finales son la base de nuestro negocio, por lo que trabajamos constantemente para analizar y estudiar nuevas soluciones que aporten una experiencia de entrega superior”.
Uno de los grandes retos para las empresas es el de mantener la competitividad a lo largo de los años, especialmente en un momento de cambio constante en el que es necesario saber adaptarse y anticiparse a las necesidades del mercado. En este sentido, la innovación es clave para lograr mantener una posición de liderazgo, lo que en el caso de Nacex se ha logrado “implementado soluciones que nos han permitido optimizar nuestras entregas”, según su director general, Manuel Orihuela, quien considera que “el futuro presenta muchos desafíos importantes que requieren tecnologías avanzadas para lograr mayor agilidad, efectividad y eficiencia, siempre teniendo claras cuáles son las necesidades específicas de cada negocio, ya que no existen soluciones universales”.
Obstáculos tecnológicos, regulatorios y sociales
La última milla es considerada como la parte más costosa y compleja del proceso logístico, ya que representa hasta el 53% de los gastos de envío, según algunas estimaciones. La creciente demanda del comercio electrónico y las expectativas de entregas cada vez más rápidas han impulsado a las empresas a recurrir a la IA como herramienta clave para ganar eficiencia y competitividad.
Además de la optimización de rutas, los sistemas predictivos de IA ayudan a gestionar la demanda, anticipando picos de pedidos en fechas clave como Navidad o Black Friday, lo que facilita una mejor planificación de recursos humanos y flotas.
Otro ámbito en expansión es la automatización de almacenes urbanos y microhubs. Robots inteligentes y sistemas de visión artificial agilizan la clasificación de paquetes, mientras que vehículos autónomos y drones, todavía en fase de prueba, se perfilan como soluciones futuras para entregas rápidas en áreas congestionadas.
Del mismo modo, los chatbots y asistentes virtuales basados en IA mejoran la comunicación con los clientes, ofreciendo actualizaciones precisas sobre el estado de los envíos y reprogramando entregas de forma automática.
Sin embargo, esta revolución tecnológica afronta importantes desafíos. En primer lugar, la infraestructura urbana aún no está preparada para integrar masivamente vehículos autónomos o drones, lo que limita la adopción de estas soluciones. A ello se suman las barreras regulatorias y las preocupaciones en torno a la privacidad de los datos, ya que la IA requiere un volumen masivo de información para operar con precisión.
También existe un problema de brecha digital y laboral: mientras las empresas líderes invierten en estas tecnologías, muchas pymes carecen de recursos para implementarlas, lo que podría acentuar desigualdades en el sector. Por otro lado, la automatización amenaza con reducir puestos de trabajo en ciertas áreas, planteando un debate sobre la reconversión laboral y la capacitación de los trabajadores.
La IA promete revolucionar la última milla, haciéndola más rápida, eficiente y sostenible. Sin embargo, su éxito dependerá de la capacidad de empresas, gobiernos y sociedad para superar los obstáculos tecnológicos, regulatorios y sociales que aún persisten.
