Hoy en día, algunas herramientas de IA han demostrado mejorar la eficiencia en sectores específicos de logística y supply chain. Los expertos señalan que actualmente, aún no sustituyen el criterio operativo de los humanos: “lo amplifican, siempre y cuando los datos y procesos estén bien estructurados”, afirman.
Ventajas y desventajas de la IA.
Para los expertos, la inteligencia artificial que hoy se usa en logística no es una tecnología completamente autónoma o “inteligente” en sentido pleno. Es mas bien sino una evolución de algoritmos que aprenden de los datos. Además, acarrean algunos riesgos que no deben obviarse. Según la opinión de expertos. lo que hace ChatGPT es captar información y responder, pero no necesariamente verifica si es real o no.
Ciertamente, este punto es importante porque, si bien algunas herramientas de IA han demostrado mejorar la eficiencia en sectores específicos de logística y supply chain. Por tal motivo, los expertos señalan que actualmente, aún no sustituyen el criterio operativo de los humanos: “lo amplifican, siempre y cuando los datos y procesos estén bien estructurados”, afirman.
Sin embargo, los especialistas advirtieron que estos sistemas no son infalibles: pueden generar recomendaciones poco óptimas si los datos no son precisos, lo que refuerza la necesidad de supervisión operativa.
Generando valor la IA en supply chain.
Seguidamente, comentamos algunos casos concretos donde la IA ya tiene impacto operativo en la cadena de suministro, especialmente en almacenes y distribución:
1). Optimización de rutas.
Aunque los modelos de optimización existen desde hace décadas, la IA permite incorporar variables dinámicas en tiempo real, como tráfico, retrasos o cambios en la demanda. Esto se refleja en sistemas de gestión de transporte (TMS) y herramientas como Waze, que ajustan rutas de forma continua.
Desde el lanzamiento de ChatGPT en 2022, la inteligencia artificial (IA) —que por décadas estuvo reservada al ámbito científico y tecnológico— se abrió a un público masivo. La misma ha sido llevada desde las escuelas y hogares, hasta los grandes corporativos. Sin embargo, aún hoy, pocos expertos entienden realmente cuáles son sus alcances reales y cómo puede implementarse en logística y supply chain.
2). Gestión predictiva de inventarios.
Uno de los casos más claros de aplicación es la capacidad de anticipar quiebres de stock a partir de patrones de consumo, producción y rotación. El objetivo es que el sistema pueda alertar —incluso con horas de anticipación— sobre faltantes y sugerir ajustes en el product mix o en la asignación de inventario.
Esto permite evitar paros de línea, reducir sobreinventarios y mejorar la continuidad operativa, especialmente en entornos industriales o de alta rotación.
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3). Automatización de almacenes.
La IA habilita el uso de robots, vehículos autónomos (AMR) y sistemas avanzados de picking que optimizan el movimiento de mercancías dentro del almacén. Ejemplos como líneas automatizadas o estaciones asistidas muestran el potencial de estas tecnologías para mejorar productividad y precisión.
No obstante, la automatización debe evaluarse bajo un análisis riguroso de costo-beneficio, ya que no todas las operaciones —especialmente en mercados pequeños— justifican inversiones de alto capital.
4). Visión por computadora.
Es una de las aplicaciones más extendidas y maduras dentro de la logística. A través del reconocimiento de patrones e imágenes, permite:
Detectar daños en mercancía en procesos de recibo o embarque
Identificar productos, empaques o contenedores sin necesidad de códigos de barras
Ejecutar controles de calidad en tiempo real en líneas de operación
Además, estos sistemas pueden “aprender” con el tiempo, aumentando su precisión y reduciendo errores humanos en tareas repetitivas.
5). Última milla y gestión de entregas.
En distribución, la IA mejora la estimación de tiempos de llegada (ETA) y permite una gestión más eficiente de devoluciones. Al integrar información en tiempo real —tráfico, rutas, comportamiento de entrega—, las empresas pueden ajustar sus operaciones y mejorar la experiencia del cliente final.
Este tipo de aplicaciones, son especialmente relevantes en entornos de e-commerce, donde la precisión y rapidez en la entrega se han convertido en un diferenciador competitivo.