La inteligencia artificial (IA) se está consolidando como una herramienta cada vez más presente en las operaciones logísticas. Su aplicación se observa en planificación de la demanda, gestión de inventarios, transporte, monitoreo de flotas y control operativo. Estas herramientas permiten analizar grandes volúmenes de información, detectar patrones y apoyar decisiones que antes dependían de análisis manuales o experiencia acumulada.

Aunque el nivel de adopción aún es desigual entre organizaciones y regiones, especialistas coinciden en que la IA ya se utiliza en funciones específicas de la cadena logística. En algunos casos, se aplican modelos predictivos para anticipar demanda o detectar desviaciones operativas; en otros, analítica avanzada para mejorar la planificación o reducir ineficiencias.

Loreto Hermosilla Ugalde, presidenta de WINS Chile y Project Manager Logística & Supply Chain; Pablo González, Director General de Logística del ALTO; y Samuel Godoy, Manager CS Cono Sur para Chile, Argentina, Uruguay y Paraguay en Alsea, analizan su impacto, aprendizajes y factores de adopción.

De la reacción a la anticipación en la operación logística

Uno de los cambios más relevantes es la transición desde modelos reactivos hacia enfoques que incorporan predicción y simulación. Las herramientas basadas en datos permiten identificar tendencias y evaluar escenarios antes de que se materialicen en la operación.

Loreto Hermosilla explica que la inteligencia artificial dejó de ser experimental y hoy forma parte de la operación en diversas áreas. Además, señala que su adopción ya presenta resultados medibles.

“La inteligencia artificial ya no es una promesa futura; es una ventaja competitiva instalada en la logística moderna y dejó hace tiempo la etapa experimental. Hoy se aplica de forma concreta en planificación de la demanda, gestión de inventarios, transporte y control operativo, fortaleciendo la capacidad de anticipación en entornos cada vez más volátiles”, afirma.

Según indica, esta evolución permite que la logística avance hacia modelos donde la anticipación adquiere mayor relevancia en la toma de decisiones.

En Latinoamérica, esta capacidad es especialmente relevante por la volatilidad cambiaria, restricciones logísticas y variabilidad operativa.

“En Latinoamérica, donde convivimos con volatilidad cambiaria, restricciones logísticas y alta incertidumbre, esta capacidad de anticipación es estratégica. Sin embargo, el nivel de desarrollo regional es heterogéneo: tenemos tecnología disponible, pero aún brechas en integración y liderazgo digital”, afirma.

Desde la operación, Pablo González señala que la IA ya se utiliza en distintas funciones, aunque su madurez depende del contexto. Su aplicación se concentra en casos concretos que aportan valor.

“Hoy la vemos aplicada principalmente en casos concretos: planificación de rutas, predicción de demanda, mantenimiento predictivo, monitoreo de flotas y automatización de procesos administrativos”, detalla.

Además, indica que la transformación es progresiva. “Más que una ‘revolución total’, la transformación está siendo incremental y muy práctica. La IA está ayudando a reducir la incertidumbre operativa, mejorar la toma de decisiones y anticiparse a problemas que antes se resolvían de manera reactiva”, destaca.

Samuel Godoy coincide en que la IA ya forma parte de muchas operaciones, aunque con adopción desigual.

“El nivel de desarrollo es alto en términos tecnológicos, pero desigual en adopción. Algunas empresas ya trabajan con modelos predictivos avanzados, mientras otras recién están fortaleciendo su analítica descriptiva y automatizando procesos básicos”, analiza.

También enfatiza su rol: “La IA no reemplaza la operación, la potencia. Permite anticiparse en lugar de reaccionar. Y en logística, anticiparse lo es todo”.

Impacto en la toma de decisiones

La inteligencia artificial está influyendo en la toma de decisiones dentro de la cadena logística. El análisis de grandes volúmenes de datos permite identificar patrones y detectar desviaciones con mayor anticipación.

Hermosilla explica que el uso de Machine Learning y analítica avanzada mejora la capacidad de análisis en planificación. En este contexto, cita estudios:

“De acuerdo con McKinsey, el uso de Machine Learning puede mejorar la precisión del forecast entre un 20 % y 30 %, mientras que estudios de Deloitte sobre Digital Supply Networks evidencian reducciones de costos operativos en rangos del 10–15 % cuando se implementa analítica avanzada en transporte y planificación”.

Además, indica que Gartner ha señalado que la automatización inteligente reduce la variabilidad operativa y los quiebres de stock.

Más allá de las cifras, destaca: “El impacto más profundo no es solo numérico: es la reducción de la improvisación y el fortalecimiento de la disciplina operativa”.

Pablo González resalta la capacidad de convertir datos en información útil. “La IA permite analizar grandes volúmenes de datos operativos en tiempo casi real y convertirlos en información accionable”.

Esto se traduce en: “Esto se traduce en mejores decisiones de despacho, menor tiempo de inactividad de los activos, optimización del uso de flota y una gestión más fina de costos”.

En transporte, agrega: “En flotas de transporte la IA ya se utiliza para anticipar fallas mecánicas a partir de datos de sensores, optimizar rutas en función del tráfico y reducir tiempos muertos en carga y descarga”.

Samuel Godoy señala que el impacto también se observa en indicadores operativos. Identifica tres áreas principales:

• Visibilidad operativa
• Decisiones basadas en datos
• Eficiencia operativa

“Pasamos de decisiones basadas únicamente en experiencia e intuición a decisiones respaldadas por datos históricos, probabilidades y simulaciones de escenarios”, afirma.

También indica que estas herramientas permiten optimizar inventarios, reducir mermas y mejorar indicadores como fill rate u OTIF. “Los equipos comienzan a confiar en los datos como guía estratégica, no solo como reporte histórico”, agrega.

Aprendizajes en la implementación

La implementación de IA ha dejado aprendizajes clave. Uno de los principales es la necesidad de procesos claros y datos confiables.

Loreto Hermosilla advierte: “La IA no arregla procesos desordenados. Si los procesos no están claros o los datos no son confiables, la tecnología amplifica los errores”.

Por ello, muchas empresas comienzan con proyectos acotados: “Parten en pequeño, validan en la operación real, ajustan sobre la marcha y solo entonces escalan”.

Samuel Godoy coincide en la importancia de los datos: “Si los datos están desordenados, incompletos o mal registrados, ningún algoritmo va a salvar la operación”.

También recomienda: “Antes de hablar de inteligencia artificial, hay que ordenar la casa: procesos claros, maestros de artículos limpios, parámetros bien definidos y disciplina en el registro”.

Pablo González destaca el enfoque en problemas concretos: “El principal aprendizaje es empezar por problemas reales y medibles, no por la tecnología en sí”. Y añade: “La IA no reemplaza a las personas, sino que complementa el criterio humano”.

Nuevas aplicaciones y evolución tecnológica

El desarrollo de IA continuará ampliándose. Hermosilla destaca el uso de Machine Learning avanzado, optimización matemática y gemelos digitales.

“Los gemelos digitales permitirán simular redes logísticas completas antes de ejecutar cambios operativos”.

También menciona la visión computacional: “La visión computacional permitirá interpretar en tiempo real lo que ocurre en bodegas, patios y procesos logísticos”.

Pablo González señala la integración operativa y el edge computing: “La clave no será solo hacer más cosas con IA, sino hacerlas en el momento correcto, con información confiable y alineadas al contexto operativo real”. Samuel Godoy concluye: “La logística será menos reactiva y mucho más anticipativa”.

Factores para implementar IA de forma efectiva

Los especialistas coinciden en que la implementación requiere condiciones específicas:

• Claridad estratégica
• Calidad de datos
• Gobernanza de información
• Integración con ERP, WMS y TMS
• Indicadores SMART

“Los resultados no son inmediatos, pero sí acumulativos. La implementación exitosa es progresiva y requiere liderazgo activo”, afirma Hermosilla.

Pablo González añade: “Implementar IA no es un proyecto tecnológico aislado, es un proceso de transformación organizacional que requiere gestión del cambio, capacitación y una visión realista de los beneficios”.

Samuel Godoy resume: “La IA no es un fin en sí mismo; es una herramienta”. “No se trata de reemplazar la experiencia humana, sino de complementarla”, añade.

Datos, personas y decisiones

El impacto de la IA depende de la integración entre tecnología, procesos y personas.

“La inteligencia artificial está transformando la logística no solo por lo que automatiza, sino por cómo cambia la forma de tomar decisiones”, señala Hermosilla.

Samuel Godoy agrega: “La logística siempre ha sido una disciplina profundamente humana. La IA no reemplaza esa esencia; la fortalece”.

Y concluye: “Cuando experiencia y datos trabajan juntos, la operación deja de ser una carrera contra el tiempo y se convierte en una construcción estratégica”.

En un contexto de creciente disponibilidad de información, la IA se posiciona como una herramienta para transformar datos en decisiones operativas más informadas dentro de la cadena logística.

Lee el artículo completo en la nueva edición de Logística 360 Chile, págs. 76-81: https://logistica360chile.cl/nuestras-ediciones/