En un entorno logístico cada vez más exigente y dinámico, las empresas enfrentan el desafío constante de anticiparse a la demanda, optimizar operaciones y mantener altos niveles de servicio. Frente a este escenario, la inteligencia artificial (IA) ha emergido como una herramienta transformadora que está cambiando la forma en que se conciben y gestionan los procesos logísticos, desde la planificación hasta la entrega final.

IA: de la automatización a la toma de decisiones estratégica

De acuerdo con Fabián Cerda Villegas, gerente de Logística, la IA ha llegado para modernizar el sector y llevar la gestión logística a un nivel superior. «Gracias a la inteligencia artificial, hoy es posible tomar decisiones basadas en datos en tiempo real, anticiparse a fallas operativas, automatizar procesos y mejorar significativamente la productividad», señala.

Esta visión es compartida por Victor Paillan Valdivia, Strategic Business Partner, quien sostiene que la IA está redefiniendo los cimientos de la logística moderna: «Ya no hablamos solo de automatización, sino de sistemas que aprenden, se adaptan y actúan de manera proactiva. La IA permite pasar de una logística reactiva a una logística predictiva y, aún más, anticipativa», afirma.

Predicción de la demanda: una ventaja competitiva

Uno de los campos donde la IA ha generado mayor impacto es en la predicción de la demanda. Este proceso, clave para toda la cadena de suministro, permite anticipar con mayor precisión las necesidades del mercado, optimizando inventarios, recursos y distribución.

A diferencia de los métodos tradicionales basados en promedios históricos o intuición, los sistemas de IA procesan grandes volúmenes de datos, incorporando variables como estacionalidad, comportamiento del consumidor, clima, eventos externos y más.

“La IA permite generar pronósticos dinámicos y altamente precisos. Esto se traduce en mayor agilidad operativa, reducción de costos y mejor experiencia del cliente», explica Paillan. Cerda agrega: «Con IA, podemos evitar quiebres de stock y sobreinventarios. En mi experiencia, su implementación ha representado ahorros significativos en almacenaje y mejoras en la planificación logística».

IA aplicada a la gestión personalizada de inventario

Una de las ventajas más relevantes de la IA es su capacidad para personalizar los pronósticos a nivel SKU. Esto permite gestionar inventarios de forma granular, reduciendo errores, anticipando variaciones de la demanda y adaptando recursos logísticos en función de información precisa y actualizada.

Cerda destaca: «En empresas donde he liderado la adopción de IA, se han logrado reducciones de hasta un 24% en costos de última milla, manteniendo o incluso mejorando los niveles de servicio». Esta capacidad de personalización también permite diseñar estrategias de distribución más eficientes, ajustando rutas y asignación de recursos según demanda proyectada por zona geográfica o tipo de producto.

Integración de datos no estructurados: una mirada más completa

Otra característica disruptiva de la IA es su capacidad para integrar datos no estructurados —como opiniones de clientes, comentarios en redes sociales o noticias— al proceso de predicción. Esta información, tradicionalmente difícil de cuantificar, ahora se incorpora a los modelos para captar matices del mercado y anticipar cambios de comportamiento.

«El aprendizaje automático permite que los sistemas se vuelvan cada vez más precisos con el tiempo. Mientras más datos se recopilan, mejor es la capacidad de anticipación», añade Paillan.

Nuevas oportunidades y modelos de negocio

La inteligencia artificial no solo optimiza los procesos actuales, sino que también abre la puerta a nuevos modelos de negocio basados en datos:

• Logística anticipativa, donde las entregas se planifican antes de que el cliente confirme el pedido.

• Venta predictiva, basada en patrones de consumo individuales.

• Microsegmentación de demanda, para personalizar el abastecimiento por zona o cliente.

Estos modelos potencian la capacidad de reacción, generan una experiencia de cliente superior y permiten alcanzar niveles inéditos de eficiencia.

Desafíos para su implementación

Sin embargo, no todo es automatización inmediata. Los expertos identifican una serie de obstáculos que pueden dificultar la adopción de la IA en la logística, especialmente en empresas que aún no han avanzado en su transformación digital:

• Resistencia al cambio y desconocimiento sobre el potencial de la IA.

• Falta de calidad en los datos y sistemas heredados que no dialogan entre sí.

• Déficit de talento especializado en analítica y programación.

• Ausencia de una visión estratégica que integre la IA como pilar del negocio.

Cerda enfatiza que «estos desafíos pueden superarse con liderazgo, inversión y pilotos bien estructurados que permitan demostrar rápidamente el valor agregado de la inteligencia artificial en la operación».

Lee el artículo completo en la edición 02 de Logística 360 Chile, págs. 35-37: https://tinyurl.com/4s64wnay