*Por: Damián Múgica, Director de Carrera de Logística de la Universidad de Belgrano
Un camión se desvía de su ruta… ¿Cuánto tarda una empresa en enterarse, interpretar lo ocurrido, decidir qué hacer y actuar? En logística, la diferencia entre “detectar un evento” y “resolverlo” se traduce en costos, demoras, pérdida de calidad o incumplimientos. Muchas veces los datos están, pero nadie los integra a tiempo para convertirlos en una decisión.
El recorrido desde el papel y las planillas de cálculo hacia los sistemas de gestión, el GPS y las pantallas de monitoreo fue necesario, pero ya no resulta suficiente. Los sistemas muestran dónde está un camión pero no si tiene un problema de documentación o una aprobación pendiente ni tampoco si requerirá reajustar los tiempos de entrega en una planta.
La IA abre la posibilidad de reducir la distancia entre el evento y la acción, ya que permite conectar fuentes de información, reconocer patrones, priorizar excepciones y definir qué decisiones pueden automatizarse y cuáles requieren supervisión humana. También colaboran en acelerar el análisis documental y garantizar el cumplimiento de estándares y normativas.
Sin embargo, los resultados no se producen de manera automática. Un estudio de Boston Consulting Group publicado en 2026 encontró que, aunque la IA ya es una prioridad para el sector logístico (más del 40% dice haberla implementado más allá de la fase piloto), solo el 13% reportó un impacto financiero medible en aspectos como mejoras en los costos unitarios, los niveles de servicio o los márgenes. Un estudio de Vserve, AI in the Supply Chain 2026, va más allá: dice que el 95% de las organizaciones enfrenta el desafío de traducir sus inversiones en esta tecnología en un retorno medible .
Es necesario integrar la tecnología en los procesos y rediseñar la forma en que se trabaja algo que, según el mismo reporte, a la fecha habría logrado apenas una de cada diez empresas del sector.
Diferentes escalas y complejidades
La escala y la complejidad de los desafíos logísticos cambia según la industria. En el caso del agro, por ejemplo, la coordinación de la cosecha y el traslado de granos desde los campos hasta una planta requiere atender múltiples entregas diarias, respetar ventanas de tiempo y preservar la calidad del producto. Una tarea en apariencia sencilla que se multiplica en cientos de decisiones: asignar unidades, coordinar proveedores, anticipar demoras y detectar desviaciones operativas en tiempo real.
En petróleo y gas, en cambio, alrededor de cada perforación intervienen numerosos servicios: transporte de arena, productos químicos y agua, mantenimiento de caminos y otras tareas que responden a demandas cambiantes. Esto implica, entonces, coordinar actividades distintas, medir su cumplimiento y adaptar la planificación a las condiciones del terreno, el clima y la evolución de las operaciones.
La Planificación de la Demanda pasa a ser fundamental para la prevención del inventario. Con la IA tenemos la posibilidad de generar múltiples escenarios dinámicos, que nos permiten acercarnos a la demanda, y ser eficientes en tener lo necesario en el momento justo.
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En cualquiera de los casos la IA procesa la complejidad y concentra la atención humana en las excepciones relevantes. En lugar de revisar manualmente cada movimiento, los equipos reciben alertas sobre las situaciones que requieren intervención y liberan el resto del tiempo para gestionar todo lo que realmente pueda alterar el resultado.
Al mismo tiempo, la IA integrada al corazón del negocio también habilita nuevas fuentes de ingresos. Las empresas del sector pueden dejar de limitarse a trasladar cargas y desarrollar servicios de mayor valor, como anticipación de incidentes, coordinación inteligente de redes de proveedores, trazabilidad o análisis de desempeño.
El horizonte son organizaciones capaces de delegar en sistemas de agentes inteligentes una parte creciente de las decisiones operativas, con reglas, límites y supervisión adecuados: desde la documentación y el manejo de excepciones hasta el control y la medición, pasando por la planificación y la comunicación.
Porque en el potencial éxito de implementar IA en logística la tecnología explica apenas una parte del resultado. El resto depende de la capacidad de las empresas de rediseñar correctamente los procesos (automatizar procesos desordenados solo escala las fallas existentes), trabajar sobre una única fuente de datos, garantizar que cada alerta que se emita tenga un “dueño” que la atienda y, fundamentalmente, que exista una adopción real, es decir, que la herramienta esté presente para ayudar a resolver el trabajo cotidiano.
Nos permitirá a través de la planificación y programación de las actividades logísticas en forma eficaz y eficiente.
En definitiva, si un camión se sale de su ruta, que la empresa se entere, interprete lo ocurrido, decida qué hacer y actúe en tiempo real.
