La logística y el transporte es uno de los ámbitos en los que más ha irrumpido la inteligencia artificial (IA) en combinación con la gestión y análisis de datos, brindando incontables oportunidades para optimizar procesos, mejorar la eficiencia y reducir costes.
Como la IA en el sector de la logística y el transporte va más allá de la gestión de inventarios, planificar rutas más efectivas o tomar decisiones más informadas y proactivas, vamos a conocer cuál es su impacto real.
Una influencia directa de la IA en el sector de la logística y el transporte
La IA, en combinación con el análisis de datos, tiene gran influencia en diversos eslabones de la cadena de suministro, como la planificación, aprovisionamiento, logística y atención al cliente.
La capacidad para procesar grandes volúmenes de datos en tiempo real permite a las empresas anticiparse a fluctuaciones del mercado y responder ágilmente a desafíos y disrupciones.
5 ejemplos de IA aplicada a la logística y el transporte
Si bien aportar soluciones innovadoras que mejoran la eficiencia y reducen costos no siempre es fácil, hay multitud de ejemplos destacados de cómo la IA y los datos están transformando este ámbito:
- Optimización de rutas para un transporte eficiente
Empresas como UPS utilizan sistemas basados en IA, como ORION, para analizar datos en tiempo real sobre tráfico, accidentes y condiciones climáticas, permitiendo reducir distancias recorridas, ahorrar combustible y tiempo, y disminuir costos operativos.
- Gestión inteligente de inventarios
La IA permite analizar datos históricos y predecir la demanda futura, ajustando los niveles de stock de manera eficiente. Amazon, por ejemplo, ha reducido un 20% los costes de envío mediante una mejor gestión de inventario basada en IA, mejorando la disponibilidad de productos y la satisfacción del cliente.
- Automatización de la preparación de pedidos
La combinación de IA y robótica facilita la automatización en la preparación de pedidos.
Ocado ha implementado robots en sus centros de distribución, reduciendo errores humanos y costos laborales.
En este sentido, se estima que alrededor del 80% de las empresas logísticas planean adoptar tecnologías de automatización antes de 2025.
- Mejora en la gestión de solicitudes de los clientes
Existen herramientas de inteligencia artificial que utilizan el procesamiento de lenguaje natural para entender y clasificar automáticamente las solicitudes de los clientes, reduciendo el tiempo de respuesta y permitiendo que el personal se centre en tareas más complejas.
- Enfoque más sostenible en la logística
La IA también contribuye a la sostenibilidad en la logística al optimizar rutas y procesos, reduciendo el consumo de combustible y las emisiones de carbono.
Uso de la tecnología en el sector
La logística y el transporte en España ha avanzado decididamente en la adopción de tecnologías digitales, según datos de la Organización Empresarial de Logística y Transporte de España.
Actualmente, el 23% de las empresas del sector emplea big data para el análisis de datos, posicionándolo como el tercer sector en España con mayor uso de esta tecnología.
Sin embargo, solo el 9,6% ha incorporado la inteligencia artificial (IA) en sus procesos, debido a la percepción de una madurez insuficiente de esta tecnología y a la incertidumbre sobre el retorno de inversión.
En cuanto a la automatización, el 5,2% de las empresas ha integrado sistemas robotizados para optimizar operaciones como almacenamiento y clasificación, buscando aumentar la competitividad y reducir costes.
Además, cerca del 90% de las compañías cuenta con medidas de ciberseguridad para protegerse contra amenazas digitales.
El sector de la logística también es uno de los más sólidos de la economía española, con una fuerza laboral de 836.000 personas a cierre del 4T de 2023. Aquí, Cataluña lidera la lista de comunidades y concentra el 18,1% de los ocupados; seguida de Madrid, con el 15,4% y Andalucía, con el 14,6%.
A su vez, según el informe “Mercado de trabajo en el sector de Logística 2024” (Randstad Research), el impacto de la IA en los próximos tres años reducirá en un 9% las tareas desarrolladas por el ser humano en el sector logístico, y aumentará la demanda de perfiles relacionados con IA y machine learning.
Casos de éxito y beneficios clave
Los dos grandes beneficios de la IA&DATA en logística son la reducción de costes operativos y la mejora en la toma de decisiones.
Hablamos, por ejemplo, de integrar plataformas de inteligencia artificial para predecir la demanda de transporte y optimizar el uso de flotas.
Algunas herramientas de análisis de Big Data permiten anticiparse a problemas logísticos, a la demanda, optimizar flotas, reducir viajes innecesarios y minimizar retrasos, mejorando la eficiencia operativa y la puntualidad en las entregas.
Otras, por ejemplo, también usan en su red de entrega algoritmos de aprendizaje automático para optimizar rutas y horarios, asegurando que los paquetes lleguen de manera eficiente y con un impacto ambiental reducido gracias a rutas más cortas y menores emisiones.
A su vez, han introducido sistemas de predicción para optimizar el mantenimiento de flotas y evitar interrupciones no planificadas, garantizando una logística más confiable y sostenible.
Desafíos de la IA en el sector de la logística y el transporte
La adopción de IA y la apuesta por la analítica de datos optimizada en el sector transporte requiere inversiones importantes en infraestructuras, una mayor formación del personal y comprensión de normativas.
Por ello, a pesar de su rápido crecimiento, la IA sigue siendo ‘tabú’ para muchos debido a su complejidad. En especial, por la ciberseguridad.
Y es que la digitalización aumenta la exposición a ciberataques.
En 2024, el 43% de los ataques cibernéticos en España se dirigieron a pymes del sector logístico y de transporte, con un incremento del 70% en ataques a la cadena de suministro, y con costes que oscilan entre 10.000 y 75.000 euros por incidente.
7 grandes tendencias
Para entender la ‘foto’ global del panorama que vive esta industria, debemos tener muy presentes cuáles son las tendencias en datos e inteligencia artificial (IA) en el sector logístico y de transporte.
- Big Data y analítica avanzada
La recopilación y análisis de grandes volúmenes de datos ayuda a las empresas a tomar decisiones más informadas y estratégicas.
Al procesar información de dispositivos IoT, sistemas ERP y plataformas de seguimiento, optimizamos procesos, reducimos costos y mejoramos la experiencia del cliente.
- Inteligencia Artificial y Machine Learning
La IA y el aprendizaje automático se usan para prever la demanda, optimizar rutas y reducir costes operativos.
Según McKinsey, las empresas que implementan IA en sus procesos logísticos pueden reducir costos hasta en un 15% y mejorar la eficiencia operativa en un 35%.
- Automatización, robótica e Internet de las Cosas (IoT)
La integración de sistemas automatizados y robots en almacenes y centros de distribución agiliza tareas como el almacenamiento y la clasificación.
Por otro lado, la interconexión de dispositivos y sensores facilita el monitoreo en tiempo real de activos, impulsando la visibilidad y el control sobre la cadena de suministro.
Todo esto lleva a una gestión más precisa de inventarios y una respuesta ágil ante posibles incidencias.
- Transporte autónomo
El desarrollo de vehículos autónomos es una de las grandes revoluciones en el transporte de mercancías, especialmente en la última milla.
- Gemelos digitales
La creación de réplicas virtuales de procesos y sistemas físicos simula y analiza operaciones logísticas, identificando áreas de mejora y optimizando el rendimiento sin interrumpir las operaciones reales.
Así es posible simular y optimizar procesos antes de su implementación real.
- Blockchain en la cadena de suministro
La tecnología blockchain garantiza la transparencia y trazabilidad de las operaciones logísticas, con menos fraudes y mejorando la confianza entre los participantes de la cadena de suministro.
- Sostenibilidad y eficiencia energética
El sector del transporte y la logística es un pilar fundamental de la economía mundial.
Cada año, miles de millones de toneladas de mercancías recorren carreteras, atraviesan océanos y surcan los cielos para abastecer a industrias y consumidores. Y esto conlleva un impacto ambiental significativo.
Se calcula que el transporte de carga representaentre el 7% y el 8% de las emisiones globales de gases de efecto invernadero (GEI).
En este contexto, la inteligencia artificial y el análisis de datos ayuda a desarrollar prácticas más sostenibles, como la optimización de rutas para reducir el consumo de combustible y las emisiones de carbono, alineado todo ello con las crecientes demandas de responsabilidad ambiental.
En definitiva, asistimos en la actualidad a una evolución constante y diaria hacia operaciones más inteligentes, eficientes y sostenibles en el sector logístico y de transporte, impulsadas por la adopción de la inteligencia artificial y los datos.
