El futuro de la IA: cómo la inteligencia artificial transformará la logística

El futuro de la IA en la optimización de la cadena de suministro y la logística moderna ya está aquí. La inteligencia artificial (IA) se ha consolidado como un pilar fundamental en la optimización de la cadena de suministro, marcando un hito en la logística moderna. Lejos de ser una mera promesa de futuro, está redefiniendo los procesos operacionales actuales y ofreciendo una ventaja competitiva decisiva en un mercado global cada vez más exigente. Estas capacidades abarcan desde la previsión precisa de la demanda hasta la mejora integral de la organización de transportes y almacenes.

En el siguiente artículo, analizaremos cómo utilizar la IA en la logística, tanto en las áreas de gestión de almacenes como en la asignación y distribución de pedidos, al igual que en la automatización de la toma de decisiones.

Uso de la IA en logística: presente y futuro

En logística, la inteligencia artificial se implementa para optimizar múltiples procesos. Sus capacidades comprenden, entre otros aspectos, la previsión de la demanda, la mejora de la organización de transportes y almacenes, y una trazabilidad detallada que incluye la ubicación de la mercancía, su estado y posibles contingencias.

Gracias a los sistemas de IA, los expertos en logística pueden predecir con exactitud los plazos de entrega, elegir la opción de transporte más ventajosa en términos de coste-beneficio y proponer rápidamente soluciones alternativas si surgen disrupciones en la cadena de suministro, como incidencias en rutas o con proveedores.

Según Alberto Oca, socio de la consultora McKinsey y codirector de almacenamiento digital en Norteamérica, el futuro de la inteligencia artificial en la cadena de suministro es prometedor. “La IA generativa está preparada para complementar los sistemas de planificación existentes, automatizar procesos y tareas repetitivas y, lo que es más significativo, proporcionar información que transformará el panorama de la supply chain”.

El futuro de la IA en logística

El futuro de la IA está llamado a revolucionar la logística en general y, en particular, tres líneas de desarrollo de una importancia capital:

• Gestión de almacenes. La IA se emplea para mejorar el rendimiento, predecir tendencias de consumo, prevenir roturas de stock y maximizar los desplazamientos de operarios y robots móviles autónomos (AMR) dentro del almacén. Tal y como recoge un informe de Deloitte y la asociación MHI, el uso de la IA, que posee un gran potencial para lograr ventajas competitivas, continuará creciendo en los próximos años. De ahí que determinar cómo utilizar la IA para impulsar la robótica y la automatización que están transformando la logística sea fundamental.
• Asignación y distribución de pedidos. La tecnología de IA se destina a optimizar rutas y reducir los costes de última milla, asignando la carga óptima a los vehículos de transporte, y equilibrando la red de entregas, lo que mejora sustancialmente la velocidad y la fiabilidad en la ejecución de los pedidos.
• Automatización de la toma de decisiones estratégicas. La IA en empresas revoluciona la logística al transformar la gestión del flujo de bienes e información, pasando de modelos de simulación estáticos a sistemas inteligentes de apoyo. Esta automatización de la toma de decisiones estratégicas permite a la IA analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real (tráfico, demanda, inventario) para optimizar automáticamente áreas críticas como el diseño de la red de distribución, la planificación predictiva de la capacidad y la gestión de inventario, asegurando así una mayor eficiencia operativa y una mejor capacidad de respuesta de toda la cadena de suministro.

Algunas de las herramientas que potencian estos avances son los agentes de IA y la IA generativa o genAI; conviene no confundirlas:

• Los agentes de IA son sistemas diseñados para tomar decisiones y actuar de forma autónoma en la logística. Podrían resultar útiles, por ejemplo, para negociar contratos o reasignar mercancías entre diferentes centros de distribución. Cuando detectan una contingencia, pueden notificarla a los conductores y a los clientes afectados, reasignando el pedido a otras modalidades de transporte si los plazos de entrega están en riesgo.
• La IA generativa es un tipo de inteligencia que crea contenidos como texto, imágenes, vídeos o código a petición del usuario. Así, es capaz de elaborar informes sobre el estado del inventario en tiempos muy estrechos. Además, puede generar planos 2D y 3D optimizados para el layout de nuevos almacenes, buscando maximizar la eficiencia del espacio y el flujo de materiales.

La gestión de almacenes en un futuro dominado por la IA

Los sistemas avanzados de gestión de almacenes impulsados por la inteligencia artificial (IA) suponen un punto de inflexión en la logística moderna. Estas herramientas integran capacidades de machine learning y, en versiones más recientes, de IA generativa. Actúan como un asistente logístico inteligente que no solo analiza el vasto volumen de datos operacionales, sino que también los convierte en conocimiento accionable. Esto se traduce en una optimización dinámica de rutas, una predicción de demanda mucho más precisa y la capacidad de interactuar con el sistema mediante lenguaje natural, permitiendo a los gestores tomar decisiones estratégicas y ejecutar acciones complejas de manera instantánea y eficiente.

Estas son otras posibles aplicaciones de la IA en relación a la gestión de almacenes:

• Planificación de la demanda. La IA estima la demanda futura de productos o servicios mediante el análisis de datos históricos y de información generada en tiempo real. Además, tiene en cuenta factores externos relevantes para generar predicciones.
• Analíticas de rendimiento. Al analizar datos de almacenes con la ayuda de la IA, es posible encontrar patrones, prever tendencias y extraer información valiosa para su gestión. El objetivo es que los expertos puedan utilizarlos para tomar decisiones.
• Simulación de escenarios. La IA contribuye a la planificación de escenarios logísticos al ser capaz de procesar cantidades ingentes de información a una gran velocidad. Igualmente, puede servirse de datos históricos y análisis predictivos para crear situaciones realistas que podrían afectar estas instalaciones.

La gestión eficaz de un almacén moderno exige una toma de decisiones ultrarrápida que las herramientas tradicionales ya no pueden ofrecer. Es por ello que la inteligencia artificial se ha convertido en el aliado indispensable del gestor, transformando los sistemas de almacén en centros de eficiencia proactiva. Easy AI ─el chat conversacional del software de gestión de almacenes Easy WMS─ interpreta y responde preguntas complejas, facilitando la toma de decisiones. En consecuencia, los usuarios pueden preguntar sobre cualquier aspecto para que Easy WMS, el SGA de Mecalux, les ofrezca respuestas exactas en distintos formatos como cifras, listas, tablas o gráficos.

La IA del futuro en la asignación y distribución de pedidos

El futuro de la IA reside en la aplicación de algoritmos avanzados y modelos de aprendizaje automático que pueden integrarse en las fases clave del fulfillment logístico para optimizar la eficiencia y recortar costes:

• Reabastecimiento automático. La IA tiene el potencial de monitorizar los niveles de stock en tiempo real para generar pedidos de forma automática cuando el inventario cae por debajo de unos niveles predeterminados. De este modo, se garantiza que los productos estén siempre disponibles.
• Optimización de rutas de transporte. La IA es capaz de aprender de datos históricos, reconocer patrones, adaptarse de manera dinámica a eventos repentinos y hacer predicciones. Todas estas cualidades la hacen idónea para ayudar a las compañías, especialmente a las que cuentan con grandes flotas de vehículos, a organizar los recorridos de sus conductores.
• Orquestación de pedidos y asignación de puntos de expedición. Antes de que abandonen el almacén, la orquestación inteligente de pedidos asegura el cumplimiento de los compromisos de entrega con envíos rápidos, a tiempo y sin errores. Así, proporciona experiencias de compra que se ajustan a las exigencias de los clientes y fomentan las ventas. Estos beneficios pueden lograrse a través de un Distributed Order Management como Easy DOM. Desplegado en la nube, optimiza la elección de puntos de preparación de pedidos dentro de una red de almacenes y centros de distribución.

La optimización de la distribución de pedidos mediante el entrenamiento de modelos de IA autodidacta es uno de los propósitos de la colaboración de investigación entre el Massachusetts Institute of Technology y Mecalux. Según la investigadora Sarah Schaumann, esto podría sentar las bases para el desarrollo de sistemas autónomos de distribución de pedidos que autoaprendan de sí mismos. “Los entornos en los que operan las compañías se están volviendo cada vez más dinámicos y complejos, pero la gran ventaja de los modelos basados en el aprendizaje por refuerzo es que se adaptan con el tiempo. Por tanto, nuestros sistemas ayudarán a las empresas a prepararse para el futuro”, explica la experta.

La IA y el futuro de la automatización

Más allá de resultar útil en la gestión de almacenes y en la distribución de pedidos, la IA es crucial para conseguir sistemas robóticos más efectivos:

• Mantenimiento predictivo. Técnicas como el machine learning y la monitorización de activos sirven para identificar anomalías y defectos en equipos y maquinaria antes de que se produzcan modificaciones en su buen funcionamiento o sobrevenga un fallo.
• Visión artificial para una mayor precisión. Este campo de la IA es utilizado por algunos softwares para que los robots “vean” y “comprendan” su entorno, lo que facilita operativas eficaces. Un ejemplo son los transelevadores de Mecalux, dotados de un sensor de posicionamiento con visión artificial.
• Coordinación y control de tráfico. En flotas de robots móviles autónomos (AMR) o sistemas Shuttle, los algoritmos de optimización dinámica son capaces de asignar la ruta más rápida a la unidad adecuada, garantizando que no se produzcan colisiones o atascos en los pasillos.

Otro de los retos de la colaboración de investigación entre el Massachusetts Institute of Technology y Mecalux es aumentar la productividad de los robots autónomos mediante técnicas de aprendizaje automático. “Utilizamos el aprendizaje por refuerzo para ayudar a los AMR a comprender los almacenes a un nivel interdependiente. Esto quiere decir que los robots pueden visualizar dónde deben estar en cada momento, pero también anticipar la llegada de los próximos pedidos y sus destinos de entrega, lo que les permite optimizar aún más sus procesos”, apunta el investigador Willem Guter.

La IA, clave para el futuro de la logística

El futuro de la IA es el motor de una transformación profunda en la logística. En concreto, la inteligencia artificial está revolucionando la logística al automatizar procesos, optimizar rutas y predecir la demanda. Gracias a sensores y algoritmos, las empresas obtienen visibilidad en tiempo real y toman decisiones más rápidas y precisas. En el futuro, la IA traerá consigo una logística más eficiente, sostenible y adaptable ante las crisis. Se espera que la mayoría de decisiones operativas estén automatizadas, redefiniendo modelos de negocio y mejorando la experiencia del cliente. Esta evolución abrirá un nuevo capítulo en cómo se diseñan, gestionan y escalan las cadenas de suministro globales.