Almacenamiento y Bodegaje
Informe señala que almacenes aceleran adopción de IA en plena temporada alta
La adopción masiva de inteligencia artificial está redefiniendo la operación de bodegas en plena temporada alta, con mayor automatización, precisión y nuevas capacidades para responder a picos de demanda como el Black Friday.
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La preparación para el Black Friday coincide este año con un punto de inflexión tecnológico en la operación de bodegas. Un estudio elaborado por Mecalux junto al Intelligent Logistics Systems Lab del MIT muestra que la inteligencia artificial se ha instalado como un componente estructural del almacenaje moderno, modificando ritmos de trabajo, decisiones operativas y niveles de productividad en redes globales. La investigación recoge la visión de más de 2.000 profesionales de 21 países, lo que permite dimensionar la escala del cambio.
Los resultados revelan que la adopción de IA y automatización avanzada dejó de ser una fase piloto: más del 90% de los almacenes ya la utiliza y más de la mitad opera con un grado de automatización avanzado o total. Las aplicaciones más extendidas abarcan preparación de pedidos, gestión de inventarios, mantenimiento predictivo, planificación laboral y monitoreo de seguridad, funciones que presionan por mayor precisión y velocidad en periodos de alto flujo.
La consolidación de estas tecnologías ha venido acompañada de retornos más rápidos de lo previsto. Según el estudio, la mayoría de las empresas destina entre 11% y 30% de su presupuesto tecnológico a IA y machine learning, con amortizaciones que se sitúan entre dos y tres años. Las mejoras en eficiencia laboral, exactitud del inventario y reducción de errores sostienen el salto desde proyectos piloto hacia capacidades permanentes, impulsadas además por la escasez de mano de obra, las metas de sostenibilidad y la competencia.
Aun con estos avances, persisten desafíos en la integración final de estas herramientas con sistemas existentes. La calidad de los datos, la falta de experiencia técnica, la interoperabilidad y los costos de adopción aparecen como los principales frenos. El MIT advierte que la fase crítica no es la tecnología en sí, sino la articulación entre equipos humanos, plataformas analíticas y procesos heredados. Las empresas que cuentan con hojas de ruta claras y equipos internos especializados avanzan más rápido en la incorporación de estos sistemas.
El estudio también desmonta la idea de que la automatización desplaza al empleo. Más de tres cuartas partes de las organizaciones reporta aumentos en productividad y satisfacción tras implementar IA, y más de la mitad amplió su plantilla. Surgen nuevos perfiles asociados a análisis de datos, automatización e ingeniería de machine learning, lo que indica una expansión del rol humano en la supervisión y optimización de procesos.
De cara a los próximos dos años, el 87% de las empresas prevé aumentar su presupuesto en IA. La atención se centra ahora en tecnologías de soporte a la toma de decisiones, especialmente la IA generativa, vista como un recurso clave para el diseño de flujos, la documentación automática y la programación de sistemas. Para el sector logístico, este avance marca el tránsito desde la predicción hacia la acción automatizada, reforzando la resiliencia y continuidad operativa en temporadas de máxima demanda.
