Logística y Distribución
Inteligencia Artificial, TMS y datos redefinen el costo del combustible logístico
La presión por contener los costos operacionales en media y última milla está impulsando una transformación estructural en la gestión del transporte. La integración de inteligencia artificial, sistemas TMS, telemetría y analítica avanzada permite optimizar rutas, mejorar la ocupación de flota y reducir hasta un 30% el consumo de combustible.
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La presión sobre los costos operacionales en el transporte de carga, particularmente en media y última milla, ha acelerado la adopción de herramientas tecnológicas orientadas a mejorar la eficiencia energética. En este escenario, la inteligencia artificial, los sistemas TMS y las plataformas de analítica avanzada se consolidan como elementos clave para contener el gasto en combustible.
El componente más relevante se observa en la optimización de rutas. Mediante algoritmos que procesan variables como tráfico, restricciones urbanas, ventanas horarias y condiciones climáticas, la inteligencia artificial permite reducir desvíos, tiempos muertos y recorridos innecesarios. Esto impacta directamente en el consumo por kilómetro y en la productividad de la flota.
En paralelo, los sistemas de gestión de transporte (TMS) han evolucionado hacia soluciones integradas que permiten planificar, ejecutar y monitorear operaciones en tiempo real. Estas plataformas facilitan la consolidación de carga, disminuyen los viajes en vacío y optimizan la asignación de vehículos, lo que se traduce en menores requerimientos de combustible por operación.
A nivel de resultados, distintas implementaciones en la industria evidencian ahorros que pueden alcanzar hasta un 30% en consumo de combustible, asociados principalmente a mejoras en ruteo, reducción de entregas fallidas y mayor precisión en la planificación. Estos avances también inciden en la disminución de tiempos de entrega y en una mayor confiabilidad del servicio.
Otro factor relevante es la incorporación de modelos de machine learning, que permiten ajustar continuamente la operación en base a datos históricos y comportamiento de la demanda. Esta capacidad predictiva reduce la improvisación en la toma de decisiones y evita sobrecostos asociados a ineficiencias operativas, especialmente en entornos urbanos de alta variabilidad.
“Cada vez que sube el precio de los combustibles, la conversación logística suele centrarse en lo más visible: el costo por kilómetro, la tarifa del transportista o el impacto inmediato en el margen, pero el problema de fondo es más amplio. En media y última milla, la eficiencia en el uso de combustible no depende sólo de cuánto se recorre, sino también de cómo se diseña la promesa al cliente, cómo se planifican las rutas y cómo se ejecutan en terreno”, explicó el director del Centro de Innovación en Transporte y Logística de la Universidad Diego Portales, Karol Suchan.
Agregó que “cuando se habla de inteligencia artificial, TMS y nuevas tecnologías, no conviene pensar sólo en un software que dibuja recorridos sobre un mapa. La oportunidad real está en coordinar mejor los tres momentos de la operación: prometer, planificar y ejecutar. Cuando esas tres capas conversan entre sí, el combustible deja de ser sólo un costo inevitable y pasa a ser una variable que sí se puede gestionar”.
La tecnología comercial y su rol operativo
De acuerdo al especialista, la eficiencia en el consumo de combustible se define desde etapas previas a la operación. Herramientas comerciales como los CRM permiten segmentar clientes y ajustar promesas de entrega según necesidades reales, evitando rigideces innecesarias. Esta diferenciación otorga mayor flexibilidad para consolidar pedidos, optimizar rutas y reducir salidas fragmentadas, especialmente en entornos B2B.
Una promesa de servicio más precisa impacta directamente en la eficiencia logística. Cuando no todas las entregas se tratan como urgentes, se amplía el margen para agrupar zonas, mejorar la ocupación de los vehículos y disminuir kilómetros recorridos. En este sentido, la tecnología comercial también cumple un rol operativo al facilitar decisiones que reducen el consumo de combustible.
En la etapa de planificación, los sistemas TMS, apoyados por inteligencia artificial, concentran el mayor potencial de optimización. Estas plataformas integran múltiples variables para diseñar rutas más eficientes, reducir viajes en vacío y mejorar la asignación de flota. Su impacto, sin embargo, depende de la calidad de los datos disponibles y del espacio operativo que permita la promesa comercial.
Finalmente, la ejecución en terreno es determinante para capturar esos ahorros. Los sistemas de gestión de flota (FMS), basados en telemetría, permiten monitorear hábitos de conducción, detectar ineficiencias y corregir desvíos en tiempo real. Esta capa operacional complementa la planificación y consolida una mejora continua en el consumo de combustible en operaciones de media y última milla.
El desafío: avanzar en la digitalización de los procesos
“La gestión del consumo de combustible en las operaciones de transporte de carga se aborda desde la configuración de la flota, seleccionando tecnologías adecuadas para cada ruta, también desde la gestión, es decir, cómo muevo los camiones y cómo voy optimizando la cantidad de carga que pueden mover. También se abordan desde la perspectiva de la conducción eficiente y desde la optimización logística, es decir, diseñar rutas, itinerarios, tiempos de espera y coordinación en las cargas”, señaló el director del Centro de Transporte y Logística Universidad Andrés Bello, Julio Villalobos.
Consultado sobre la importancia de las tecnologías y la digitalización, el académico explicó que “va a ser creciente porque no sólo se van a tomar los antecedentes de la operación del vehículo para poder optimizar su operación y reducir el consumo de combustible, sino que esa información se va a vincular e integrar con información de lo que sucede en los territorios, en las ciudades, en las rutas interurbanas, a fin de poder simular y anticipar condiciones de tráfico que sean favorables para la distribución de mercancía y poder así ahorrar combustible”.
Cabe destacar que la reducción del consumo de combustible en el transporte de carga responde a una optimización integral de la operación logística. Factores como la configuración de flota, la gestión del mantenimiento, las condiciones de tráfico, la relación con generadores de carga y puntos de entrega, así como la planificación de rutas, inciden directamente en la eficiencia energética. La incorporación de inteligencia artificial, simulaciones y herramientas avanzadas permite integrar estas variables y tomar decisiones más precisas.
En este contexto, el principal desafío para las cadenas de suministro es avanzar en la digitalización y en la captura de datos mediante sensores y sistemas conectados. Esto permite comprender mejor la dinámica operativa, optimizar la ocupación de los vehículos y maximizar la cantidad de entregas por recorrido. El resultado es una operación más eficiente, con menor consumo de combustible y mayor productividad en la gestión de flotas.
"Como en todas las dimensiones de la economía, las cadenas de suministro y las operaciones de transporte tienen un desafío enorme que es participar de esta revolución tecnológica e integrar la mayor cantidad de datos y capturar la mayor cantidad de información a través de sensores para poder comprender mejor la dinámica de sus operaciones", concluyó Villalobos.
