Logística y Distribución
TMS inteligentes: El nuevo motor de la eficiencia y sostenibilidad en el transporte de carga
La digitalización del transporte avanza con fuerza en Chile y Latinoamérica, impulsada por plataformas de gestión de transporte (TMS) que integran inteligencia artificial, analítica avanzada y criterios de sostenibilidad. Ejecutivos del sector explican su impacto en competitividad, costos y reducción de emisiones.
Publicado
La digitalización del transporte de carga vive un momento decisivo, impulsado por el avance de la inteligencia artificial y la creciente necesidad de optimizar operaciones en un entorno logístico cada vez más exigente. Desde la planificación de rutas hasta la trazabilidad en tiempo real, las plataformas de gestión de transporte -conocidas como TMS- se han convertido en piezas clave para conectar de forma eficiente a productores, operadores logísticos y clientes finales.
En Chile y América Latina, la adopción de estas soluciones tecnológicas ha dejado de ser un complemento para transformarse en un factor competitivo. La presión por reducir costos, cumplir normativas, responder a la demanda de entregas más rápidas y avanzar en sostenibilidad obliga a empresas de todos los tamaños a modernizar sus procesos de transporte. Un TMS bien implementado permite coordinar recursos, anticipar disrupciones y tomar decisiones basadas en datos en tiempo real.
La integración de analítica avanzada, machine learning e inteligencia artificial ha llevado a los TMS a un nuevo nivel: la planificación dinámica y la optimización continua. Estas plataformas no solo calculan las rutas más eficientes, sino que aprenden del comportamiento operativo y ajustan los parámetros para mejorar resultados. En un contexto donde la última milla acapara la atención, también se potencia la eficiencia en la media milla y el transporte troncal, reduciendo kilómetros recorridos y emisiones.
La sostenibilidad se ha incorporado como un eje central en el diseño de los TMS más avanzados. La posibilidad de priorizar vehículos con menor huella de carbono, optimizar cargas y fomentar la intermodalidad -incluyendo mayor participación ferroviaria en tramos troncales- responde a las crecientes exigencias regulatorias y de mercado. Así, estas plataformas no solo impactan en productividad, sino que también impulsan la transición hacia una logística más verde y resiliente.
Para el director del Centro de Innovación en Transporte y Logística (CITYLOG) de la Universidad Diego Portales, Karol Suchan, “la creciente complejidad de las cadenas de suministro modernas -con flujos que conectan puertos, centros de distribución (CD), puntos de venta y domicilios- ha hecho indispensable contar con plataformas especializadas para gestionar eficientemente el transporte de mercancías. En este contexto, los Sistemas de Gestión de Transporte (TMS) se han consolidado como herramientas críticas para aumentar la productividad, reducir costos y mejorar el nivel de servicio”.
A su juicio, un TMS robusto permite planificar y ejecutar operaciones de transporte, asignar recursos, controlar costos, gestionar documentos, monitorear el cumplimiento normativo y dar visibilidad en tiempo real del movimiento de carga. “Su valor se potencia al integrarse con otros sistemas empresariales: el WMS (para sincronizar el transporte con la preparación de pedidos), el ERP (para alinear con la planificación financiera y operativa) y el CRM (para gestionar expectativas y comunicación con clientes)”, explicó el académico.
En el caso de Chile, es crucial distinguir entre distintos tipos de flujos logísticos. Las operaciones puerto–CD, los movimientos entre CD propios o de socios logísticos, y la distribución hasta el cliente final o domiciliaria enfrentan desafíos muy distintos. Para Karol Suchan, “la llamada última milla es la más visible, pero la media milla (entre CDs o hasta puntos de venta) y el transporte troncal (tramos interurbanos, como puerto–CD o CD–CD) requieren igual atención para una planificación eficiente”.
En su opinión, los desafíos actuales no son menores. La alta exigencia en tiempos de respuesta, restricciones legales crecientes, problemas de seguridad, escasez de conductores, necesidad de trazabilidad y, a la vez, presión por mantener competitividad en precios. En este escenario, la analítica de datos cobra un rol central. Un TMS bien integrado facilita el uso de analítica descriptiva (qué ocurrió), diagnóstica (por qué ocurrió), predictiva (qué podría ocurrir) y prescriptiva (qué conviene hacer), alimentada por datos en tiempo real, telemetría e IoT.
“Uno de los avances más relevantes en los TMS modernos es su capacidad para integrarse con múltiples proveedores de transporte, tanto terrestres como ferroviarios o marítimos, facilitando la gestión coordinada de operaciones multimodales. Esta capacidad es fundamental para avanzar hacia una mayor integración del ferrocarril en el transporte troncal, lo que permitiría reducir congestión vial y emisiones. En paralelo, ya es creciente el uso de vehículos de baja huella de carbono en la distribución urbana, tendencia que se irá extendiendo al transporte interurbano”, sostuvo Suchan.
TMS: De la nube a la inteligencia artificial en logística
Las plataformas TMS (Transportation Management System) han evolucionado de forma sostenida en las últimas décadas, pasando de sistemas tradicionales a soluciones en la nube desde el año 2000, lo que permitió reducir costos y aumentar la eficiencia operativa. En 2010, la incorporación de monitoreo en tiempo real y aplicaciones móviles para conductores amplió su alcance, mientras que desde 2020 la automatización, el machine learning y el big data han impulsado mejoras sustanciales en planificación, predicción y rendimiento logístico.
En el transporte, el TMS optimiza rutas, reduce tiempos de entrega y consumo de combustible, y minimiza viajes sin carga gracias a la disponibilidad de datos en tiempo real. La automatización también ha disminuido errores en órdenes y documentos, mientras que la trazabilidad se ha convertido en un factor clave para mejorar la experiencia del cliente.
Para Alan Marín, Country Manager de Unigis, la inteligencia artificial marca un punto de inflexión. “Se están produciendo cambios muy disruptivos. Nuestra plataforma nació basada en inteligencia artificial, con machine learning, y destaca en planificación y control de rutas”. Según el ejecutivo, el sistema aprende en cada proceso de distribución, ajustando parámetros para que la planificación sea más inteligente y precisa.
La sostenibilidad es otro foco de la plataforma TMS de Unigis. Marín explica que el sistema considera las emisiones por tipo de vehículo y, en la planificación, prioriza aquellos con menor impacto ambiental para reducir kilómetros recorridos. Esto es especialmente relevante para empresas con objetivos verdes, además, la herramienta permite programar entregas con ventanas horarias inteligentes, detectando los mejores momentos para cada cliente y producto.
Marín sostiene que la inteligencia artificial está transformando los TMS hacia una logística 5.0 donde los usuarios podrán interactuar con la plataforma en lenguaje natural. “En vez de comandos, podrás consultarle qué viajes están atrasados, cuál es el transportista más eficiente o qué conductor obtiene mejores resultados. Este nivel de análisis es fundamental para convertir datos en ahorros y elevar el nivel de servicio”, concluyó el ejecutivo.
Transformación en la logística y cadena de suministro
La gestión del transporte dejó de ser solo una función operativa y se consolidó como un imperativo estratégico para las empresas. Hace algunos días, un estudio de Manhattan Associates, señaló que el 78% de las organizaciones la considera clave para su éxito actual, cifra que crecerá al 86% hacia 2030. El cambio responde a una transformación profunda en la logística y la cadena de suministro, donde la planificación y la capacidad de respuesta adquieren un rol central.
El informe revela que los desafíos persisten: el 48% de las compañías destina más del 10% de su presupuesto logístico a corregir errores o interrupciones. Además, la mitad de los encuestados enfrenta dificultades para redirigir envíos y el 49% para programar recursos humanos en muelles y almacenes. Estos obstáculos limitan la eficiencia en un contexto donde la agilidad es clave.
En tecnología, un 60% ya conecta sistemas de transporte con plataformas comerciales y el 56% aplica inteligencia artificial o análisis predictivo. Sin embargo, el uso de herramientas avanzadas sigue bajo: solo el 38% utiliza análisis de tendencias históricas, el 36% ha automatizado reservas y licitaciones, y el 35% dispone de detección de demanda en tiempo real. La visibilidad, por su parte, es un factor crítico, vinculada por el 60% a mejoras en satisfacción del cliente y por el 50% a reducción de costos.
De cara a los próximos cinco años, el 61% prevé implementar IA totalmente autónoma en sistemas de gestión de transporte, aunque el 99% anticipa barreras como falta de talento (49%), problemas de integración (44%) y deficiencia en la calidad de los datos (44%). Aun así, el 82% espera que los avances tecnológicos reduzcan los costos de transporte en al menos un 5% en ese plazo.
La sostenibilidad también gana peso: el 69% de las empresas siente presión en esta materia y el 62% ya presenta reportes corporativos, aunque solo el 34% los integra en la planificación operativa y menos del 31% ofrece soluciones bajas en carbono. Según Bryant Smith, director de TMS en Manhattan Associates, la sostenibilidad, la adopción de IA y la visibilidad operativa marcarán los principales retos hacia 2030, demandando una gestión más inteligente y adaptativa.
