Logística y Distribución
Disrupción y oportunidad: Inteligencia Artificial al servicio de la logística
La irrupción de la inteligencia artificial está redefiniendo la forma en que las empresas enfrentan los imprevistos logísticos. De la detección temprana de disrupciones a la optimización del flujo de camiones, los nuevos modelos de análisis permiten transformar datos dispersos en decisiones ágiles y sostenibles.
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La cadena de suministro enfrenta una presión sin precedentes por la volatilidad operativa, la falta de visibilidad y los crecientes costos de transporte. En un escenario donde los procesos se vuelven más complejos, la inteligencia artificial (IA) emerge como una herramienta clave para anticipar disrupciones y mantener la continuidad logística.
Desde los centros de distribución hasta las carreteras, las empresas buscan transformar datos dispersos en decisiones en tiempo real. Este cambio no se trata solo de automatizar, sino de aprender a reaccionar con velocidad y precisión frente a imprevistos que afectan la operación diaria. Uno de los grandes desafíos de la logística moderna es convertir la información en acción.
Las empresas generan enormes volúmenes de datos, pero pocas logran integrarlos para responder a contingencias. En esa brecha, la inteligencia artificial está marcando un punto de inflexión. “Lo que más afecta a la operación no es la falta de datos, sino no saber interpretarlos a tiempo”, explicó Matías Nicolai, cofundador de Omnix, quien destacó que la detección de anomalías y la capacidad de operar con datos exactos “es independiente de la industria, porque al final todo son procesos”.
El desafío, añadió, es lograr que esa información permita “recuperar fluidez” en la operación. “Cuando uno mira otras industrias, se da cuenta que todo es un proceso, y poder operar con datos exactos nos permite accionar sobre la operación, ganar eficiencia y reducir pérdidas”, afirmó.
La aplicación de estos sistemas no se limita a bodegas o centros de distribución. Muchos desarrolladores están trabajando en proyectos con autopistas donde la IA predice el tráfico de camiones. “Estamos anticipando la carga que va a circular, para que los generadores de demanda puedan decidir si sacar o no un camión en función del flujo y las condiciones externas”, explicó Nicolai.
Este tipo de integración combina información de cámaras, sensores y datos contextuales, como marejadas o retrasos portuarios. “Si sabemos que una marejada afectará la llegada de un barco a Valparaíso, eso modifica el horario del tráfico en la Ruta 68. Con esa información, las empresas pueden ajustar su despacho antes de que ocurra el cuello de botella”, ejemplificó.
La clave, aseguró, es conectar las fuentes porque “de nada sirve tener un aviso de accidente por Waze si no está integrado con la llegada del barco o la disponibilidad del camión. Por eso, automatizamos las disrupciones combinando datos del entorno con el flujo operacional”, dijo el cofundador de la empresa.
Aprendizaje automático en acción: casos concretos y resultados
En el ámbito productivo, la IA también está transformando la gestión del abastecimiento, por eso “trabajamos en líneas de producción donde se deben cambiar planes de fabricación según las disrupciones. No hacemos planificación de la producción, lo que hacemos es cambiar la decisión cuando algo se altera. Si en una embotelladora falta un ingrediente clave, el sistema puede decidir qué línea continuar, cruzando información con el mix de ventas y el abastecimiento disponible”, detalló.
Esta capacidad de reacción automática es lo que diferencia a los sistemas actuales de la antigua gestión manual, dependiente del monitoreo humano. La automatización de disrupciones, explicó, “aplica desde la entrada del suministro hasta la distribución final”. Con ello, los operadores logísticos pueden coordinar cada paso del proceso sin perder trazabilidad ni eficiencia.
Uno de los casos emblemáticos se originó en octubre de 2023, cuando un fondo de inversión de San Francisco presentó a la empresa un desafío operativo en un centro logístico de Amazon. “El problema era el caos que generaba la entrada y salida de camiones en el mismo día”, recordó Aaron Cassorla, CEO de Omnix.
“Nos enfrentamos a más de 400 camiones diarios que debían ingresar y salir bajo ventanas horarias muy estrechas. No bastaba con optimizar los turnos: el sistema debía aprender por sí mismo a predecir y redistribuir las llegadas según las disrupciones”, relató. Para resolverlo, desarrollaron un modelo de machine learning que integró datos históricos, variables de tráfico y condiciones meteorológicas.
“El sistema aprendió a reprogramar automáticamente las ventanas, reduciendo un 22% las esperas y aumentando la ocupación efectiva del muelle”, aseguró Cassorla. Este caso, destacó, demostró que “la inteligencia artificial no sustituye al operador, sino que amplifica su capacidad de decisión” porque el sistema identificaba patrones invisibles para el ojo humano y proponía ajustes inmediatos.
“El mayor valor está en anticipar lo que no ves. Los retrasos, los desvíos, los accidentes o la falta de insumos no son anomalías: son parte de la realidad operativa. Lo que hace la IA es darte minutos u horas de ventaja para reaccionar antes de que el problema impacte la cadena”, agregó Matías Nicolai. Según ambos expertos, este tipo de herramientas es especialmente útil en América Latina, donde las disrupciones por infraestructura, clima o transporte son frecuentes.
Hacia una logística predictiva y resiliente
El paso siguiente, coincidieron, es construir sistemas logísticos predictivos que no solo respondan, sino que prevengan. “El enfoque de IA en logística no es reemplazar al planificador, sino darle superpoderes”, señaló Nicolai, en referencia a la capacidad de actuar sobre múltiples escenarios a la vez.
La tendencia apunta a ecosistemas interconectados donde puertos, autopistas, depósitos y operadores compartan información en tiempo real. “Hoy podemos cruzar la data del tráfico, el estado del mar, la congestión portuaria y los inventarios. La decisión final puede automatizarse sin perder control humano”, puntualizó Cassorla.
El desafío, subrayaron, está en la calidad del dato y en la confianza para abrir los sistemas. “La IA aprende lo que le das. Si la información está incompleta o desactualizada, la predicción será errónea. Por eso, la adopción tecnológica debe ir acompañada de un cambio cultural”, enfatizó Nicolai. En definitiva, la disrupción deja de ser una amenaza cuando se convierte en un proceso gestionado. “La logística siempre ha sido reactiva. Hoy, con herramientas basadas en datos, puede ser proactiva y resiliente”, concluyó el CEO Omnix.
La integración de inteligencia artificial en la logística no es una tendencia pasajera, sino un cambio estructural en la manera de operar y planificar. A medida que los sistemas aprenden de cada evento y anticipan los siguientes, la cadena de suministro evoluciona hacia un modelo más colaborativo, eficiente y resiliente. En un entorno donde el caos es parte del día a día, la clave ya no está en evitar la disrupción, sino en convertirla en ventaja competitiva.
