Logística con IA y automatización de almacenes: reestructuración de la eficiencia de la cadena de suministro bajo una tasa de crecimiento anual compuesta del 46,7 %

Logística con IA y automatización de almacenes: reconfiguración de la eficiencia de la cadena de suministro con una tasa de crecimiento anual compuesta del 46,7 %

Introducción

La inversión tecnológica en el sector logístico está pasando de la fase de prueba de concepto a la fase de indicadores operativos. DHL Global, en su guía de innovación logística, repasa varias categorías de orientaciones tecnológicas que merecen mayor atención hacia 2025: análisis y programación impulsados por IA, automatización logística, logística sostenible y entrega de última milla. Las fuentes de datos de ese artículo incluyen la consultora de investigación de mercado market.us, la organización del sector de la cadena de suministro MHI y declaraciones públicas sobre prácticas de empresas como Amazon, Walmart y Tesco.

Cabe señalar que el público objetivo del texto original son las pymes de comercio electrónico y las startups, y su perspectiva se inclina por las recomendaciones de aplicación. Este artículo vuelve a situar sus tecnologías y casos en el marco de las redes logísticas globales, la estructura de costos de cumplimiento y la resiliencia de la cadena de suministro. El texto original no proporciona datos sobre tarifas de flete de rutas, capacidad de procesamiento portuario o flujos comerciales específicos, por lo que este artículo no realiza inferencias cuantitativas sobre dichos indicadores.

Desarrollos clave

IA: de la previsión de la demanda a la fijación dinámica de precios y la alerta temprana de riesgos

El texto original cita un informe publicado por market.us en 2023: se prevé que el mercado global de logística con IA alcance una tasa de crecimiento anual compuesta del 46,7 % entre 2024 y 2033. En la descripción de ese artículo, los escenarios de aplicación del análisis con IA abarcan tres aspectos: predecir tendencias de mercado; predecir riesgos de interrupción, como huelgas o inestabilidad política, y desastres naturales; la fijación dinámica de precios ajustada automáticamente en función de datos de competidores y ventas; e identificar eslabones débiles en la cadena de suministro, por ejemplo, personal o equipos con baja eficiencia.

Para los planificadores de red, la implicación operativa de estas capacidades consiste en trasladar la incertidumbre de la “respuesta a posteriori” a la “programación anticipada”; su valor se refleja en última instancia en la antelación de las decisiones de reasignación, reprogramación y stock de seguridad.

Automatización de almacenes: densidad de robots y estructura de pedidos

MHI prevé que, para 2026, la adopción empresarial de soluciones de almacén con IA aumente un 60 % respecto a 2020. Las aplicaciones concretas enumeradas en el texto original incluyen: robots móviles de interior para picking y empaquetado, visión por computadora para identificar mercancías dañadas, y software de gestión de inventario capaz de predecir la demanda futura y reducir el riesgo de desabastecimiento o de inventario de baja rotación.

En cuanto a casos empresariales, Amazon colabora con la empresa de software de robótica Covariant para integrar IA en sus sistemas robóticos, con el fin de mejorar el rendimiento y las capacidades de sus robots de almacén; Walmart invierte de forma continua en automatización de almacenes, utiliza robots autónomos como Alphabot para el picking de pedidos en línea y emplea robots de alta velocidad para el paletizado y la clasificación.

Visibilidad de la cadena de suministro: de “poder consultar” a “poder gestionar”

La cadena británica de supermercados Tesco ha desplegado una plataforma de visibilidad de la cadena de suministro con IA desarrollada por Roambee, que permite obtener en tiempo real la ubicación de los contenedores para rastrear envíos, resolver rápidamente incidencias en las entregas y mantener el inventario en las estanterías. El texto original la posiciona como una herramienta de visibilidad de extremo a extremo.

Para las operaciones logísticas, el valor de la visibilidad no radica en la propia presentación de datos, sino en el tiempo de respuesta en la gestión de incidencias —es decir, el tiempo transcurrido desde la detección de una desviación hasta la finalización de la reasignación.

Logística sostenible: logística inversa, centros de microfulfillment y combustibles alternativos

• Logística inversa: el texto original afirma que alrededor del 30 % de los pedidos en línea se devuelven, y que el coste de las devoluciones representa aproximadamente el 66 % del precio original del producto. Mediante sistemas de reciclaje, remanufactura y reacondicionamiento, se puede recuperar parte del valor al tiempo que se reduce el envío a vertederos.
• Centros de microfulfillment (MFC): Walmart está ampliando su red de MFC, ubicándolos dentro o cerca de las tiendas existentes, y utiliza automatización y robots para procesar pedidos en línea, con el fin de acortar la distancia de transporte de la última milla. El texto original los describe como una forma de red de última milla más sostenible y con costes más favorables.
• Combustibles alternativos: DHL Express lanzó GoGreen Plus en 2023, que ayuda a los clientes a reducir las emisiones de carbono de sus envíos mediante el uso de combustible de aviación sostenible (SAF, producido a partir de materias primas renovables como aceites vegetales y grasas animales).
• Restricciones de emisiones: el texto original cita datos según los cuales las emisiones de gases de efecto invernadero relacionadas con el transporte en Europa representan más del 29 % de su huella de carbono, mientras que el sector enfrenta la presión de los objetivos climáticos para 2040.

Última milla: proporción de costes y análisis predictivo

El texto original señala que la entrega de última milla representa, en promedio, el 53 % del coste total de transporte de las empresas de comercio electrónico y es el eslabón donde más se invierte en tecnología. Entre las direcciones de optimización que enumera el texto original se incluyen medios basados en datos, como el análisis predictivo.

Impacto en la cadena de suministro

• Cambios en la estructura de la red de fulfillment: los centros de microfulfillment adelantan el inventario hasta cerca del consumidor final, acortando la longitud del tramo de transporte, pero al mismo tiempo aumentan el número de nodos y la dispersión del inventario, lo que exige una mayor frecuencia de reposición y una mejor coordinación de sistemas.
• Las devoluciones se convierten en una cadena logística independiente: cuando la tasa de devoluciones alcanza alrededor del 30 %, la logística inversa deja de ser un proceso accesorio y pasa a ser una cadena que requiere planificar por separado la capacidad de transporte, el almacenamiento y la capacidad de tratamiento.
• La capacidad de datos sustituye en parte el colchón tradicional de capacidad de transporte: cuando fluctúan las tarifas de transporte y la disponibilidad de espacio, la previsión y la visibilidad determinan si una empresa puede completar con antelación la reasignación, el cambio de puerto o el cambio de fecha, reduciendo así la dependencia de inventario redundante y transporte urgente.
• Las restricciones de carbono entran en las decisiones de compra de transporte: los combustibles alternativos representados por el SAF afectan directamente a la estructura de costes del transporte, y su escalabilidad depende de la oferta de materias primas y de los niveles de precios, una variable a largo plazo que transportistas y cargadores deben afrontar conjuntamente.

Impacto regional- Europa: Tanto los datos del texto original sobre la proporción de emisiones del transporte como los relativos al objetivo climático de 2040 apuntan a Europa, lo que indica que esta región es el mercado donde más se concentran la logística sostenible y las presiones de cumplimiento, y donde es más probable que la logística inversa y la comercialización de combustibles alternativos avancen primero. - Norteamérica: Tanto Amazon como Walmart, en los casos del texto original, pertenecen al sistema minorista y de comercio electrónico de Norteamérica, y el efecto de escala de la automatización de almacenes y los centros de microfulfillment se manifiesta con mayor claridad en esta región. - Asia-Pacífico: Como región central de la fabricación y las exportaciones globales, la predicción con IA y la visibilidad de extremo a extremo son más relevantes para la estabilidad de la planificación en las cadenas transfronterizas, especialmente en los puntos de enlace entre múltiples tramos de transporte. - Oriente Medio: Como región de transbordo y distribución que conecta Asia y Europa, el valor del seguimiento de contenedores en tiempo real se refleja principalmente en la eficiencia de los traspasos entre distintos tramos de transporte. - Latinoamérica y África: Con largas distancias de reparto de última milla y baja densidad de pedidos, el margen de mejora de eficiencia que aportan el microfulfillment y el enrutamiento predictivo podría ser aún más notable.

Cabe señalar que lo anterior son juicios estructurales basados en las tecnologías y los casos del texto original; el texto original no proporciona datos estadísticos de las regiones correspondientes.

Perspectivas del sector

El enfoque de este artículo se acerca más a una guía de aplicación desde la perspectiva de un proveedor; sus casos empresariales provienen en gran medida de declaraciones públicas de los propios adoptantes de la tecnología, con una orientación clara pero una cobertura limitada. Para quienes planifican redes logísticas, lo que merece seguimiento no es si una tecnología concreta es puntera, sino tres indicadores operativos verificables: el costo de cumplimiento por pedido, los días de rotación de inventario y el tiempo de gestión de pedidos anómalos. Estos tres indicadores determinan si la inversión tecnológica puede convertirse realmente en eficiencia de la cadena de suministro.

Perspectivas futuras

• Si se cumple la predicción de MHI de que “la escala de adopción de soluciones de almacenamiento con IA en 2026 crecerá un 60% respecto de 2020”, el gasto de capital en la parte de almacenamiento se inclinará aún más hacia el software y los robots.
• Partiendo de una tasa de devoluciones que se mantiene en torno al 30%, es posible que la red de logística inversa reciba una inversión en activos y sistemas equivalente a la de la red directa.
• La curva de costos de los combustibles alternativos determinará directamente la viabilidad del objetivo climático de 2040 en el ámbito del transporte.
• Los ámbitos que el texto original no aborda, como el impacto de la programación automatizada en la utilización de la capacidad de transporte troncal, aún requieren validación con datos operativos del sector.

Conclusión

La lista de tecnologías que presenta esta guía apunta, en esencia, a una misma dirección: obtener resiliencia de red a cambio de capacidad de datos. El análisis con IA, la automatización de almacenes, la visibilidad de extremo a extremo y la reconfiguración de la red de última milla actúan, respectivamente, sobre cuatro eslabones —predicción, operaciones, gestión de excepciones y densidad de reparto— y son interdependientes. Para las empresas logísticas, el verdadero desafío no está en la selección tecnológica, sino en vincular los indicadores tecnológicos con los resultados operativos de costo de cumplimiento, rotación de inventario y tiempo de gestión de excepciones en la evaluación.Fuente: DHL Global, «Logistics Innovation: Examples & New Tech You Must Know», https://www.dhl.com/discover/en-global/logistics-advice/essential-guides/startup-logistics