IA y logística: 2025, el año cero de la revolución en las supply chains

IA y logística: 2025, el año cero de la revolución en las supply chains

En 2025, la inteligencia artificial entra de forma sistemática en la logística y el transporte de mercancías, transformando las supply chains, los puertos, los almacenes y las cadenas de producción enteras. Según análisis recientes basados en datos del ISTAT, la adopción de la IA por parte de las empresas italianas casi se ha duplicado en un año, y la logística emerge como uno de los laboratorios más dinámicos de esta transformación, entre la automatización operativa, la optimización predictiva y los nuevos modelos de negocio. [3][9]

Noticia de hoy: la logística descubre la IA como infraestructura crítica

Los últimos análisis del sector hablan abiertamente de una "revolución en curso" ligada a la aplicación cada vez mayor de la inteligencia artificial en la logística y en el transporte de mercancías, hasta el punto de definir 2025 como "año cero de la IA para la logística". [9] Esta definición no es un artificio retórico: se basa en un cambio de escala medible.

Según los datos de la encuesta ISTAT “Empresas e TIC – Año 2025”, el 16,4% de las empresas italianas con al menos 10 empleados utiliza al menos una tecnología de inteligencia artificial, casi el doble con respecto al 8,2% de 2024 y más del triple que el 5% de 2023. [3] Esta aceleración no se distribuye de forma uniforme: la logística, el transporte y las cadenas de suministro conectadas (manufactura, retail, e‑commerce) se encuentran entre los ámbitos más expuestos a la necesidad de optimizar costes, tiempos y resiliencia, y por lo tanto entre los más propensos a experimentar soluciones de IA. [1][9]

Por qué la logística se ha convertido en el banco de pruebas de la inteligencia artificial

Presiones estructurales sobre las supply chains

Las supply chains, ya presionadas por las crisis geopolíticas, la volatilidad de los costes energéticos y los picos de demanda no predecibles, operan hoy en un contexto de márgenes reducidos y expectativas de servicio crecientes. Cuatro fuerzas están empujando a los operadores logísticos y a las empresas manufactureras hacia la IA:

• Variabilidad de la demanda: las estimaciones erróneas generan sobre existencias o falta de stock, con impactos directos sobre los ingresos y el capital circulante. [1]
• Congestión de la infraestructura: los puertos, los nodos intermodales y los centros urbanos deben orquestar flujos cada vez más complejos, en espacios finitos.
• Presión sobre los costes: el combustible, la mano de obra especializada, la manipulación y el almacenaje requieren una reducción estructural del desperdicio.
• Restricciones normativas y sostenibilidad: los objetivos de reducción de emisiones y las nuevas reglas europeas penalizan los modelos poco eficientes y escasamente trazables. [1]

En este marco, la IA no se percibe solo como tecnología "nice to have", sino como infraestructura decisional capaz de transformar datos heterogéneos (sensores IoT, sistemas TMS/WMS, ERP, datos meteorológicos, tráfico) en decisiones operativas automáticas o semiautomáticas. [1][9]

Del dato a la toma de decisiones automatizada

Las soluciones descritas por los análisis del sector giran en torno a tres ejes principales:

• Análisis predictivo: modelos que estiman la demanda futura, los tiempos de tránsito, la probabilidad de retrasos, la saturación de almacenes y medios. [1][9]
• Optimización en tiempo real: algoritmos que recalculan rutas, planes de carga y secuencias de picking cuando cambian las condiciones externas (tráfico, meteorología, averías, cancelaciones de pedidos). [1]
• Automatización inteligente: sistemas que no se limitan a recoger datos, sino que activan directamente acciones (ej. reasignación automática de contenedores, replanificación de slots en muelle, reconfiguración de turnos en almacén). [1][9]

Esta combinación explica por qué 2025 se considera un año de inflexión: el paso es de proyectos piloto aislados a plataformas de IA integradas en el corazón operativo de las cadenas de valor. [1]

Qué están haciendo concretamente las empresas logísticas

Optimización de los transportes y de los recorridos

En los transportes terrestres, marítimos e intermodales, la IA se utiliza para:

• Routing dinámico de los medios: sistemas que calculan rutas óptimas en función del tráfico, ventanas temporales de entrega, prioridades de servicio y restricciones del medio (ej. ADR, altura, peso), actualizando los recorridos en tiempo real. [1][9]
• Consolidación inteligente de las cargas: modelos que combinan pedidos de clientes diferentes para maximizar el coeficiente de llenado de contenedores, camiones y palets, reduciendo viajes en vacío y costes por unidad transportada. [1]
• Previsión de los tiempos de llegada (ETA): algoritmos que integran datos de GPS, port community system, condiciones meteorológicas e histórico de retrasos para proporcionar ETA más precisos, mejorando la planificación a posteriori (almacenes, establecimientos, puntos de venta). [9]

Para los operadores logísticos, esto se traduce en menos kilómetros recorridos, menor consumo de carburante, reducción de los retrasos penalizantes en los contratos y una mayor capacidad de prometer tiempos de entrega realistas y competitivos.

Almacenes inteligentes y automatización adaptativa

En los almacenes, la IA se emplea para coordinar:

• Sistemas de picking automatizados (desde los sorters hasta las lanzaderas y los robots móviles autónomos), que deben moverse de forma coordinada con los operadores humanos reduciendo tiempos muertos y conflictos de recorrido. [1]
• Asignación dinámica de las existencias: posicionamiento de los artículos en las estanterías en base a la demanda prevista y a la frecuencia de recogida, con el objetivo de reducir el tiempo medio de picking y los cuellos de botella en las zonas más transitadas. [1]
• Mantenimiento predictivo de las instalaciones: sensores IoT y modelos predictivos identifican patrones anómalos en motores, cintas y carretillas, planificando intervenciones antes de que se produzca una parada de la instalación costosa. [1][9]

En este contexto, la inteligencia artificial no sustituye los WMS tradicionales, sino que se superpone como layer de optimización continua, capaz de aprender de los flujos reales y adaptar las reglas operativas sin intervención manual constante. [1]

Logística urbana y última milla

La explosión del e‑commerce ha amplificado la complejidad de la última milla. La IA se utiliza para:

• Micro‑planificación de las entregas urbanas: reasignación automática de los repartos en base a las entregas fallidas, a los slots reservados por el cliente y a las restricciones de acceso (ZTL, horarios de carga/descarga). [1]
• Simulación de escenarios: análisis de qué sucedería desplazando un hub urbano, cambiando horarios de entrega o introduciendo nuevos medios (e‑van, cargo bike), apoyando así las decisiones de inversión y los acuerdos con las administraciones locales. [1]
• Monitorización de la customer experience: integración de datos de tracking, feedback y reclamaciones para identificar patrones de mal servicio e intervenir en tramos, filiales o socios críticos. [1]

Marco normativo y gobernanza responsable

La transformación de la logística se produce dentro de un marco normativo europeo y nacional cada vez más articulado.

A nivel UE, el AI Act introduce un enfoque basado en el riesgo, con obligaciones específicas para los sistemas de alto impacto en términos de seguridad, derechos fundamentales y fiabilidad. [1][2] En el sector logístico esto se traduce en la necesidad de evaluar con atención:

• sistemas de vigilancia automatizada en los hubs logísticos;
• algoritmos de scoring que inciden sobre la asignación de las cargas o los turnos de trabajo;
• sistemas de decisión automática que puedan tener un impacto sobre la seguridad, el cumplimiento aduanero o los controles de exportación. [1][2]

En Italia, la ley nacional sobre la inteligencia artificial n. 132/2025 define principios generales para la investigación, el desarrollo y la adopción de la IA, reforzando la centralidad de la responsabilidad humana, la trazabilidad de las decisiones automatizadas y la coherencia con el GDPR y el AI Act europeo. [2] Dos agencias públicas están llamadas a presidir la gobernanza y las notificaciones, involucrando también a las empresas y a las administraciones públicas. [2]

Para los operadores logísticos esto significa que los proyectos de IA deben ser desarrollados con logs de decisión, auditabilidad de los modelos, gestión rigurosa de los datos personales y claros roles de responsabilidad entre los proveedores tecnológicos y las empresas usuarias. [1][2]

Impacto en el Business

Eficiencia operativa y márgenes

La adopción de la IA en la logística tiene un impacto directo sobre los costes operativos, la calidad del servicio y la capacidad de escalar el business. El incremento de empresas que usan la IA – del 5% de 2023 al 8,2% de 2024 hasta el 16,4% de 2025 – refleja la percepción de la IA como palanca económica más que como simple innovación tecnológica. [3][5]

Los impactos principales incluyen:

• Reducción de los costes de transporte gracias a la optimización de los recorridos, la reducción de los viajes en vacío y la mejor saturación de los medios. [1][9]
• Disminución de las paradas operativas mediante el mantenimiento predictivo sobre flotas e instalaciones de manipulación. [1]
• Mejor utilización de los activos (almacenes, docks, bahías de carga) gracias a la planificación algorítmica de los flujos de entrada y salida. [1][9]

Para las empresas cliente de la logística (manufactura, retail, e‑commerce) esto se traduce en lead times más estables, menores roturas de stock y una relación más predecible entre costes logísticos y facturación.

Nuevas métricas de servicio y ventaja competitiva

La inteligencia artificial desplaza la atención de las solas métricas tradicionales (coste por entrega, puntualidad) hacia indicadores más sofisticados:

• precisión de las previsiones de demanda;
• exactitud de los ETA comunicados a los clientes;
• resiliencia de la supply chain frente a shocks imprevistos (eventos meteorológicos, cierres improvisados de infraestructuras, picos de demanda). [1][9]

Los operadores que consiguen integrar la IA de modo maduro pueden:

• proponer servicios premium (ej. ventanas de entrega ultra restringidas garantizadas por algoritmos de routing avanzado);
• ofrecer visibilidad end‑to‑end a lo largo de la cadena, unificando datos de socios diferentes bajo una única plataforma analítica;
• monetizar sus propios datos logísticos, transformándolos en servicios de consultoría y previsión para los clientes industriales. [1]

ROI, riesgos y barreras a la adopción

A pesar del crecimiento, los analistas evidencian que la IA está aún lejos de una difusión generalizada. [3] Las barreras principales incluyen:

• complejidad de integración con sistemas legacy (TMS, WMS, ERP);
• carencia de competencias internas para evaluar, entrenar y gobernar los modelos de IA;
• incertidumbre normativa y reputacional: temor de implementar sistemas percibidos como opacos o potencialmente discriminatorios con respecto a trabajadores y socios. [1][2]

Para obtener un retorno sobre la inversión sostenible, las empresas más avanzadas están adoptando un enfoque gradual:

• partida de casos de uso de alto impacto pero confinados (ej. mantenimiento predictivo sobre una específica línea de sorting);
• medición rigurosa de los KPI pre y post IA;
• progresiva extensión de los modelos, una vez validado el beneficio económico y operativo. [1]

Papel de los socios tecnológicos y supply chains colaborativas

La evidencia empírica muestra que la mayor parte de los proyectos de IA logística nace de ecosistemas que involucran:

• operadores logísticos;
• proveedores de plataformas cloud e IA;
• integradores de sistema;
• a veces, universidades y centros de investigación para el modelado avanzado. [1][9]

Este enfoque permite compartir datos, asignar mejor los costes de desarrollo y acelerar la fase de experimentación, manteniendo sin embargo reglas claras sobre propiedad intelectual, privacidad y seguridad de los datos. Para las empresas de la cadena de suministro, la capacidad de sentarse a esta mesa ecosistémica es ya hoy un factor competitivo tan importante como la dimensión de su propio parque móvil o la superficie de almacenes y hubs. [1]

Un escenario en rápida maduración

Los análisis más recientes indican que en 2025 los contenidos generados por la IA se han convertido en masivos en la web, empujando a las plataformas y a las empresas a apuntar a la calidad y al uso más maduro de las tecnologías. [6] En el mundo de la logística y de las supply chains esta maduración se traduce en el desplazamiento de la IA del marketing y de la experimentación superficial a la espina dorsal de los procesos críticos: planificación, transporte, almacén, última milla. [1][6][9]

El “año cero” de la IA para la logística, descrito por las fuentes del sector, representa por lo tanto menos un punto de llegada y más el inicio de una fase en la que la competitividad de empresas y cadenas de suministro enteras será medida también por su capacidad de:

• construir infraestructuras de datos sólidas;
• integrar modelos predictivos y decisionales en los procesos cotidianos;
• gobernar riesgos y responsabilidad en un marco normativo cada vez más exigente. [1][2][9]

Para profesionales, managers y empresas, el mensaje es claro: la logística no es ya solo una función de soporte, sino el campo de prueba en el que la inteligencia artificial demuestra – con números y resultados operativos – su propia capacidad de redefinir el perímetro del business.