Cecilia Hermida, Country Manager de México y Spanish LATAM para Infor. Foto: cortesía. Portal ERP México.
La inteligencia artificial promete transformar la logística. El reto ya no se centra en la tecnología, sino a saber dónde aplicarla, con qué datos y para qué objetivo de negocio.
La conversación empresarial se encuentra dominada por la inteligencia artificial. En prácticamente cualquier foro de supply chain, innovación o tecnología, la IA aparece como la solución para optimizar operaciones, reducir costos y mejorar la toma de decisiones. Sin embargo, la realidad operativa es más compleja. Todo el mundo habla de IA, pero relativamente pocas organizaciones la utilizan de manera efectiva.
En el sector logístico, la diferencia entre experimentación y adopción real no depende de la disponibilidad de tecnología; las herramientas cada vez resultan más accesibles. El verdadero desafío consiste en identificar dónde la inteligencia artificial genera valor tangible y dónde aún predomina el marketing sobre la aplicación práctica.
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Dónde la IA sí funciona hoy
Existen áreas dentro de la inteligencia artificial aplicada a supply chain donde el impacto ya es claro y medible.
Uno de los casos más consolidados es el forecasting de demanda. Los modelos avanzados analizan grandes volúmenes de datos históricos, patrones de consumo y variables externas para generar pronósticos más precisos. Esto permite reducir quiebres de stock, disminuir inventarios innecesarios y mejorar la planeación de la cadena de suministro.
Otro caso relevante corresponde a la optimización de ruteo en transporte. Los modelos predictivos integran variables como tráfico, tiempos de entrega, capacidad de flota y condiciones operativas. Con esta información, las empresas ajustan rutas de forma dinámica y mejoran la eficiencia logística.
También destaca el demand planning, donde la inteligencia artificial integra información proveniente de múltiples fuentes —ventas, promociones, estacionalidad o comportamiento del cliente— para fortalecer la planeación de la cadena de suministro. En estos escenarios, la IA ya produce mejoras operativas concretas.
Las verdaderas barreras para adoptar IA en logística
Contrario a lo que suele pensarse, los principales obstáculos para implementar la automatización logística en México no son el costo ni la disponibilidad tecnológica.
La primera barrera es la falta de claridad en los casos de uso. Antes de implementar inteligencia artificial, las empresas necesitan identificar procesos específicos donde la tecnología resuelva problemas operativos concretos.
La segunda barrera corresponde a la calidad de los datos. Los modelos de IA dependen de información confiable y estructurada. Sin una base sólida de datos logísticos —inventarios, órdenes, tiempos de tránsito o desempeño operativo— los resultados difícilmente serán consistentes.
A esto se suma una brecha organizacional. En comparación con 2025, más empresas consideran que su estrategia se encuentra preparada para adoptar inteligencia artificial. De acuerdo con Deloitte, 42% de las organizaciones afirma que su estrategia está altamente preparada para la adopción de IA, pero muchas aún reconocen debilidades en infraestructura tecnológica, calidad de datos, gestión de riesgos y talento especializado.
Este desfase revela un factor clave: el conocimiento organizacional. En muchos casos, las empresas no enfrentan resistencia al cambio, sino una falta de familiaridad con el potencial real de estas herramientas dentro de sus operaciones.
Del entusiasmo a la ejecución
La conversación sobre inteligencia artificial en supply chain evoluciona con rapidez. El foco ya no se concentra únicamente en la tecnología, sino en su aplicación práctica dentro de procesos logísticos reales.
Las organizaciones que buscan avanzar hacia una adopción efectiva suelen comenzar con tres principios claros: identificar un caso de uso concreto, asegurar la calidad de los datos y desarrollar capacidades internas para operar estas soluciones.
Solo entonces la inteligencia artificial se convierte en una herramienta concreta para mejorar la eficiencia y la toma de decisiones en la logística moderna.
