James Barroso, director de Estrategia e IA en Infor.
Muchas operaciones logísticas en la industria alimentaria mexicana aún dependen de personas: supervisores, operadores y encargados de inventario resuelven excepciones, ajustan procesos y mantienen la continuidad operativa gracias a la experiencia acumulada durante años, pero gran parte de ese conocimiento no está documentado. Este no es el problema; el problema es cuando ese talento se va.
La salida de un colaborador con 20 o 25 años de experiencia no solo deja una vacante; también deja decisiones operativas que el sistema no sabe replicar, como rutas, criterios de surtido, manejo de incidencias, dinámicas con proveedores o patrones estacionales que solían vivir únicamente en su experiencia.
De acuerdo con Infor, la dependencia del conocimiento tácito representa uno de los riesgos menos atendidos en logística, pero también de los más preocupantes.
“El problema no es perder a un empleado, sino que la operación dependa de conocimientos que nunca fueron capturados por el sistema. Ahí es donde una empresa descubre que digitaliza transacciones, pero no su operación”, señaló James Barroso, director de Estrategia e IA en Infor.
En la industria alimentaria, donde los márgenes de error son mínimos, esto impacta directamente en los tiempos de entrega, precisión de inventarios, trazabilidad y control de perecederos. De hecho, de acuerdo con la Comisión para la Cooperación Ambiental, en México las pérdidas y desperdicios de alimentos podrían llegar a los 28 millones de dólares anuales, una cifra que también refleja el costo operativo de procesos poco estandarizados y decisiones que todavía dependen de conocimiento informal.
Además, el contexto laboral aumenta la presión. De acuerdo con ManpowerGroup, el 70% de las empresas en México reportan dificultades para encontrar talento especializado en 2026, particularmente en áreas técnicas y operativas relacionadas con digitalización y operaciones logísticas.
Para Infor, muchas empresas todavía entienden la digitalización como automatización de tareas, cuando uno de los mayores retos es capturar conocimiento operativo antes de que desaparezca. El problema es que gran parte de la industria aún se encuentra lejos de una adopción madura de tecnología. Según Infor, el 71% de las empresas logísticas en México todavía se encuentra en fases iniciales, como evaluación o pilotos, respecto al uso de inteligencia artificial en su operación. Esto provoca que muchas compañías sigan dependiendo de experiencia individual para mantener continuidad y resolver incidencias críticas.
Cuando hay rotación, expansión, nuevos centros de distribución o crecimiento acelerado, la operación pierde consistencia. También aparece otro problema silencioso: dos turnos distintos ejecutan el mismo proceso de manera diferente porque la lógica operativa nunca quedó estandarizada.
“La diferencia entre una operación que escala y una que se vuelve frágil está en dónde vive el conocimiento. Si vive en las personas, la empresa siempre operará con vulnerabilidad”, agregó Barraso.
Para la compañía, el siguiente paso en logística consiste en convertir el sistema de gestión de almacén en una memoria institucional capaz de preservar decisiones, procesos y aprendizaje operativo, pues permite reducir tiempos de onboarding, disminuir errores y mantener continuidad operativa sin depender de conocimiento informal.
