En América Latina, la transformación digital del sector logístico se está acelerando a un ritmo sin precedentes gracias a la incorporación de inteligencia artificial (IA) en diversos procesos operativos y estratégicos. Empresas de todos los tamaños y países están encontrando en la IA una herramienta poderosa para reducir costos, mejorar la eficiencia y ofrecer un mejor servicio a sus clientes. La aplicación va desde sistemas predictivos de demanda y algoritmos de optimización de rutas, hasta soluciones de mantenimiento preventivo en flotas y automatización de almacenes. En esta nota se presentan casos reales de implementación en países como México, Brasil, Colombia, Chile y Argentina, destacando avances, beneficios y desafíos.
Predicción de demanda y gestión de inventarios más inteligentes
Uno de los usos más extendidos de la IA en logística es la predicción de demanda. Empresas como Rappi en Colombia y Magalu en Brasil han implementado modelos de machine learning que analizan patrones históricos de consumo, eventos climáticos, comportamiento de usuarios y fechas especiales para anticipar el volumen de pedidos y adaptar sus niveles de inventario. En el caso de Rappi, esto ha permitido reducir en un 25% el desabasto en productos de alta rotación durante fines de semana y promociones. Por su parte, Magalu reportó en 2024 una mejora del 30% en la rotación de inventario gracias a estas predicciones.
En México, Walmart ha utilizado algoritmos de IA para planificar la reposición automática de productos en sus centros de distribución, tomando en cuenta no solo ventas pasadas, sino también factores externos como precios de la competencia, tendencias de Google y menciones en redes sociales. Esta estrategia ha contribuido a reducir los costos de almacenamiento y a mejorar la disponibilidad de productos en tienda.
Rutas optimizadas y eficiencia en la última milla
La logística de última milla representa uno de los mayores retos operativos y financieros para las empresas de e-commerce y delivery en la región. La IA ha jugado un papel crucial en la optimización de rutas de entrega, especialmente en ciudades densamente pobladas y con tráfico impredecible. En Chile, Cornershop ha desarrollado un sistema basado en IA que elige en tiempo real la mejor combinación de tienda, repartidor y horario para cada pedido, logrando reducir en un 18% los tiempos promedio de entrega en Santiago.
En Argentina, Mercado Libre está utilizando modelos predictivos para planificar rutas según tráfico en tiempo real, clima, horarios de entrega preferidos por los clientes y disponibilidad de centros de distribución. Esto les ha permitido aumentar la densidad de entregas por ruta en un 22% y disminuir los costos logísticos en la ciudad de Buenos Aires.
Otro caso relevante es el de Jünior, una startup brasileña que aplica IA para anticipar cancelaciones, demoras o fallos en la entrega antes de que ocurran, notificando al cliente y reasignando el pedido de forma autónoma. Este modelo, según datos de la propia empresa, ha reducido las entregas fallidas en un 35% y aumentado la satisfacción del cliente en zonas urbanas como São Paulo y Belo Horizonte.
Automatización de almacenes y mantenimiento predictivo
La inteligencia artificial también ha sido clave en el desarrollo de almacenes inteligentes. En Colombia, la empresa Coordinadora implementó un sistema que usa visión computarizada e IA para monitorear en tiempo real el flujo de paquetes, detectar errores en la clasificación y prevenir cuellos de botella. Gracias a esto, lograron aumentar en un 28% la capacidad operativa diaria en su principal centro de distribución en Medellín.
En México, FEMSA Logística está empleando algoritmos para mantenimiento predictivo de sus unidades de transporte, lo que les permite anticiparse a fallos mecánicos antes de que ocurran, programando reparaciones con antelación. La empresa reporta una disminución del 40% en los tiempos de inactividad de vehículos durante el primer semestre de 2024. Esto no solo mejora la eficiencia, sino también la seguridad y la sostenibilidad de la flota.
En Brasil, operadores logísticos como Sequoia Logística han automatizado parcialmente sus centros mediante sistemas de picking por voz y robots guiados por IA, lo que ha permitido aumentar la productividad sin necesidad de incrementar plantilla durante los picos de demanda como el Black Friday.
La adopción de inteligencia artificial en el sector logístico latinoamericano está generando beneficios tangibles en predicción, eficiencia y satisfacción del cliente; sin embargo, su consolidación a gran escala dependerá de la inversión continua, la capacitación del talento humano y la interoperabilidad entre sistemas, lo cual representa una gran oportunidad para transformar la logística regional en una infraestructura más inteligente, resiliente y competitiva.
