La Inteligencia Artificial (IA) ha revolucionado el mundo y la vida moderna. La utilizamos de manera cotidiana, ya sea como asistente virtual o para que nos haga recomendaciones personalizadas en alguna plataforma digital.
La integración de la IA en múltiples sectores ha demostrado su capacidad para optimizar procesos y mejorar la eficiencia operativa. En el ámbito del transporte y la logística, esto no es la excepción, ya que su uso se ha vuelto esencial para las empresas, particularmente en procesos que requieren rapidez y precisión, como la última milla. Esto cobra aún mayor relevancia ante el crecimiento del comercio electrónico y la gran demanda de entregas de productos y mercancías.
De acuerdo con datos de la consultora Mordor Intelligence, el ecommerce en México alcanzó un valor de 28 mil 950 millones de dólares en 2024 y se proyecta un crecimiento anual promedio del 13.27%, alcanzando los 53 mil 970 millones de dólares en 2029. Además, cifras de la consultora Blacksip estiman que durante 2023 el 70% de la población mexicana realizó al menos una compra en línea, porcentaje que incrementará al 90% en 2029.
Este panorama sugiere que la logística de la última milla experimentará una demanda creciente en los siguientes años. Por ello, cada vez más empresas están adoptando la IA como una herramienta clave en procesos como la gestión de rutas, la automatización de almacenes y la atención y satisfacción del cliente. Esto no sólo les permite reducir costos en la cadena de suministro, sino también optimizar la experiencia del usuario.
Sin embargo, su implementación también plantea diversos desafíos, en especial para las pequeñas y medianas empresas, pues su incorporación implica una inversión considerable en tecnología, infraestructura y en la capacitación del capital humano.
Aplicaciones de la IA
Leonardo Waissmann, Cofundador de la empresa de tecnología Charla, explica que las compañías que deciden adoptar alguna herramienta de IA, especialmente las generativas, lo hacen principalmente para tres aplicaciones: el mejoramiento y automatización de sus procesos, aumentar sus ingresos por servicios y mejorar la satisfacción del cliente, así como disminuir los costos operativos mediante una gestión logística más eficiente.
En la logística de última milla, la IA es clave para procesos que involucran desde el almacenamiento y la catalogación de productos hasta la anticipación de volúmenes de entrega y temporadas de alta demanda, basándose en datos históricos y tendencias de consumo. Asimismo, funge como un asistente eficiente en la gestión de inventarios.
Lo anterior toma relevancia en temporadas de alta demanda como el Hot Sale, el Buen Fin o Navidad; por ejemplo, tan sólo en 2024 se estimó que las compras online en México crecieron un 110% durante dichas temporadas. De acuerdo con la plataforma logística SimpliRoute, Ciudad de México concentró el 33% del volumen de entregas, seguida por Nuevo León, con el 9.56%; Jalisco, con el 9.51%; Veracruz, con el 5.05%, y Puebla, con el 4.89%.
En los centros de distribución, su utilización se ha vuelto imprescindible para la automatización de robots y sistemas de gestión inteligente, agilizando la preparación de pedidos y mejorando la eficiencia de las instalaciones.
Además, los datos analizados por la IA diseñan estrategias óptimas de almacenamiento, asegurando que los productos más solicitados estén en zonas de fácil acceso. Por otra parte, esta tecnología permite determinar la mejor forma de distribuir la carga en los vehículos de reparto para maximizar el uso del espacio y reducir costos de transporte.
Desde una perspectiva sostenible, la IA contribuye a optimizar el uso de energía mediante el monitoreo y control eléctrico, a la vez que reduce desperdicios de productos al prever fechas de vencimiento.
La IA en la gestión de flotas
Para Raúl Méndez, Director Asociado de Global Logistics and Consulting, a través de la IA las compañías de logística o aquellas que incursionan en el reparto de sus productos buscan la obtención y visibilidad de datos e información que les permitan tomar decisiones operativas.
La última milla atiende dos grandes bloques: el servicio y los costos. Pero yo agregaría un tercero: el crecimiento. Porque si hay una mala experiencia del cliente, lógicamente te va a afectar en el crecimiento, y si no eres eficiente te va a afectar en tus costos operativos, en tu rentabilidad”, señala en entrevista con Alianza Flotillera.
En ese tenor, la IA es una herramienta crucial para la gestión de flotas, permitiendo el diseño de rutas eficientes en tiempo real por medio del análisis de tráfico, incidentes viales y condiciones meteorológicas. Un ruteo inteligente no sólo garantiza entregas puntuales, sino que también reduce los trayectos de traslado y el consumo de combustible, promoviendo así la disminución de la huella de carbono
Además, en sincronía con los centros de distribución, las predicciones de alta demanda y el análisis de datos históricos y patrones de compra ayudan a las compañías a asignar vehículos y personal de manera óptima, aprovechando al máximo las unidades y operadores disponibles.
La data monitoreada y recabada por la IA permite detectar patrones en el rendimiento de los vehículos de reparto, con lo que es posible anticiparse a fallas antes de que ocurran. Esto minimiza costos de reparación y reduce tiempos de inactividad.
En términos de seguridad, la IA analiza el comportamiento de los conductores mediante el registro de velocidad, frenados bruscos e incluso signos de fatiga. Esta información permite a las empresas implementar estrategias correctivas para mejorar la seguridad de los operadores y optimizar la eficiencia en las entregas.
Desafíos a la vista
A pesar de sus múltiples ventajas, la adopción de la IA en la última milla enfrenta diversos obstáculos en países como México, principalmente aquellos relacionados con la infraestructura, conectividad e inversión en tecnología.
El costo de implementación es un reto considerable para las pequeñas y medianas empresas, que no sólo deben adquirir la tecnología y la infraestructura necesaria, sino también capacitar a su personal para garantizar un uso eficiente y maximizar sus beneficios.
En muchas compañías, además, existe cierta resistencia al cambio, particularmente en empresas familiares donde aún se realizan procesos de manera tradicional y no cuentan con personal especializado en herramientas de IA.
Otro desafío clave es la ciberseguridad, ya que la recopilación y el uso de datos representan riesgos en términos de protección de información y confidencialidad, tanto para colaboradores como para clientes.
No obstante, a medida que estas barreras se superen, la IA se consolidará como un pilar clave para el futuro de la logística, transformando y optimizando la última milla en México.
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