La pluma de: Bernardo Flores, Director de Alvarez & Marsal
Hay empresas que saben lo que vas a comprar antes que tú. No es magia ni intuición: es ciencia de datos aplicada a gran escala, combinando análisis masivo de información con potentes modelos de predicción. Modelos que interpretan patrones de consumo, estiman comportamientos futuros y toman decisiones antes incluso de que ocurran. Y es justo ahí donde empieza la logística predictiva: en cómo esa inteligencia se traduce en acción, reposicionando inventario de manera estratégica, activando robots en centros de distribución y acortando tiempos antes de que el clic suceda y la orden sea confirmada.
La presión sobre las cadenas de suministro aumenta por la volatilidad de la demanda, las disrupciones geopolíticas y la variabilidad en costos logísticos y de insumos. En este contexto, los modelos predictivos permiten actuar con base en escenarios cuantificados, priorizando recursos y reduciendo riesgos antes de que se materialicen.
No es un caso aislado. Una plataforma digital de transporte con presencia global ha logrado reducir hasta 15 % los trayectos vacíos de camiones con algoritmos que asignan cargas en tiempo real y optimizan rutas según tráfico y clima. Una naviera global ha invertido más de 500 millones de euros en inteligencia artificial para automatizar más de un millón de interacciones mensuales con clientes y operaciones. Son movimientos que no solo mejoran el servicio y la experiencia de usuario: rediseñan el modelo operativo, incrementan la eficiencia y proyectan ahorros millonarios.
Detrás de estos avances hay una ola que crece sin detenerse: el mercado global de analítica predictiva ya supera los 18 mil millones de dólares y se multiplicará por cinco para 2032 (Fortune Business Insights). La inteligencia artificial aplicada a logística crece más del 40 % anual (Grand View Research).
¿Y México? El Pulsómetro Logístico 2025 revela un país a dos velocidades. Mientras 66 % de las grandes empresas ya opera con sistemas digitales como TMS/WMS y 14 % ha implementado IA o automatización, solo 15 % de las PyMEs ha digitalizado su operación. El resto sigue gestionando logística por WhatsApp, controlando inventarios en hojas de cálculo y tomando decisiones de forma reactiva.
Esta brecha ya no es tecnológica. Es estratégica y de visión. Porque hoy no gana quien reacciona más rápido, sino quien sabe qué va a pasar y se prepara antes.
La pregunta no es si esta revolución llegará a tu cadena de suministro. Es si estarás listo para decidir antes de que el futuro lo haga por ti.
Referencias:
Amazon Robotics. (2025). Amazon launches a new AI foundation model to power its robotic fleet and deploys its 1 millionth robot. Recuperado de https://www.aboutamazon.com/news/operations/amazon-million-robots-ai-foundation-model
CMA CGM. (2024, abril 6). CMA CGM invests in French AI startup Mistral to transform customer service. Reuters. Recuperado de https://www.reuters.com/technology/artificial-intelligence/shipping-giant-cma-cgm-french-ai-startup-target-customer-service-tie-up-2025-04-06
Fortune Business Insights. (2024). Predictive Analytics Market Size, Share & Industry Analysis, By Component, Deployment, Industry, and Regional Forecast, 2024–2032. Recuperado de https://www.fortunebusinessinsights.com/predictive-analytics-market-105179
Grand View Research. (2024). Predictive Analytics Market Size, Share & Trends Analysis Report by Component, Application, End-use, and Segment Forecasts, 2024–2032. Recuperado de https://www.grandviewresearch.com/industry-analysis/predictive-analytics-market
Pulsómetro Logístico. (2025). Pulsómetro Logístico 2025 – Reporte de Resultados (3ª edición). Ciudad de México: Alvarez & Marsal, CONALOG, AMTI, AMACARGA, BDS, IPADE, CSCMP, GS1 México y The Logistics World.
Uber Freight. (2024). How AI is reshaping freight logistics. Business Insider. Recuperado de https://www.businessinsider.com/ai-trucking-logistics-uber-freight-tech-optimize-routes-2025-4
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