La inteligencia artificial se perfila como uno de los principales habilitadores de la logística en 2026, no tanto por su capacidad de automatizar tareas, sino por su impacto en la calidad y velocidad de las decisiones. Su aplicación se concentra en áreas clave como la optimización dinámica de rutas, la predicción de la demanda y la identificación de oportunidades para reducir costos operativos.
En el caso de la optimización de rutas, los sistemas basados en IA permiten ajustar recorridos en función de variables como el tráfico, las condiciones climáticas o los bloqueos viales, lo que contribuye a mejorar los tiempos de entrega y el uso de los recursos. En paralelo, los modelos predictivos ayudan a estimar volúmenes de despacho y patrones de consumo, facilitando una planificación más precisa y alineada con la demanda real.
Otra de las aplicaciones relevantes de la inteligencia artificial es la generación de recomendaciones orientadas a reducir costos por kilómetro recorrido, por hora de operación o por vehículo, a partir del análisis de grandes volúmenes de datos históricos y en tiempo real. De acuerdo con McKinsey, la implementación de IA en el transporte puede reducir entre un 5% y un 15% los costos logísticos, dependiendo del nivel de madurez tecnológica de cada organización.
Estos desarrollos han llevado a que la inversión en soluciones tecnológicas para la logística deje de considerarse un gasto operativo y pase a formar parte de las estrategias de sostenibilidad y escalabilidad de las empresas. La incorporación de plataformas especializadas permite estandarizar procesos, mejorar el control y facilitar el crecimiento sin perder visibilidad sobre la operación.
Logística ultrarrápida y experiencia del cliente
El crecimiento del comercio electrónico y el cambio en las expectativas de los consumidores han impulsado modelos de logística orientados a entregas cada vez más rápidas y flexibles. Las opciones de despacho el mismo día, al día siguiente o en ventanas de una a dos horas están acelerando la adopción de esquemas de logística hiperlocal, que incluyen microalmacenes urbanos, dark stores y centros de distribución de proximidad.
Estas configuraciones buscan acercar el inventario al consumidor final y reducir los tiempos de entrega, al tiempo que plantean nuevos desafíos en términos de coordinación, control y costos. Según proyecciones de crecimiento del retail digital (GPC+1), esta tendencia continuará expandiéndose en 2026, impulsada por consumidores que priorizan no solo el precio, sino también la rapidez, la conveniencia y la flexibilidad en la entrega.
En este contexto, la experiencia del cliente se integra de manera directa con la operación logística, ya que los tiempos de despacho, la visibilidad del pedido y la capacidad de respuesta ante incidencias influyen en la percepción del servicio. La adopción de tecnologías que permitan coordinar múltiples puntos de entrega, gestionar inventarios distribuidos y ofrecer información en tiempo real se vuelve un componente estructural de los modelos logísticos emergentes.
“La inversión en logística pasó de ser un gasto para convertirse en una necesidad”, señaló Angel, al referirse a la implementación de soluciones tecnológicas que permiten construir operaciones más inteligentes, escalables y alineadas con un mercado en transformación constante. Para 2026, la consolidación de la digitalización logística se presenta como un proceso en curso, marcado por la integración de datos, la automatización de decisiones y la adaptación a nuevas dinámicas de consumo.
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