Inteligencia artificial transforma logística en Latinoamérica
Empresas enfrentan retos logísticos por falta de visibilidad de equipos y rutas ineficientes.
Por Deyanira Vázquez | Reportera
En América Latina, muchas compañías reportaron dificultades para localizar a vendedores, técnicos, asesores o repartidores. La falta de información generó rutas ineficientes, reprocesos y costos elevados que afectaron la competitividad en el mercado regional.
Según el Banco Interamericano de Desarrollo (BID), los costos logísticos alcanzaron hasta el 30% del valor de un producto. Esta cifra resultó tres veces mayor que en países desarrollados y afectó directamente la satisfacción del cliente.
El impacto en la relación con consumidores fue evidente: 58% no volvió a comprar en empresas que incumplieron los tiempos de entrega. La eficiencia logística se convirtió en un factor crítico para mantener la fidelidad y la confianza de los clientes.
IA en operaciones logísticas
El QS World Future Skills Index 2025 reportó que entre 2018 y 2024, el número de empresas mexicanas que utilizan inteligencia artificial creció 965%. En 2024, 362 compañías aplicaron IA en distintos procesos, incluyendo la optimización logística.
En el sector logístico, una encuesta citada por Riviera Maya News indicó que de 1,500 tomadores de decisión, la mitad de las compañías ya empleaba tecnologías de IA. Estas soluciones buscaron optimizar rutas, reducir tiempos y mejorar la eficiencia de los equipos en campo.
La Localización Inteligente surgió como herramienta clave para enfrentar retos de visibilidad y trazabilidad. Estas tecnologías recopilaron y analizaron datos geográficos transformándolos en conocimiento estratégico para decisiones, reducción de costos y ahorro de tiempo operativo.
Plataformas como Datarutas 2.0, desarrolladas por Servinformación, integraron inteligencia artificial, geolocalización y planeación en tiempo real. La infraestructura de Google Cloud permitió centralizar la gestión de rutas, formularios y tráfico en un entorno digital único.
Funcionalidades de Datarutas 2.0
La Torre de Control web de Datarutas 2.0 incluyó módulos como la Capa de Tráfico y ServiRoutes, además de ServiForms para gestión de formularios en línea. La plataforma facilitó la transmisión de ubicación y comunicación en tiempo real con los equipos de campo.
La aplicación móvil, compatible con Android 9+, permitió a los usuarios reportar ubicación, avances de tareas y recopilar datos críticos desde cualquier punto de operación. Esto fortaleció la coordinación entre los equipos de campo y los centros de control centralizados.
Omar Enrique Huertas Escallón, líder de Logística y Rutas de Servinformación, informó que cinco de cada diez empresas logísticas ya aplicaron IA y datos georreferenciados. Esto permitió planear, ejecutar y fortalecer operaciones, logrando mayor eficiencia, rentabilidad y reducción de costos operativos.
La cobertura de Datarutas 2.0 incluyó toda Latinoamérica, con cartografía actualizada de Colombia, Perú y Ecuador. La plataforma se convirtió en un recurso estratégico para mejorar productividad, visibilidad de equipos y planificación de rutas logísticas.
La herramienta también contribuyó a la sostenibilidad ambiental, al optimizar rutas y reducir consumo de combustible. Las empresas reportaron menores emisiones y una operación más eficiente, alineada con estándares de responsabilidad social corporativa.
Ventajas competitivas de IA
La integración de inteligencia artificial y geolocalización redefinió la eficiencia en la cadena de suministro. La visibilidad de equipos y rutas se convirtió en ventaja competitiva, garantizando entregas puntuales y reducción de reprocesos.
La analítica avanzada de datos permitió predecir tiempos de entrega y ajustar operaciones ante contingencias. Esto mejoró la confiabilidad del servicio, redujo costos operativos y optimizó el uso de recursos humanos y materiales.
El uso de IA en logística generó mayor control sobre inventarios y seguimiento de pedidos. Las compañías pudieron reaccionar con rapidez ante retrasos, cambios de ruta o condiciones externas, como tráfico o clima adverso, aumentando la satisfacción del cliente.
El análisis de geolocalización permitió identificar patrones de movilidad y diseñar rutas más eficientes. Esto se tradujo en ahorro de tiempo, reducción de kilómetros recorridos y optimización de la utilización de vehículos y personal.
Las empresas aplicaron IA para segmentar clientes, priorizar entregas y equilibrar cargas de trabajo. Los sistemas automatizados contribuyeron a mejorar tiempos de respuesta, desempeño de los equipos de campo y eficacia operativa general. –sn–
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