El panorama logístico en México presenta una situación de contrastes. Por un lado, destaca su posición como líder en América Latina impulsado por el nearshoring, según el estudio de State of Logistics 2025, esto refleja el aumento de la demanda en todos los tipos de transporte durante la primera mitad del año. Sin embargo, a pesar del crecimiento, el sector enfrenta desafíos estructurales que ponen en riesgo su eficiencia y sostenibilidad a largo plazo.

Actualmente a nivel internacional, la volatilidad geopolítica y las tensiones comerciales imponen una nueva capa de incertidumbre al mercado. La Cámara Nacional del Autotransporte de Carga (CANACAR) señaló que, en el primer trimestre del 2025, el transporte de carga resintió el impacto de los aranceles, con la mitad de su flota paralizada con mercancía con destino a Estados Unidos, todo derivado del aumento impuesto por el gobierno estadounidense.

A nivel interno, la situación se ve agravada por nuevos desafíos. Según la Cámara Mexicana de la Industria de la Construcción (CMIC), el sobrecosto debido a las deficiencias logísticas equivale alrededor del 4% del PIB. Un costo que se traduce en pérdidas millonarias en el día a día. Por ejemplo, los costos por demoras en el transporte de carga en las principales carreteras de México ascendieron a 169,320 millones de pesos en 2024, lo que intensifica la necesidad de respuestas estratégicas por parte de los departamentos de la cadena de suministro.

A estos retos se añaden la escasez de talento especializado, la fragmentación de los ecosistemas logísticos y la lentitud en la toma de decisiones derivada del exceso de información. Frente a este escenario, James Barroso, director de Estrategia e Inteligencia Artificial de Infor, destaca que los agentes de IA representan una solución decisiva para superar los cuellos de botella cognitivos, operativos y estratégicos que hoy limitan la competitividad del sector.

Inteligencia artificial aplicada a la logística

Los agentes de IA son modelos autónomos, adaptativos y basados en datos que operan en tiempo real. Su función no es sustituir a los gestores de logística, sino potenciar su capacidad de respuesta mediante análisis predictivo, simulación de escenarios y generación de insights estratégicos.

Entre sus beneficios podemos encontrar que ayudan a la  identificación temprana de disrupciones y reconfiguración dinámica de la cadena de suministro; reducen pérdidas por ventas no realizadas, disminución de entregas urgentes y optimización de inventarios, ayudan a mejorar la experiencia del cliente con comunicaciones personalizadas, estimaciones precisas de entrega y modelos de consumo hiper personalizados y finalmente optimizan, reducen emisiones que minimizan la huella de carbono.

Según una encuesta reciente de McKinsey, el 71 % de los consumidores esperan interacciones personalizadas, lo que puede generar incrementos de hasta un 15 % en los ingresos. La hiper personalización habilitada por la IA se convierte así en un pilar estratégico en un mercado cada vez más digitalizado.

En términos de sostenibilidad, los agentes inteligentes optimizan el uso de recursos, reducen los residuos y minimizan las emisiones al elegir rutas más eficientes. Se amplía la trazabilidad, fortaleciendo la cadena de valor y cumpliendo con los requisitos regulatorios y del mercado. Los agentes de IA también pueden contribuir al diseño de estrategias destinadas a reducir la huella de carbono de las empresas, definiendo, por ejemplo, el tipo de embalaje ideal para el envío de productos.

Una apuesta hacia el futuro

“En un entorno logístico desafiante, los agentes de inteligencia artificial emergen como aliados estratégicos para impulsar la eficiencia, reducir costos, aumentar la previsibilidad y fortalecer la experiencia del cliente. Al combinar la superación de las limitaciones cognitivas, el análisis en tiempo real y la aceleración de la experiencia del cliente, la tecnología transforma las operaciones logísticas en un diferenciador competitivo clave.”, afirmó James Barroso, director de Estrategia e Inteligencia Artificial de Infor.