La inteligencia artificial ha dejado de ser una promesa para convertirse en el cerebro silencioso de la automatización logística. Desde la planificación hasta la robótica, su impacto ya se deja notar en la operativa diaria, aunque el verdadero cambio no está solo en la tecnología, sino en cómo se integra en procesos, datos y personas.
La inteligencia artificial lleva años presente en la logística, aunque no siempre bajo ese nombre. Como recuerda Javier Miguélez, presidente de ARME, “la IA se lleva usando mucho tiempo en robótica y ha tenido un impacto brutal”. Sin embargo, el momento actual viene marcado por una nueva fase en la que su papel evoluciona desde la automatización de tareas concretas hacia la toma de decisiones en tiempo real.
En este contexto, los almacenes y las cadenas de suministro comienzan a operar bajo una nueva lógica: la de sistemas capaces de interpretar, anticipar y adaptarse. No se trata solo de hacer más con menos, sino de hacerlo mejor y, sobre todo, más rápido. La diferencia está en la capacidad de gestionar la complejidad.
La IA entra en la operativa
La incorporación de inteligencia artificial en la intralogística no responde a una revolución repentina, sino a una evolución progresiva que está transformando la forma en la que se gestionan las operaciones. En palabras de Sébastien Colledani, director de Innovación de GXO Iberia, la IA está pasando a ser “una capa más de orquestación” dentro del almacén.
Según afirma el directivo, su función principal no es sustituir procesos, sino optimizarlos desde dentro. Cada día, en un centro logístico, se toman miles de decisiones: asignación de recursos, secuenciación de pedidos, gestión de inventario o respuesta ante incidencias. La IA permite gestionar ese volumen de información en tiempo real, aportando contexto y velocidad a la toma de decisiones.
Ese mismo enfoque se traslada al ámbito de la distribución. Desde Grupo IFA, su Head of Logistics, Ricardo Barrios *1 , insiste en que el verdadero salto se produce cuando las operaciones dejan de ser reactivas para convertirse en predictivas. “Pasamos de apagar fuegos a planificar”, resume. En ese proceso, la inteligencia artificial actúa como un copiloto que permite anticipar escenarios y mejorar la capacidad de respuesta.
En esta misma línea, Rafael Pérez, CIO de DHL Express España, señala que la automatización y la IA ya están teniendo un impacto tangible en la operativa diaria, especialmente en entornos de alto volumen como los hubs internacionales. Tecnologías como los sistemas robotizados de inducción y clasificación permiten procesar hasta 1.500 envíos por hora con altos niveles de precisión, reduciendo tareas repetitivas y mejorando la productividad.
En entornos de e-commerce, donde la complejidad del catálogo se multiplica, este impacto resulta aún más evidente. Desde Deporvillage, Sergio Morales, su director de logística destaca que la inteligencia artificial está permitiendo aprovechar mejor los datos disponibles para tomar decisiones más precisas, especialmente en la previsión de la demanda. En un sector marcado por la alta variabilidad —con productos que combinan múltiples tallas y colores—, la IA permite identificar qué referencias se agotarán antes de generar roturas de stock y cuáles corren el riesgo de quedarse inmovilizadas en el almacén, optimizando así tanto la compra como la gestión del inventario.
Además, Morales asegura que su aplicación abre nuevas posibilidades en la operativa interna. La capacidad de simular decisiones antes de ejecutarlas —como modificar flujos, reorganizar zonas o ajustar turnos— permite anticipar el impacto de los cambios y mejorar la eficiencia sin asumir riesgos innecesarios.
No obstante, ambos coinciden en un punto clave: la tecnología solo aporta valor cuando se apoya en una base sólida. Procesos bien definidos, datos fiables y una operativa estructurada siguen siendo el punto de partida imprescindible para que la IA funcione.
“La IA se lleva usando mucho tiempo en robótica; la diferencia ahora está en cómo acelera procesos y amplía sus capacidades, pero sigue siendo totalmente dependiente de las personas.”
Javier Miguélez (ARME)
IA y robótica: del robot programado al sistema autónomo
Si hay un ámbito donde la inteligencia artificial está marcando un antes y un después es en la robótica aplicada a la intralogística. El salto no está únicamente en la automatización de tareas, sino en la capacidad de los sistemas para interpretar su entorno y tomar decisiones de forma autónoma.
Desde ABB Robotics, Olivier Pommares, Logistics Account Manager de la compañía lo explica como un cambio de paradigma: “la IA ha pasado de ser un elemento de optimización a convertirse en un habilitador fundamental de una nueva generación de robótica autónoma y versátil”. En otras palabras, se ha superado el modelo de robots programados para dar paso a sistemas capaces de adaptarse a entornos dinámicos y variables.
Este avance se hace especialmente visible en procesos donde la variabilidad es la norma. La manipulación de productos no homogéneos, la gestión de devoluciones o el tratamiento de flujos propios del e-commerce son escenarios donde la robótica tradicional encontraba límites claros. Hoy, gracias a la visión artificial potenciada por IA, los sistemas son capaces de operar en ese “caos organizado” con niveles de precisión superiores al 99%.
La diferencia está en la capacidad de percibir y decidir. Los robots ya no solo ejecutan órdenes: identifican objetos, seleccionan la mejor forma de manipularlos y ajustan sus trayectorias en tiempo real. Todo ello sin necesidad de infraestructuras rígidas, lo que abre la puerta a entornos mucho más flexibles.
En este punto, la inteligencia artificial actúa como el nexo entre datos, decisión y ejecución. Como señalan desde GXO, el verdadero valor surge cuando se conectan estos tres elementos en un mismo entorno operativo. Es lo que empieza a definirse como una logística “software-defined”, donde la inteligencia del sistema pesa tanto o más que el propio hardware.
Aun así, desde el ámbito sectorial se introduce un matiz importante. Para Miguélez, el impacto de la IA en robótica no es nuevo, aunque sí lo es su evolución. La diferencia ahora está en su capacidad para acelerar procesos como la generación de algoritmos o reducir los tiempos de despliegue, aspectos clave para extender la automatización a más entornos.
Retos: la base invisible de la IA
A pesar del avance de la inteligencia artificial en el ámbito logístico, su implantación a gran escala sigue enfrentando desafíos que van más allá de la tecnología. El paso de modelos teóricos o pilotos controlados a entornos operativos reales es, hoy por hoy, uno de los principales puntos críticos.
Uno de los factores más recurrentes es la calidad del dato. Las organizaciones disponen de grandes volúmenes de información, pero no siempre estructurada, actualizada o conectada. Desde Grupo IFA, Ricardo Barrios advierte de la necesidad de trabajar previamente sobre esa base, aplicando metodologías de estandarización que permitan a la IA aprender de forma fiable. Sin ese paso previo, cualquier iniciativa tecnológica corre el riesgo de quedarse en un ejercicio teórico sin impacto real.
A ello se suma la complejidad de integración. En entornos logísticos donde conviven múltiples sistemas, equipos y proveedores, incorporar soluciones basadas en inteligencia artificial requiere asegurar la interoperabilidad y la coherencia operativa. Desde GXO subrayan que la clave no es solo desplegar tecnología, sino hacerlo sobre procesos suficientemente maduros y con una gobernanza clara que garantice la seguridad, la privacidad y el uso responsable de los datos.
En el ámbito de la robótica, este reto se traduce también en la necesidad de simplificar el acceso a la automatización. Tal y como explican desde ABB Robotics, la integración de distintos componentes —robots, sensores, software— ha sido tradicionalmente una barrera, especialmente en entornos menos estandarizados.
El factor humano: el verdadero punto de inflexión
Más allá de lo técnico, emerge un desafío transversal que condiciona cualquier despliegue: las personas. La escasez de talento especializado sigue siendo una barrera relevante, especialmente en entornos donde la automatización requiere perfiles técnicos avanzados.
Pero el reto no es solo captar talento, sino transformar la cultura operativa. Para Javier Miguélez, el principal freno no está en la tecnología, sino en las personas. La formación, la experiencia y, sobre todo, la motivación de los equipos, resultan determinantes para que estas soluciones se adopten de forma efectiva.
En la misma corriente, desde IFA destacan la importancia de la gestión del cambio cultural. En muchas organizaciones, la operativa sigue siendo en gran parte manual y reactiva, lo que dificulta la adopción de herramientas avanzadas. El verdadero desafío consiste en que los equipos entiendan que la inteligencia artificial no compite con su trabajo, sino que lo complementa.
Convencer, formar y acompañar se convierte así en una tarea estratégica. Porque, en última instancia, la tecnología está disponible, pero su impacto dependerá de la capacidad de las organizaciones para integrarla en su día a día y evolucionar junto a ella.
“Estamos pasando de robots programados a sistemas capaces de interpretar su entorno y tomar decisiones en tiempo real, redefiniendo lo que es posible en automatización.”
Olivier Pommares (ABB Robotics)
Hacia la logística autónoma: el siguiente paso
Si algo queda claro es que la inteligencia artificial no es un fin en sí mismo, sino el motor de una transformación más profunda. El siguiente paso ya no consiste únicamente en automatizar procesos, sino en avanzar hacia modelos logísticos capaces de operar de forma autónoma, adaptativa y conectada en tiempo real.
En este contexto, la convergencia entre datos, robótica y software será determinante. Desde GXO apuntan a una evolución basada en plataformas de IA capaces de gestionar la operación en tiempo real, integradas con sistemas de automatización física cada vez más avanzados. Conceptos como la physical AI, los copilotos operativos o la gestión inteligente de incidencias comienzan a consolidarse en las operaciones más avanzadas.
La robótica, por su parte, seguirá ampliando su alcance. Olivier Pommares, de ABB Robotics, señala que el desarrollo se dirige hacia sistemas capaces no solo de ejecutar tareas, sino de comprender, adaptarse y colaborar con las personas. Esta evolución permitirá a los robots operar en entornos donde hasta ahora la automatización era inviable, impulsando una progresiva democratización de su uso.
Un modelo conectado, con las personas en el centro
Desde Grupo IFA, la visión apunta a una cadena de suministro completamente conectada, en la que la inteligencia artificial actúe de forma transversal, integrando información desde la fábrica hasta el punto de venta —tanto físico como online— en tiempo real. Un modelo en el que la toma de decisiones deje de estar fragmentada para convertirse en un flujo continuo.
En paralelo, la IA generativa empieza a abrir nuevas vías de eficiencia más allá de la operativa. En DHL Express, por ejemplo, su aplicación en atención al cliente mediante chatbots permite gestionar miles de consultas diarias de forma inmediata, liberando a los equipos para centrarse en tareas de mayor valor.
Esta evolución también se refleja en el e-commerce. Desde Deporvillage destacan que la inteligencia artificial permitirá anticipar con mayor precisión la demanda, los costes y los niveles de productividad, facilitando la toma de decisiones en entornos cada vez más complejos.
Aun así, incluso en escenarios altamente automatizados, el papel de las personas seguirá siendo determinante. Como recuerda Javier Miguélez, la evolución será cada vez más estrecha entre inteligencia artificial, robótica y operativa logística, pero seguirá siendo “totalmente dependiente de las personas”.
En definitiva, el futuro de la logística no se construirá únicamente sobre tecnología más avanzada, sino sobre la capacidad de integrar inteligencia, procesos y talento en un mismo sistema. Un equilibrio en el que la IA no sustituye, sino que amplifica.
*1 Ricardo Barrios actualmente desempeña su función como como director de Operaciones de ALBE-Lácteas del Jarama.
*Este reportaje fue originalmente publicado en el Nº 84 de la revista Cuadernos de Logística.
