20/10/2026 MUNDO MARÍTIMO

La incorporación de inteligencia artificial (IA) en la gestión de las cadenas de suministro está ampliando el uso de la información logística, desde el seguimiento de cargas y operaciones hasta el análisis de riesgos, la evaluación de escenarios y la planificación de respuestas ante interrupciones.

Aunque las plataformas de visibilidad en tiempo real y las torres de control permiten supervisar distintas etapas del transporte y la distribución, representantes de compañías como Maersk, Schneider Electric y PUMA coinciden en que el desafío consiste en utilizar esos datos para respaldar decisiones operacionales.

Stuart Whiting, ejecutivo de cadena de suministro de Schneider Electric, explicó que “se trata de tomar los datos que aparecen en los paneles de visibilidad y convertirlos en capacidades para percibir, detectar, predecir y recomendar. Poder identificar y visualizar los riesgos en la cadena de suministro, pero también anticiparse y detectarlos para proponer soluciones y generar escenarios sobre los que podamos actuar”, señaló.

De la visibilidad a la planificación de operaciones

Desde Maersk, Mikkel Rasmussen, responsable global de Crecimiento de Ventas, planteó que “la próxima frontera no consiste en visualizar la cadena de suministro, sino en transformar esa información en recomendaciones y luego llevarlas a la práctica”.

La combinación de inteligencia artificial, datos operacionales y conocimiento logístico permitiría analizar alternativas ante cambios en las condiciones del transporte, la disponibilidad de capacidad o los tiempos de entrega.

Sin embargo, Thomas Liske, vicepresidente de Logística de PUMA, advirtió que la incorporación de IA debe responder a necesidades concretas. “Las personas deben analizar cuál es realmente el problema que queremos resolver, cuál es el beneficio y cómo podemos actuar a partir de los resultados”, sostuvo.

Integración tecnológica y decisiones humanas

La implementación de inteligencia artificial también plantea desafíos relacionados con los sistemas existentes, la organización del trabajo y la adaptación de los procesos internos.

El especialista tecnológico Pramod Varma sostiene que la adopción de estas herramientas requiere integrarlas a las actividades habituales de los trabajadores, en lugar de obligar a las personas a modificar completamente sus procedimientos para utilizar una nueva tecnología.

Esto implica incorporar mecanismos de supervisión, establecer criterios para el uso de la información y desarrollar procesos de implementación gradual.

Por su parte, Yossi Sheffi, profesor del Centro de Transporte y Logística del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), advierte que las decisiones en las cadenas de suministro suelen involucrar objetivos que pueden entrar en conflicto.

Por ejemplo, una alternativa de transporte puede reducir los tiempos de entrega, pero aumentar los costos. Del mismo modo, una decisión sobre inventarios puede afectar simultáneamente el nivel de servicio, el capital disponible y los objetivos ambientales.

Colaboración entre operadores logísticos y clientes

Otro ámbito de aplicación corresponde al intercambio de información entre compañías y proveedores de servicios logísticos.

La planificación de una cadena de suministro puede requerir datos provenientes de transportistas, operadores de infraestructura, centros de distribución y clientes. Su integración permitiría identificar riesgos y evaluar alternativas que no podrían analizarse utilizando únicamente la información de una empresa.

En este contexto, Rasmussen señaló que “la inteligencia artificial nos permite resolver problemas que antes no podíamos. Sin embargo, eso requiere que lo hagamos juntos. La capacidad de un proveedor logístico para desarrollar soluciones conjuntamente con sus clientes adquiere cada vez mayor importancia”.