La inteligencia artificial crecerá a un ritmo de 44.40% anual en logística y supply chain entre 2025 y 2034, según datos de Precedence Research. Sin embargo, esta expansión choca con una realidad incómoda: la mayoría de empresas en México y América Latina desconoce cómo comenzar sin desembolsar sumas astronómicas. Expertos del sector sostienen que la implementación requiere menos dinero que estructura, y que los primeros pasos no son tecnológicos sino organizacionales.
Gobernanza y ciberseguridad: el cimiento obligatorio
Antes de instalar cualquier herramienta de IA, las empresas deben establecer sus reglas de juego. Alessandro Galvao Do Vale, coordinador de desarrollo de negocio en operaciones tecnológicas de Scitum Telmex, señala que la región carece de una cultura sólida en ciberseguridad. “Lo que más hace falta en América Latina es la cultura en ciberseguridad o la higiene digital”, comenta durante el 2º Foro Scitum, realizado en febrero en la Ciudad de México.
Esta debilidad no es menor. Según el informe Kaspersky ICS-CERT Threat Landscape for Industrial Automation Systems Q2 2025, América Latina ocupa un lugar prominente entre las regiones más expuestas a ciberamenazas dirigidas a sistemas industriales, junto con África, Medio Oriente y Europa del Sur. El 9.18% de los equipos de control industrial en la región fueron blanco de scripts maliciosos y páginas phishing, cifra muy por encima del promedio mundial de 6.49%.
La gobernanza de IA implica definir responsabilidades internas, establecer niveles de autonomía que la máquina puede ejercer y delinear usos permitidos. También requiere evaluar si los datos y sistemas de proveedores cuentan con suficiente protección, un riesgo frecuentemente ignorado. Un hackeo a un proveedor puede paralizar una cadena de suministro durante semanas, generando pérdidas multimillonarias. Galvao Do Vale lo plantea de forma directa: “Si mi proveedor no tiene suficiente seguridad en sus sistemas para que no le peguen y se quede un mes sin producir, ¿cómo afecta eso mi cadena de suministro?”
Educación interna: cambiar el miedo al reemplazo
Un obstáculo invisible pero potente frena la adopción de IA en la región: el temor de los trabajadores a perder empleos. Muchos empresarios, a su vez, creen erróneamente que implementar estas herramientas requiere inversiones masivas desde el inicio. Esta combinación paraliza la toma de decisiones.
La capacitación constante emerge como el filtro más económico para reducir vulnerabilidades. Instruir al personal sobre phishing, uso responsable de datos en redes públicas y principios de ciberseguridad puede marcar la diferencia entre una operación segura y un desastre. Paralelamente, comunicar que la IA no reemplaza trabajo sino que potencia a quienes la operan es fundamental para ganar apoyo interno. “La IA no va a reemplazar tu trabajo, pero sí alguien que usa la IA. La herramienta no hace nada sola, necesita que alguien la opere, incluso la IA agéntica necesita vigilancia humana”, explica Galvao Do Vale.
Diversos estudios muestran que empresas altamente automatizadas que no vieron los beneficios esperados fallaron precisamente en estos primeros pasos: no establecieron objetivos claros, no definieron parámetros de uso o no blindaron su seguridad. Comenzar con capacitaciones sobre cómo la IA puede potenciar productividad genera aceptación tanto en directivos como en empleados, abriendo la puerta para avanzar con confianza.
Identificar dónde realmente duele la operación
Implementar IA por moda es un desperdicio de recursos. La estrategia correcta es identificar “fricciones operativas” cuantificables donde esta tecnología genere impacto medible. En México, Felipe Ordóñez de Promologistics señala que aunque 38% de las empresas ya utilizan IA en algún proceso, su madurez es desigual y frecuentemente desenfocada.
Los procesos donde actualmente genera mayor retorno son gestión de transporte y fletes, evaluación de proveedores y pronósticos de ventas. En casos documentados de Brasil, modelos de IA aplicados a optimización de inventarios generaron ahorros anuales de hasta 9 millones de dólares. En otro caso, mejorar la precisión de pronósticos redujo el margen de error (MAPE) y generó retornos superiores a 12 millones de dólares. Estos resultados provinieron de modelos que analizaron variables específicas: históricos de demanda, rotación de inventario, órdenes en tiempo real y niveles críticos.
La clave está en buscar “dolor” real: variabilidad impredecible en demanda, exceso de inventario que inmoviliza capital de trabajo, rupturas frecuentes de stock o baja visibilidad de inventarios. Ordóñez agrega que ciertos algoritmos han logrado disminuir el exceso de inventario hasta en 40%, un indicador que se traduce directamente en liberación de capital operativo.
Elegir la arquitectura correcta de IA
No toda inteligencia artificial resuelve el mismo problema. La elección depende del objetivo y de la madurez digital de la organización. La IA generativa asiste en análisis de datos y aumento de productividad. La IA conversacional mejora interacción y soporte con clientes y operarios. La IA agéntica, en cambio, marca un punto de inflexión: no solo genera información o recomendaciones, sino que ejecuta acciones dentro de parámetros definidos.
En logística, pasar de observar la operación a gestionarla activamente implica usar arquitectura agéntica para reajustar rutas ante congestión, activar inventarios alternos o recalibrar pronósticos sin intervención manual constante. Sin embargo, requiere vigilancia humana permanente para evitar errores críticos. Los expertos de ConaLog recomiendan comenzar con objetivos pequeños, bien delimitados y medibles, para que los resultados puedan cuantificarse. Solo después, cuando el personal entienda la herramienta, avanzar hacia procesos más complejos.
De pilotos a escala progresiva
La evolución debe seguir un ciclo claro: analizar datos, recomendar acciones, ejecutarlas dentro de límites, aprender del resultado. Los pilotos controlados son la puerta de entrada. Medir KPIs desde el inicio permite cuantificar ahorros concretos y justificar inversiones mayores ante stakeholders. Una vez que los primeros casos generan retorno comprobado, la organización puede avanzar hacia arquitecturas más sofisticadas.
Jerónimo Cardoze de Amazon Web Services enfatiza que la discusión ya no gira en torno a si implementar IA, sino a cómo hacerlo con estructura, responsabilidad y objetivos claros. Esto significa que las empresas que logren adoptar estas herramientas de forma disciplinada obtendrán ventajas competitivas sostenidas, mientras que quienes experimenten sin dirección terminarán invirtiendo dinero sin ver retorno.
La transformación hacia una cadena de suministro inteligente no es un proyecto aislado de tecnología, sino un cambio estructural que combina gobernanza robusta, ciberseguridad reforzada, selección cuidadosa de casos de uso, métricas financieras claras y gestión del cambio organizacional. Las empresas que comienzan con pequeños pasos bien definidos, sin pretender automatizar todo de una vez, son las que logran convertir la IA en verdadera ventaja operativa. La región no está rezagada por falta de tecnología, sino por falta de método. Eso sí se puede cambiar sin esperar a invertir millones
📰 Fuente: Google News
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