La inteligencia artificial aplicada al transporte y la logística se ha convertido en un pilar estratégico para las grandes cadenas de suministro. Empresas con operaciones logísticas complejas y grandes redes de distribución, ya se están beneficiando del uso de la IA.

Tal y como destaca la revista Harvard Business Review en su artículo “How Generative AI Improves Supply Chain Management”, el uso de la IA y de modelos generativos (LLMs) está revolucionando la gestión de la cadena de suministro al reducir procesos de toma de decisiones de días a minutos, mejorar la previsión de la demanda, optimizar inventarios y aumentar tanto la eficiencia operativa como la satisfacción del cliente.

En la misma línea, Gartner señala que las cadenas de suministro con mejor desempeño invierten más del doble en inteligencia artificial y machine learning que aquellas de menor rendimiento. Su objetivo no se limita únicamente a mejorar la eficiencia o reducir costes; apuestan por automatizar y optimizar procesos clave aprovechando de forma estratégica todos los datos que generan. Esta capacidad de convertir sus activos digitales en información valiosa les otorga una ventaja competitiva significativa frente a sus competidores.

Como vemos en el gráfico, las cifras de adopción de la inteligencia artificial en el transporte y la logística reflejan una creciente implementación de soluciones de IA en áreas críticas como la optimización de rutas, el mantenimiento predictivo, la trazabilidad y también la automatización administrativa.

Estas estimaciones extraídas de estudios de mercado y encuestas globales de Gartner coinciden con las recopiladas por Statista, ArtSmart y otros informes sectoriales (como los de Futurism Technologies, Exploding Topics, SCIRP, Straits Research y SPD Tech), dónde también se destaca cómo la IA se está consolidando como una tecnología esencial para la gestión de inventarios, la predicción de demanda y la visibilidad integral de la cadena de suministro.

Vemos como todas estas fuentes evidencian como el uso de IA ya no es algo experimental, sino una herramienta de uso habitual que está transformando el sector y generando ventajas competitivas tangibles.

A continuación, mostramos algunos ejemplos interesantes del uso de la IA en el sector de la logística, transporte y supply chain.

1. Minimización de “millas vacías” con matching dinámico de cargas

Por ejemplo, Uber Freight utiliza IA para conectar transportistas con cargas continuas, reduciendo las millas recorridas sin carga entre un 10–15 % y mejorando significativamente la eficiencia operativa. El sistema combina tráfico, condiciones climáticas y rutas óptimas en tiempo real, y ha ayudado desde 2023 a reducir esperas en atención al cliente mediante IA a solo 30 segundos promedio.

2. Puertos inteligentes con digital twins y simulaciones en tiempo real

Los llamados smart ports utilizan IA, IoT y big data para simular operaciones portuarias, optimizar flujos de carga y anticipar congestiones sin necesidad de ampliaciones físicas. Esto permite duplicar la capacidad operativa sin invertir en infraestructura adicional y reducir costes de procesamiento.

3. Transporte multimodal online mediante machine learning adaptativo

Algunos sistemas de planificación online (basados en deep reinforcement learning) seleccionan en tiempo real si un contenedor debe ir en tren o camión, ajustándose a cambios y reduciendo costes de transporte entre un 20 % y 55 %, además de aprovechar mejor la capacidad.

4. Semáforos inteligentes que reducen atascos y emisiones en ciudades

Sistemas de transporte inteligente (ITS), como los desarrollados por Carnegie Mellon, utilizan IA para adaptar el tiempo de los semáforos según el flujo de tráfico, reduciendo el tiempo de espera hasta un 25 % y los atascos en un 40 %

5. Mantenimiento predictivo con visión por computadora para flotas terrestres y marítimas

Soluciones impulsadas por IA permiten detectar signos tempranos de fallo en vehículos, equipos portuarios o contenedores refrigerados, evitando averías y optimizando tiempos de servicio con sensores y modelos predictivos

6. IA para previsión de demanda y robótica inteligente

Amazon ha lanzado tres innovaciones clave con IA: Wellspring, un sistema que mejora la precisión de las ubicaciones de entrega usando IA generativa; un modelo avanzado de previsión de la demanda, que optimiza inventarios y ubicación de productos; y capacidades avanzadas de IA para robótica, incluyendo el modelo DeepFleet que mejora la eficiencia de los robots, reduciendo en torno a un 10 % los tiempos de desplazamiento de su flota. Estas mejoras permiten entregas más rápidas, mayor disponibilidad de productos y reducción de costes operativos

7. Transporte con IA y vehículos autónomos en operaciones exteriores

DHL ha desplegado pruebas reales con tractores autónomos eléctricos (EX9) en aeropuertos como Frankfurt y Singapur para mover cargas y remolcar trailers de forma autónoma, además de establecer corredores logísticos en Texas con camiones autónomos en colaboración con Volvo y Aurora Driver. Estas iniciativas respaldan su modelo de logística digital inteligente, mejoran la eficiencia operativa y reducen la huella de carbono, consolidando la IA como motor de innovación en el sector

8. IA para prever demoras y optimizar rutas marítimas a escala global

Maersk utiliza IA generativa para automatizar la planificación de cargas, optimizar rutas marítimas y gestionar inventarios de forma más eficiente. Sus modelos predictivos anticipan demoras portuarias y disrupciones operativas, mejorando la visibilidad de toda la cadena de suministro y acelerando la toma de decisiones críticas, lo que se traduce en mayor eficiencia global y reducción de costes.

La evolución de la inversión en inteligencia artificial aplicada al transporte y la logística muestra un crecimiento exponencial en los últimos años y una proyección muy acelerada durante la próxima década.

En 2019, la inversión en inteligencia artificial aplicada a la logística y la cadena de suministro se estimaba en torno a 8 mil millones de dólares. Para 2024, diversos estudios sitúan el mercado en un rango de 20 a 24 mil millones de dólares (Global Market Insights, ResearchAndMarkets). Las previsiones apuntan a que la inversión superará los 75 mil millones de dólares en 2033, con tasas de crecimiento anual compuestas superiores al 25 %, impulsadas por la automatización de procesos, la optimización de rutas y el uso de análisis predictivo en la cadena de suministro

En conclusión, estas cifras demuestran que la adopción de IA en logística va más allá de una moda, representando una transformación estructural del sector. El crecimiento previsto, oscila entre el 25 % y el 44 % CAGR (Tasa de Crecimiento Anual Compuesta), reflejando una aceleración constante hacia soluciones predictivas, robotizadas y altamente conectadas en transporte y cadena de suministro.