La compañía estadounidense Infios, especializada en soluciones de ejecución de cadena de suministro y presente en más de 70 países con más de 5.000 clientes, acaba de anunciar la ampliación de las capacidades de inteligencia artificial integradas en su plataforma de gestión de almacenes. El movimiento no es cosmético: el foco está en casos de uso específicos con impacto operativo inmediato, una declaración de intenciones que refleja el punto en que se encuentra el sector, cansado de proyectos piloto que no llegan a producción.
La propuesta de Infios se articula en torno a tres funciones concretas que resuelven fricciones habituales en la operativa diaria de cualquier almacén de cierto volumen.
La primera es la resolución inteligente de incidencias, que utiliza datos del sistema de gestión de almacenes en tiempo real para diagnosticar problemas como pedidos bloqueados o inventario mal ubicado, ofrecer al operador las causas raíz y proponer acciones correctoras sin necesidad de escalar al personal más experimentado. El efecto práctico es doble: se reduce el tiempo de resolución y se libera a los perfiles técnicos para tareas de mayor valor.
La segunda es un asistente de conocimiento conversacional, que integra la documentación de producto y los procedimientos operativos de cada empresa en una interfaz de lenguaje natural. Cualquier operario puede consultar cómo ejecutar un proceso sin esperar a un supervisor, lo que tiene un impacto directo en la incorporación de nuevos empleados y en la consistencia de la ejecución, dos puntos de tensión habituales en almacenes con alta rotación de plantilla.
La tercera función está orientada al rendimiento individual: el sistema analiza los datos de productividad de cada operario y genera recomendaciones personalizadas para los responsables de equipo, eliminando la necesidad de que el supervisor realice ese análisis manualmente antes de dar feedback. En operaciones con decenas o cientos de personas trabajando en paralelo, ese ahorro de tiempo de preparación tiene un efecto acumulado relevante.
Lo que une a estas tres funciones es una misma lógica: la inteligencia artificial deja de ser una capa de análisis separada de la operación para integrarse directamente en los flujos de trabajo diarios, en el momento en que la decisión o la corrección son necesarias. La diferencia con los sistemas de reporting tradicionales es precisamente esa, el tiempo entre el dato y la acción se comprime hasta hacerse prácticamente nulo.
Para los responsables de operaciones logísticas, la pregunta relevante no es si la IA llegará al almacén, porque ya está aquí, sino en qué procesos genera retorno real y en cuáles sigue siendo más ruido que solución. La apuesta de Infios por casos de uso acotados y medibles apunta en la dirección correcta, ya que en un entorno donde los márgenes son estrechos y la tolerancia al error es baja, la tecnología que no demuestra impacto en semanas difícilmente sobrevive al siguiente ciclo presupuestario.
Carlos Zubialde
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