El Centro Español de Logística (CEL) y la consultora tecnológica NTT DATA han presentado en Logistics & Automation, en IFEMA, un estudio sobre automatización y digitalización de la cadena de suministro con empresas de transporte y logística, distribución, comercio electrónico, industria, automoción, gran consumo y salud. La conclusión más llamativa es la distancia entre lo que las empresas esperan de la inteligencia artificial y lo que están dispuestas a delegar en ella. Dos de cada tres, el 67%, sitúan la automatización cognitiva y el uso de IA en la planificación y la gestión como su principal prioridad para los próximos años, pero solo el 3,7% considera adecuado que un sistema de IA tome y ejecute decisiones de forma completamente autónoma. El modelo preferido, para el 48%, es aquel en el que la máquina recomienda y una persona valida.
La predicción de la demanda es el uso de la IA más extendido, mencionado por el 93% de las empresas participantes, por delante de la simulación de escenarios y la optimización de la planificación. Solo el 11% tiene en marcha proyectos de IA agéntica, sistemas capaces de encadenar tareas y actuar con cierta autonomía. En automatización física, el 52% de las empresas se sitúa en un nivel intermedio y el 26% en un nivel avanzado, y entre las que ya han robotizado parte de su operativa, el 70% tiene almacenes automáticos y el 62% sistemas en los que la mercancía llega hasta el operario, conocidos como goods-to-person.
El transporte es el ámbito con más camino por recorrer. Según el estudio, el 60% de las empresas no utiliza todavía capacidades avanzadas de gestión del transporte, y el 81% considera que la integración de datos de principio a fin de la cadena es la capacidad más importante para avanzar hacia una cadena de suministro inteligente, por encima de la propia IA o de la analítica avanzada. Las dos cifras juntas describen bien el punto en que se encuentran muchas empresas, que han automatizado el almacén pero siguen gestionando el transporte con herramientas que no comparten información con los sistemas de sus clientes ni de sus proveedores, justo en los traspasos donde se producen buena parte de las esperas y las incidencias.
Carmen González, gerente de innovación para cadena de suministro en NTT DATA, sostiene que las empresas han superado la fase de exploración y ahora necesitan resultados tangibles de lo que han invertido. Santiago Vesga, director de Innovación y Desarrollo del CEL, prevé un modelo híbrido en el que la tecnología asuma las tareas repetitivas y el análisis de datos, y las personas se ocupen de la supervisión, las excepciones y las decisiones estratégicas. El CEL presenta el estudio como el punto de partida de un observatorio permanente sobre la automatización y la IA en la logística.
La cautela que muestran las empresas ante la autonomía de la IA tiene una explicación operativa. Un sistema que decide solo necesita datos fiables y completos, y el propio estudio reconoce que la calidad del dato, la integración entre sistemas y la madurez de los procesos siguen siendo los principales frenos. Mientras más de la mitad de las empresas no tengan una gestión avanzada del transporte y la información no fluya entre los distintos actores de la cadena, la validación humana seguirá siendo menos una elección que una necesidad, y la pregunta de cuánto delegar en la máquina dependerá de cuánto se avance antes en lo que el 81% de las empresas ya considera prioritario.
Carlos Zubialde
