2024 | INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y TECNOLOGÍA LOGÍSTICA La Inteligencia Artificial (IA) se ha convertido en una herramienta clave para transformar la distribución urbana de mercancías y las operaciones logísticas en carretera, enfrentándose a desafíos como el aumento del tráfico, la demanda de rapidez en las entregas y la sostenibilidad. El crecimiento del comercio electrónico ha puesto una presión sin precedentes sobre la última milla y la IA ayuda a las empresas de logística a responder a estas demandas mediante el análisis y la optimización en tiempo real, mejorando la precisión y reduciendo los tiempos de entrega. La IA también se emplea para gestionar el tráfico en zonas urbanas, anticipando y evitando congestiones. Un ejemplo es el proyecto Smart Dum Data de CITET, que busca mejorar la logística en áreas urbanas de carga y descarga mediante el uso de Big Data. Este proyecto ha llevado a cabo un análisis avanzado de datos en zonas DUM (Distribución Urbana de Mercancías), permitiendo la creación de servicios digitales como conocer los patrones de estacionamiento y/o ocupación predictivos y modelos de predicción de la demanda. Tanto operadores logísticos como ayuntamientos se benefician de estos datos, optimizando los flujos de tráfico y minimizando el impacto ambiental. OPTIMIZACIÓN DE RUTAS EN TIEMPO REAL El uso de la IA en la optimización de rutas de entrega ha abierto una nueva dimensión en la logística actual, aunque todavía no se ha aprovechado plenamente su potencial . Un estudio del Cent ro Españo l de Log í st i ca (CEL) y Accenture destaca cómo la plani f icación de rutas ha avanzado hacia so l uc i ones impu l sadas por IA que integran datos históricos y en tiempo real. Estas plataformas pueden combinar información de sensores IoT, pronóst icos meteorológicos y patrones de tráf ico para ajustar rutas en función de even t os i n e s p e r a - dos, como cierres de carreteras por inclemencias climáticas, optimizando los recursos y evitando rupturas de stock. Sin embargo, el uso óptimo de la IA en esta área aún está en desarrollo, y se espera que en los próximos años esta tecnología aporte mejoras significativas en eficiencia, precisión y resiliencia de la actividad logística. MANTENIMIENTO PREDICTIVO PARA FLOTAS SEGURAS El mantenimiento predictivo es otro avance clave en la carretera. Gracias a la supervisión en tiempo real de flotas, la IA permite prever fallos antes de que ocurran, mejorando la seguridad de los vehículos, reduciendo costes operativos y logrando procesos logísticos más resilientes. Esta supervisión constante ayuda a identificar patrones de desgaste y a tomar decisiones de mantenimiento predictivo, evitando averías en momentos críticos. INTEROPERABILIDAD Y TRAZABILIDAD DE LA CARGA La gestión colaborativa y sostenible de la carga también se ha visto favorecida por la IA. Mediante el análisis de grandes volúmenes de datos en tiempo real, la IA permite el seguimiento preciso de bultos, optimizando los flujos de carga y anticipando posibles incidencias en el transporte. Esto no solo mejora la trazabilidad, sino que también reduce los errores y los tiempos de entrega, aumentando la eficiencia operativa en toda la red logística. Gracias a la IA, los sistemas de trazabilidad pueden estandarizar y automatizar el intercambio de información sobre la ubicación y el estado de los envíos, garantizando que todos los eslabones de la cadena de suministro tengan una visión común y actualizada del inventario en tránsito. Además, la implementación de IA permite que estos sistemas operen con altos niveles de seguridad, protegiendo la información crítica y fortaleciendo la confianza entre los diferentes actores logísticos. AUTOMATIZACIÓN DE VEHÍCULOS Y DRONES En sectores de gran demanda, estos sistemas ayudan a reducir los tiempos de entrega y los costes. Con el avance de la IA generativa, es probable que estos dispositivos también se entrenen en simulaciones complejas, perfeccionando su funcionamiento en entornos reales y contribuyendo al crecimiento de sistemas de entrega automatizados. PERSPECTIVAS Y DESAFÍOS DE FUTURO La implementación de la IA en la carretera no solo aporta mejoras técnicas, sino que también exige una formación especializada para el personal. Según la última Encuesta Global de McKinsey sobre IA, el 67% de las organizaciones espera invertir más en IA durante los próximos tres años, pero esto conllevará una recapacitación en estas tecnologías para el personal, permitiendo que tanto el equipo humano como el modelo de negocio de las empresas se adapten a este cambio de paradigma. SANTIAGO VESGA Director de Proyectos de CITET El impactode la IA en la carretera Santiago Vesga es licenciado en Administración y Dirección de Empresas por la Universidad Rey Juan Carlos y tiene experiencia en proyectos financiados por la Unión Europea, habiendo trabajado en la distribución de fondos comunitarios y en programas de aceleración. En CITET, Vesga se dedica a fomentar el ecosistema innovador en el sector logístico. Se encarga de lanzar y coordinar los proyectos de innovación en los que participa el clúster y es director de Proyectos de CITET. FIRMA INVITADA
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