9 IA Y TECNOLOGÍA LOGÍSTICA · 2025 decir el flujo de camiones y optimizar la operativa en muelles con antelación, reduciendo cuellos de botella y tiempos de espera. Este tipo de proyectos de “Smart port” o puerto intel igente” incluyen también el mantenimiento predictivo de grúas, la clasificación automatizada de contenedores y la mejora en la segur idad mediante análisis de vídeo. La colaboración entre autoridades portuarias, terminales y operadores es crítica para explotar plenamente estos beneficios. Los transitarios y agentes de aduanas también se benef ician de la IA generativa y la RPA (automatización robótica de procesos) para acelerar la preparación documental, clasificar mercancías, detectar inconsistencias en la documentación y predecir riesgos de cumplimiento. En España, concretamente, existen iniciativas públicas y privadas para digitalizar las aduanas y explorar herramientas de IA que ayuden a automatizar los procesos de despacho, reduciendo tiempos y errores en el régimen de import/export, ya que la digitalización documental y el uso de modelos para la clasificación arancelaria son áreas de alto impacto. RETOS DE LA IMPLANTACIÓN DE LA IA Lo mismo que las oportunidades que presenta la IA para las empresas de transporte y logística son múltiples, igualmente numerosos son los retos que presenta su implantación en las empresas del sector, agrupándose en varias categorías principales. La calidad y gobernanza de los datos es uno de estos retos, que parte del principio de que la IA es tan buena como los datos. Las empresas logísticas manejan datos fragmentados (telemática de flotas, ERP, TMS, sensores de almacén, documentación aduanera), con formatos y calidades dispares, por lo que integrarlos y garantizar su calidad, trazabilidad y privacidad es el primer reto técnico y organizativo. MARTIN FRIEDRICH Científicodel Departamento deLogísticayTransporte del Fraunhofer Institute for Material FlowandLogistics IML ”La planificación y optimización de rutas, la gestión de flotas, la gestión de almacenes y la predicción de la demanda son áreas especialmente idóneas para la aplicación de la Gen AI en logística” LA ADOPCIÓNMASIVA DE LA IA AÚN SE VE LIMITADA POR BARRERAS RELACIONADAS CON LA INTEGRACIÓN DE DATOS, LAS COMPETENCIAS DIGITALES, LA REGULACIÓN Y LOS COSTES
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