El motor de la IA ruge, pero la logística aún tiene el freno de mano puesto
Imaginemos un futuro donde la cadena de suministro funciona con la precisión de un reloj suizo. Un ecosistema donde los paquetes se anticipan a nuestras necesidades y las rutas se optimizan en tiempo real. Esta es la gran promesa de la Inteligencia Artificial. No obstante, un revelador estudio nos devuelve a la realidad con una pregunta incómoda: ¿está el sector preparado para pisar el acelerador? Un nuevo informe confirma que 2025 es un año de inflexión. Se trata del «II Estudio en Inteligencia Artificial en la Cadena de Suministro», presentado por el Centro Español de Logística (CEL) y Accenture, que expone con claridad que las barreras para la adopción de la IA en logística son mucho más profundas y humanas de lo que pensábamos.
El informe dibuja un panorama de contrastes. Por un lado, la intención de adoptar la IA se ha duplicado respecto al año anterior. Por otro, la ejecución se queda dramáticamente atrás. Nos encontramos, por tanto, en un «año bisagra». Este momento crítico separará a los que lideran la transformación de quienes se quedarán estancados. Las oportunidades para reducir costes, mejorar la sostenibilidad y optimizar operaciones son innegables, pero los obstáculos amenazan con convertir esta revolución en una simple evolución a cámara lenta.
La Gran Paradoja: ¿Por qué la Estrategia no se Convierte en Acción?
El principal hallazgo del estudio es una brecha alarmante entre el discurso estratégico y la realidad operativa. Mientras las empresas hablan de la IA como un pilar de su futuro, sus acciones no reflejan esa misma urgencia. El problema no reside en la disponibilidad de la tecnología, que ha crecido exponencialmente. En realidad, la dificultad está en los cimientos sobre los que se intenta construir. Y esos cimientos, lamentablemente, presentan grietas importantes que frenan la adopción de la IA en la logística.
El Talento Humano: El Verdadero Cuello de Botella
Fernando Domínguez, director de Supply Chain en Accenture, lo resume de forma contundente: el verdadero obstáculo es el capital humano. Los datos son reveladores. Solo una de cada cuatro organizaciones cuenta con equipos técnicos cualificados en IA. Lo que es aún más preocupante: apenas el 15,6% de las empresas ha implementado planes de formación en IA generativa, a pesar de esperar de ella beneficios transformadores. Esto evidencia una de las principales barreras para la adopción de la IA en logística. Tratamos la tecnología como una solución mágica, olvidando que necesita personas capacitadas para dirigirla, interpretarla y escalarla.
Inversión Tímida para una Transformación Gigante
La falta de capacitación se ve agravada por una inversión insuficiente. Según el estudio, un abrumador 71% de las compañías logísticas destina menos del 7% de su presupuesto de innovación a la Inteligencia Artificial. Esta cifra refleja la cautela, o quizás la incomprensión, sobre la magnitud de la transformación. Sin una inversión decidida, es imposible adquirir herramientas de vanguardia, modernizar la infraestructura y financiar la formación continua. En consecuencia, se crea un círculo vicioso que perpetúa el estancamiento.
Los Cimientos Digitales Rotos: Cuando la Tecnología Heredada Sabotea el Futuro
Más allá de las personas y el dinero, existe un problema estructural profundo. Muchas empresas intentan construir un rascacielos digital sobre cimientos anticuados. La fragmentación tecnológica es, quizás, la más técnica de las barreras de adopción de la IA en logística, pero también una de las más paralizantes.
El Desafío de la Integración y los Sistemas Obsoletos
La mayoría de las empresas logísticas operan sobre sistemas de planificación de recursos empresariales (ERP) tradicionales. Estos sistemas son a menudo rígidos, cerrados e incompatibles con las ágiles herramientas de IA actuales. La falta de interoperabilidad impide un despliegue transversal, forzando implementaciones parciales que no aprovechan todo el potencial. Esto genera una paradoja: las grandes corporaciones, con músculo financiero, son las más lentas en adaptarse por su rigidez, mientras que las pymes, más flexibles, carecen de recursos.
Datos en Silos: El Combustible que la IA no Puede Usar
La IA se alimenta de datos de calidad. Sin embargo, el estudio revela una cruda realidad: muchas compañías trabajan con datos desorganizados y almacenados en silos inconexos. Esta fragmentación de la información hace imposible entrenar modelos predictivos fiables. Si los datos sobre inventario, transporte y demanda no dialogan entre sí, cualquier intento de optimización global está condenado a ser mediocre. La modernización de la gestión del dato es, por tanto, un prerrequisito para superar las barreras de adopción de la IA en logística.
Luces de Esperanza: Pioneros que Demuestran que es Posible
A pesar de este panorama, no todo son obstáculos. El informe, cuya fuente original puedes consultar en El Mercantil, también destaca casos de éxito. Empresas como Prologis están utilizando IA generativa y modelos predictivos para anticipar tendencias de uso en sus centros logísticos. Por su parte, ID Logistics aplica la IA de forma intensiva durante picos de demanda como el Black Friday, donde el análisis predictivo es clave para no colapsar.
Estos ejemplos demuestran que los beneficios son tangibles cuando se superan las barreras iniciales. La clave parece estar en empezar con aplicaciones concretas y de alto impacto, como la anticipación de la demanda. Una vez probada su eficacia, la tecnología puede escalarse al resto de la organización con mayor confianza.
Madrid como Ecosistema de Innovación: ¿Una Solución a las Barreras de Adopción de la IA en Logística?
En este contexto, las iniciativas público-privadas son fundamentales. Durante el congreso del CEL, la Comunidad de Madrid se posicionó como un actor proactivo. Anunció un convenio de colaboración con el CEL para analizar el mercado laboral y adecuar la formación a las necesidades reales del sector. Además, está diseñando una nueva estrategia logística a 10-15 años que pondrá el foco en la digitalización y la formación.
A nivel municipal, el Ayuntamiento de Madrid también mueve ficha. Su próxima estrategia de Distribución Urbana de Mercancías (DUM) incluirá la creación de una red pública de lockers para optimizar la última milla, una medida muy demandada. Estas acciones demuestran un entendimiento profundo del problema: superar las barreras para la adopción de la IA en logística requiere un ecosistema favorable que impulse tanto la infraestructura como la formación.
El viaje hacia una logística inteligente está lleno de baches. Este estudio no es un mensaje pesimista, sino una llamada de atención realista. La tecnología ya está aquí, pero la verdadera transformación no consiste en comprar software. Se trata de cambiar la cultura organizativa, invertir en las personas y modernizar los cimientos sobre los que opera el sector.
Las empresas que entiendan que superar la IA en logística y sus barreras de adopción es un reto integral —humano, tecnológico y financiero— serán las que lideren el mercado del mañana. En Virtua Barcelona seguimos cada avance en este campo. La intersección de la IA con sectores cruciales definirá nuestro futuro, y entender sus complejidades es el primer paso. Te invitamos a explorar más en nuestro blog y unirte a la conversación.
