La inteligencia artificial generativa se presenta como uno de los catalizadores más potentes para la transformación de la logística global.
Los datos son ciertamente inspiradores: estimaciones recientes apuntan a que para 2028, aproximadamente el 25% de los indicadores clave de rendimiento (KPI) en logística estarán potenciados por soluciones de IA en logística.
Más aún, se prevé que hacia 2027, la mitad de las empresas del sector ya habrán incorporado herramientas inteligentes en sus procesos de negociación con proveedores.
Las promesas son ambiciosas: incrementos del 45% en eficiencia de la cadena de suministro, mejoras sustanciales en puntualidad de entregas y una reducción drástica de errores operativos.
Pero aquí surge la pregunta fundamental que todo profesional de la logística debe plantearse: ¿estamos realmente preparados para este salto tecnológico?
La brecha entre expectativa y capacidad real
A pesar del entusiasmo generalizado y las proyecciones optimistas, la implementación efectiva de IA en logística enfrenta obstáculos significativos que no podemos ignorar.
Tres barreras destacan por encima del resto:
1. Déficit de competencias internas: Muchas organizaciones carecen del talento necesario para diseñar, implementar y gestionar sistemas de IA. No hablamos solo de científicos de datos o ingenieros de machine learning, sino también de profesionales de logística capaces de traducir problemas operativos reales en soluciones técnicas viables.
2. Escasez de datos fiables: La IA se alimenta de datos. Sin embargo, numerosas empresas descubren tarde que sus sistemas de información están fragmentados, que la calidad de sus datos es cuestionable o que simplemente no disponen del volumen histórico necesario para entrenar modelos predictivos robustos.
3. Inmadurez de sistemas existentes: Implementar IA sobre infraestructuras tecnológicas obsoletas o poco integradas es como construir un edificio de última generación sobre cimientos débiles. La transformación digital previa es, muchas veces, un requisito ineludible.
El año de la experimentación cautelosa
Durante 2024, hemos sido testigos de un fenómeno interesante: la proliferación de proyectos piloto. Organizaciones de todos los tamaños están experimentando con análisis de riesgos mediante IA, optimización de rutas con algoritmos predictivos, chatbots para atención a clientes y proveedores, o sistemas de previsión de demanda.
Esta fase de exploración es necesaria y valiosa. Sin embargo, plantea interrogantes críticos:
¿Estamos midiendo adecuadamente el retorno real de estas iniciativas? Muchas pruebas piloto carecen de métricas claras de éxito más allá del simple «funcionamiento técnico».
¿Hemos identificado con precisión qué problemas concretos queremos resolver? La tentación de implementar IA «porque sí» puede llevarnos a invertir recursos en soluciones buscando problemas, en lugar de lo contrario.
¿Sabemos cuándo un proceso se beneficia realmente de IA y cuándo bastaría con una mejora más convencional? No todo problema logístico requiere algoritmos sofisticados; a veces, estandarizar procedimientos o mejorar la comunicación interna tiene mayor impacto.
Más allá de la experimentación: Hacia el despliegue estratégico
La inteligencia artificial no es una varita mágica que transformará automáticamente nuestras operaciones. Requiere una combinación crítica de elementos:
Inversión sostenida: No solo en tecnología, sino en formación, cambio cultural y rediseño de procesos.
Talento multidisciplinar: Equipos donde converjan conocimientos de logística, análisis de datos, tecnología y gestión del cambio.
Estrategia integradora: Una visión clara de cómo la IA se alinea con los objetivos de negocio, los valores de la organización y las necesidades reales de clientes y proveedores.
La reflexión esencial es esta: antes de invertir en cualquier iniciativa de IA, debemos tener absolutamente claro el «para qué».
¿Buscamos reducir costes operativos?
¿Mejorar la experiencia del cliente?
¿Aumentar la resiliencia ante disrupciones?
¿Optimizar el uso de recursos?
Cada objetivo requiere aproximaciones diferentes y métricas de éxito distintas.
Preguntas para la reflexión profesional
Te invito a considerar estas cuestiones en el contexto de tu propia organización:
¿Qué problemas logísticos específicos experimentas actualmente que podrían beneficiarse genuinamente de IA?
¿Dispones de los datos necesarios, con la calidad suficiente, para alimentar sistemas inteligentes?
¿Tu equipo tiene las competencias necesarias o estás dispuesto a invertir en formación y contratación?
¿Cómo medirás el éxito más allá de indicadores técnicos?
¿Qué procesos deberías mejorar o estandarizar antes de introducir IA?
El camino del piloto al despliegue real
La transición de la experimentación al despliegue operativo a gran escala es quizás el mayor desafío. Algunos factores que pueden facilitar este salto incluyen:
Definición clara de casos de uso prioritarios basados en impacto potencial y viabilidad técnica
Involucramiento temprano de usuarios finales para asegurar adopción y refinamiento continuo
Establecimiento de métricas de éxito concretas y medibles desde el inicio
Creación de estructuras de gobernanza que garanticen calidad de datos y ética en el uso de IA
Desarrollo de planes de gestión del cambio que aborden miedos, resistencias y necesidades de formación
Una invitación al diálogo constructivo
La transformación de la logística mediante inteligencia artificial será un viaje colectivo, no una carrera individual. Necesitamos compartir aprendizajes, tanto éxitos como fracasos, para acelerar la maduración del sector.
¿Qué obstáculos has encontrado en tus primeros pasos con IA en logística?
¿Qué aproximaciones han funcionado mejor en tu contexto específico? ¿Cómo estás equilibrando innovación con prudencia operativa?
¿Quieres profundizar más en cómo la IA está transformando la logística? Explora otros artículos en nuestro blog donde analizamos casos prácticos, metodologías de implementación y tendencias emergentes en inteligencia artificial aplicada a la cadena de suministro.
La logística inteligente se construye con conocimiento compartido.
El sistema operativo basado en IA y voz. El día que dejamos de hacer clic
Piensa en tu primera vez frente a un ordenador. ¿Recuerdas cómo tuviste que aprender dónde hacer clic, qué menú abrir, cómo navegar entre ventanas? Durante cuatro décadas, los humanos hemos sido los que aprendimos el idioma de las máquinas. Hemos memorizado atajos de teclado, organizado carpetas en estructuras jerárquicas, y desarrollado una especie de «pensamiento iconográfico» donde sabemos que un símbolo de papelera significa «eliminar» y una lupa significa «buscar».
Pero, ¿y si todo ese aprendizaje hubiera sido innecesario? ¿Y si la máquina pudiera, simplemente, hablarnos en nuestro idioma?
Esta es exactamente la apuesta que acaba de poner sobre la mesa Humain, un sistema operativo basado en IA, una startup de inteligencia artificial respaldada por el Fondo de Inversión Pública de Arabia Saudí (PIF). El pasado 28 de octubre, en la novena edición de la Future Investment Initiative (FII9) en Riad, presentaron Humain One, su sistema operativo agnóstico basado en IA que unifica funciones empresariales como recursos humanos, finanzas, compras y productividad dentro de una única interfaz basada en lenguaje.
No estamos hablando de un asistente de voz más. Estamos hablando de un sistema operativo completo que pretende reemplazar la forma en que Windows y macOS han funcionado desde mediados de los años 80.
¿Qué es exactamente Humain One?
Para entender la propuesta de valor, es importante comprender quién está detrás. Humain fue lanzada en mayo bajo el Fondo de Inversión Pública del reino y está presidida por el Príncipe Heredero Mohammed bin Salman. Su CEO, Tareq Amin, antiguo ejecutivo de Rakuten y NEOM, tiene una visión clara: convertir la IA en un socio activo que comprende tus objetivos, anticipa necesidades y ejecuta tareas de forma autónoma.
La idea central es revolucionaria en su simplicidad: en lugar de hacer clic en iconos para abrir aplicaciones discretas, ahora expresas tu intención con palabras. Como lo explicó Amin en el Fortune Global Forum: ya no miras iconos donde haces clic, ahora hablas tu intención, es decir, un sistema operativo basado en IA y voz.
La arquitectura detrás de la magia
Pero, ¿cómo funciona técnicamente? Aquí es donde la cosa se pone interesante:
1. El motor de orquestación agnóstica Humain One está impulsado por el motor de orquestación agnóstica de Humain y su modelo de lenguaje amplio enfocado en árabe, ALLAM. Este sistema permite que la IA entienda el contexto, coordine múltiples tareas y ejecute acciones a través de sistemas y agentes conectados.
2. Infraestructura de inferencia ultrarrápida Todos los modelos de IA que alimentan Humain One funcionan en la infraestructura de inferencia ultrarrápida de Groq, alojada en Dammam, Arabia Saudí. Esto es clave para entender la promesa de rapidez: no se trata solo de comprender el lenguaje, sino de ejecutar las tareas casi instantáneamente.
3. Hardware dedicado La compañía ya ha lanzado el Humain Horizon Pro AI PC en la cumbre Snapdragon de Qualcomm, un dispositivo específicamente diseñado para ejecutar este sistema operativo. Incluye un botón Humain dedicado que activa instantáneamente el sistema.
Del concepto a la realidad: casos de uso concretos
La promesa suena bien en teoría, pero ¿qué significa en la práctica? Imagina estos escenarios en tu día a día:
En Recursos Humanos
En lugar de navegar por múltiples pantallas, sistemas y aprobaciones, simplemente dices: «Aprueba la solicitud de vacaciones de María para la próxima semana y ajusta el calendario del equipo». Humain One incluye agentes autónomos como el Leave Manager que automatiza solicitudes de permisos, aprobaciones y seguimiento con total cumplimiento normativo.
En Compras y Finanzas
«Genera el informe de gastos del tercer trimestre, identifica las categorías que han superado el presupuesto y envía un resumen al CFO». El sistema no solo extrae datos de múltiples fuentes, sino que los analiza, interpreta tendencias y presenta conclusiones accionables.
En Logística (aquí es donde se pone interesante para nosotros)
«Analiza los retrasos en las rutas de la zona norte durante el último mes, cruza con datos meteorológicos y propón optimizaciones de rutas alternativas». Lo que normalmente requeriría acceder a tu TMS, extraer datos, abrirlos en Excel, cruzarlos con información externa y crear visualizaciones, ahora es una conversación de 30 segundos.
La compañía ha estado probando el sistema operativo internamente para sus propios sistemas de nómina y recursos humanos, lo que sugiere que no se trata solo de vaporware: hay uso real detrás de la tecnología.
El ecosistema que están construyendo
Lo fascinante de Humain no es solo el sistema operativo basado en IA, sino la visión completa del stack tecnológico que están montando. Humain es una empresa global de inteligencia artificial que ofrece capacidades completas de stack de IA en cuatro áreas principales: centros de datos de próxima generación, infraestructura de alto rendimiento y plataformas en la nube, modelos avanzados de IA y soluciones transformadoras de IA.
Esto incluye:
6 gigavatios de capacidad de centros de datos planificados
Fábricas de IA con hasta 500 megavatios de capacidad de cómputo
Miles de GPUs NVIDIA de última generación, incluyendo un supercomputador de IA con 18,000 unidades NVIDIA GB300 Grace Blackwell
Alianza con Replit para convertir Arabia Saudí en una «Nación de Codificadores de IA»
Humain Chat, una app de IA en árabe lanzada en agosto, entrenada con el mayor dataset en lengua árabe del mundo
Arabia Saudí no está jugando: está construyendo la infraestructura completa para posicionarse como líder global en IA para finales de esta década.
Las preguntas incómodas (que debemos hacernos)
Ahora viene la parte crítica. Como profesionales que trabajamos con tecnología día a día, no podemos simplemente dejarnos deslumbrar por las promesas. Necesitamos hacernos las preguntas difíciles.
1. ¿El fin de las aplicaciones como las conocemos?
Si Humain One realmente funciona como promete, ¿qué pasa con el ecosistema de aplicaciones empresariales actual? ¿SAP, Oracle, Salesforce se convertirán en simples bases de datos a las que la IA accede? ¿O veremos una guerra de ecosistemas donde cada proveedor intente «encerrar» sus datos?
El modelo tradicional de software empresarial se basa en interfaces especializadas y flujos de trabajo predefinidos. Si la IA puede navegar entre sistemas sin que el usuario lo note, el poder se desplaza de quien controla la interfaz a quien controla los datos y los modelos de IA.
2. La ambigüedad del lenguaje natural
Un clic es binario: hiciste clic o no lo hiciste. Una frase como «prepara algo para la reunión de mañana» puede interpretarse de mil formas diferentes. ¿Qué es «algo»? ¿Qué nivel de detalle? ¿Qué formato? ¿Qué tono?
La capacidad del sistema para manejar esta ambigüedad, para hacer las preguntas correctas de seguimiento, y para aprender las preferencias específicas de cada usuario será su verdadera prueba de fuego.
Aquí entra en juego un concepto clave: la intención vs. la instrucción. Los sistemas tradicionales requieren instrucciones precisas. Un sistema basado en intención debe inferir lo que realmente quieres, no solo ejecutar lo que dices.
3. El dilema de la privacidad y el control
Aquí está el elefante en la habitación: un sistema que escucha y comprende cada orden tiene acceso sin precedentes a toda tu información empresarial y personal.
¿Dónde se almacenan esas conversaciones? ¿Quién tiene acceso a los patrones de uso? ¿Se utilizan para entrenar futuros modelos? Los modelos funcionan en infraestructura alojada en Arabia Saudí, lo que plantea preguntas sobre jurisdicción de datos, especialmente para empresas europeas o estadounidenses sujetas a GDPR o regulaciones similares.
Y más allá de la privacidad, está el tema del control: en un sistema tradicional, si algo sale mal, sabes qué botón pulsaste. Si le dices a una IA «gestiona mis gastos» y comete un error, ¿dónde está la trazabilidad? ¿Cómo auditas decisiones tomadas por un modelo de lenguaje?
4. La brecha de adopción
Cambiar décadas de comportamiento aprendido no es trivial. Piensa en cuánto tiempo le tomó a la gente adoptar interfaces táctiles en smartphones. Ahora multiplica esa curva de aprendizaje por la complejidad de confiar en que una IA interprete correctamente tus necesidades empresariales críticas.
Habrá una generación de trabajadores que se sienta más cómoda haciendo clic que hablando. Habrá situaciones donde la interfaz visual será más rápida que explicar verbalmente lo que quieres. Y habrá un período de transición incómodo donde ambos mundos coexistan sin integrarse perfectamente.
¿Por qué esto importa ahora?
No es la primera vez que alguien promete revolucionar la computación. Desde el desastroso Clippy de Microsoft hasta los asistentes de voz actuales (que la mayoría usamos solo para poner música o timers), el camino está lleno de cadáveres de «revoluciones» que nunca llegaron.
Pero hay tres factores que hacen que Humain One sea diferente:
1. El momento tecnológico es el correcto Los grandes modelos de lenguaje han alcanzado un nivel de comprensión contextual que hace cinco años era impensable. La infraestructura de cómputo (como la de Groq) puede ejecutar inferencias casi en tiempo real. La tecnología finalmente está a la altura de la promesa.
2. El respaldo financiero es masivo No estamos hablando de una startup buscando financiación Serie A. Es un proyecto estratégico nacional con recursos prácticamente ilimitados. Pueden permitirse años de desarrollo y adopción lenta.
3. El enfoque empresarial es inteligente No están intentando reemplazar tu iPhone o tu PC personal de inmediato. Están apuntando a funciones empresariales específicas (HR, finanzas, compras) donde los workflows son más predecibles y el ROI es medible. Es una estrategia de nicho-a-mainstream mucho más viable.
El futuro que viene (queramos o no)
Lo que Humain One representa no es solo un producto: es un manifiesto sobre hacia dónde se dirige la computación. Un futuro donde la barrera entre el pensamiento humano y la ejecución digital se difumina hasta casi desaparecer.
No estamos ante una simple mejora incremental de Windows 11 o macOS 15. Estamos, potencialmente, ante el primer capítulo de una forma completamente nueva de trabajar con la tecnología. Una donde la pregunta ya no es «¿qué botón tengo que pulsar?» sino «¿qué necesito que suceda?»
El cambio de paradigma es profundo: pasamos de ser operadores de máquinas a ser directores de intenciones. La computadora deja de ser una herramienta que manipulamos para convertirse en un colaborador que comprende.
Entonces, ¿estamos listos?
Aquí está la pregunta del millón: ¿estamos realmente preparados para este cambio?
Tecnológicamente, quizás sí. Los modelos son cada vez mejores, la infraestructura está disponible, y empresas con recursos infinitos están apostando fuerte.
Pero psicológicamente, culturalmente, organizativamente… ahí está la verdadera incógnita.
¿Estamos dispuestos a confiar decisiones empresariales críticas a un sistema que «interpreta» en lugar de «ejecutar»? ¿Pueden nuestros departamentos de IT auditar y gobernar sistemas donde la lógica empresarial está codificada en modelos de lenguaje en lugar de en código tradicional? ¿Nuestros marcos regulatorios están preparados para esta nueva realidad?
Y quizás la pregunta más filosófica: cuando la interacción con la tecnología se vuelve indistinguible de la conversación humana, ¿qué perdemos en el proceso? ¿La comprensión profunda de cómo funcionan los sistemas? ¿El control granular? ¿La capacidad de troubleshooting cuando las cosas fallan?
La conversación está cambiando
Humain One puede o no convertirse en el sistema operativo basado en IA dominante del futuro. Puede que sus promesas de reducir 30 horas de trabajo a 30 minutos sean exageradas. Puede que nos enfrentemos a obstáculos técnicos, regulatorios o de adopción que ralenticen su despliegue.
Pero lo que es innegable es que la conversación ha cambiado.
Ya no se trata de si las interfaces conversacionales reemplazarán a los iconos y menús, sino de cuándo y cómo. Ya no preguntamos si la IA puede entender contexto empresarial complejo, sino qué tan bien puede hacerlo y en qué condiciones.
La era de hacer clic puede que no termine mañana, pero su cuenta atrás ya ha comenzado.
Y la pregunta que todos debemos hacernos, como profesionales, como empresas, como industria, es: ¿estamos participando activamente en dar forma a ese futuro, o simplemente esperando a ver qué sucede?
¿Qué opinas?
¿Ves Humain One como una verdadera revolución o como otra promesa exagerada de la industria tech?
¿Tu organización está preparada para un mundo donde «hacer clic» sea obsoleto?
Me encantaría leer tu perspectiva en los comentarios.
Durante los próximos cinco años, el éxito empresarial dependerá menos de si una organización adopta inteligencia artificial y más de cómo lo hace.
Las empresas que logren transformar esta tecnología en ventaja competitiva sostenible serán aquellas que comprendan que la IA no es solo una herramienta tecnológica, sino un catalizador de cambio organizacional integral.
Por esta razón, la empresa debe plantearse cuál será su estrategia de adopción o desarrollo de la IA, en ese contexto, podemos observar 5 variables que serán sin duda las protagonistas en los próximos 5 años y que pueden suponer un buen comienzo a la hora de fijar la hoja de ruta IA de su empresa o perfil profesional.
Estas son las cinco prioridades que todo directivo debe incorporar en su agenda estratégica.
1. Construir confianza mediante gobernanza ética y cumplimiento regulatorio
El marco normativo europeo ha establecido un precedente global con la Ley de Inteligencia Artificial, cuya aplicación progresiva se extiende hasta 2027. Este reglamento clasifica los sistemas según su nivel de riesgo y establece obligaciones diferenciadas: desde la prohibición absoluta de sistemas considerados de riesgo inaceptable hasta requisitos de transparencia para aplicaciones de riesgo limitado.
Para las empresas, esto significa que la ética en IA ha dejado de ser una opción para convertirse en requisito operativo. Las organizaciones líderes están estableciendo comités internos de gobierno de IA, implementando auditorías algorítmicas periódicas y desarrollando políticas claras sobre privacidad de datos y mitigación de sesgos. La transparencia en el uso de sistemas inteligentes no solo evita sanciones regulatorias, sino que genera confianza entre clientes, empleados y socios comerciales.
La gobernanza debe integrarse desde el diseño mismo de cada sistema de IA. Esto implica documentar el origen y la calidad de los datos, garantizar la trazabilidad de las decisiones algorítmicas, establecer mecanismos de supervisión humana en decisiones críticas y desarrollar protocolos de respuesta ante incidentes o fallos del sistema.
2. Invertir en capital humano: de la resistencia al empoderamiento
El temor a la obsolescencia tecnológica representa uno de los obstáculos más significativos para la adopción exitosa de IA. Sin embargo, las organizaciones que priorizan la capacitación continua de sus equipos obtienen resultados notablemente superiores: mejoran su productividad al automatizar tareas repetitivas, aceleran la innovación al liberar tiempo creativo, optimizan decisiones mediante análisis basado en datos y fortalecen el compromiso y retención del talento.
El desarrollo de competencias en IA no se limita a formar expertos técnicos. Se trata de cultivar pensamiento crítico para evaluar resultados algorítmicos, comprensión ética sobre sesgos y limitaciones de los sistemas, capacidad de interpretación de datos sin requerir perfiles especializados y habilidades de colaboración efectiva con sistemas inteligentes.
En el sector logístico español, esta transformación resulta especialmente relevante. Mientras que solo el 27% de las empresas logísticas han adoptado soluciones en la nube y apenas un 7% posee cultura digital avanzada, aquellas que invierten en formación de sus equipos están construyendo una ventaja competitiva significativa frente a competidores que permanecen anclados en procesos manuales.
La metodología Kaizen, con su enfoque en mejora continua y participación de todos los niveles organizacionales, ofrece un marco ideal para integrar capacitación en IA. Al aplicar principios Lean a la transformación digital, las empresas pueden identificar qué tecnologías aportan valor real, eliminar desperdicios en la implementación y garantizar que cada inversión tecnológica se traduce en beneficios tangibles.
3. Desarrollar infraestructura tecnológica escalable y adaptable
La capacidad de escalar soluciones de IA determina si una implementación inicial exitosa se convierte en transformación organizacional o queda relegada a piloto sin impacto. Esto requiere arquitecturas robustas capaces de soportar crecimiento sostenido: plataformas MLOps que industrialicen el desarrollo y despliegue de modelos, sistemas de gestión de datos que garanticen calidad y accesibilidad, infraestructura cloud con capacidad de procesamiento bajo demanda y aceleradores reutilizables que reduzcan tiempos de implementación.
La inteligencia artificial predictiva está revolucionando sectores como la logística, donde analiza patrones históricos de demanda, condiciones meteorológicas y tendencias económicas para optimizar inventarios, reducir roturas de stock y mejorar tiempos de entrega. La optimización dinámica de rutas mediante IA puede reducir consumo de combustible hasta un 20%, disminuyendo simultáneamente costes operativos y emisiones de carbono.
Los sistemas de gestión de almacenes inteligentes integran machine learning para predecir demanda, reubicar mercancía según rotación y sugerir rutas internas óptimas. La robótica colaborativa trabaja junto a operarios humanos en tareas de picking, clasificación y empaquetado, mejorando productividad hasta un 30% mientras reduce errores y tiempos de ciclo.
Seleccionar la tecnología adecuada implica alinearla con objetivos empresariales específicos, recursos disponibles y madurez organizacional. La democratización de herramientas de IA generativa permite a empresas de cualquier tamaño acceder a capacidades que hace pocos años requerían inversiones millonarias.
4. Anticipar y gestionar riesgos de ciberseguridad de forma proactiva
Entre el 97% y el 99% de las empresas utilizan herramientas basadas en IA, pero tanto oportunidades como amenazas se multiplican. Los ciberdelincuentes aprovechan estas mismas tecnologías para lanzar ataques masivos, personalizados y difíciles de detectar: campañas de phishing automatizadas con altos índices de éxito, malware adaptable que evade sistemas de detección tradicionales y ataques de ingeniería social potenciados por análisis de comportamiento.
Los riesgos internos resultan igualmente críticos. Empleados que introducen información confidencial en herramientas públicas de IA, automatización sin supervisión que genera errores operativos graves, uso de cuentas personales sin trazabilidad corporativa y prompts inseguros que exponen datos sensibles representan vectores de riesgo crecientes.
La IA también ofrece capacidades extraordinarias para defensa: análisis de comportamiento que detecta anomalías sutiles en tiempo real, sistemas de respuesta automática ante amenazas identificadas, plataformas SIEM que correlacionan eventos de seguridad en toda la infraestructura y mantenimiento predictivo de sistemas críticos.
Las vulnerabilidades específicas de sistemas de IA incluyen envenenamiento de datos de entrenamiento, ejemplos adversariales diseñados para engañar algoritmos y fallos en la confidencialidad de modelos. Desarrollar estrategias de seguridad específicas para proteger tanto los sistemas de IA como los datos que procesan se ha convertido en imperativo estratégico.
5. Demostrar valor mediante medición rigurosa de resultados
Medir el retorno de inversión en IA resulta crítico para justificar decisiones estratégicas, priorizar casos de uso con mayor potencial e identificar áreas de mejora. Las métricas fundamentales incluyen ahorro de costes operativos mediante automatización y reducción de errores, incremento de ingresos por optimización comercial y pricing inteligente, agilidad en toma de decisiones basada en análisis predictivo, mejora de experiencia del cliente con personalización y respuesta rápida, y escalabilidad operativa sin incremento proporcional de recursos.
La IA agéntica representa la siguiente frontera: sistemas capaces de operar autónomamente, tomar decisiones complejas y adaptarse a entornos dinámicos. El 30% de empresas que utilizan IA generativa ya han integrado agentes autónomos, proporción que se proyecta alcance el 48% durante 2025. El 72% de las organizaciones espera obtener retorno de inversión positivo en menos de doce meses.
En logística, los casos de uso con mayor impacto incluyen gestión predictiva de inventarios que reduce excesos y roturas de stock, optimización dinámica de rutas adaptada a condiciones en tiempo real, automatización inteligente en almacenes con robots colaborativos y mantenimiento predictivo de flotas y equipamiento crítico.
Aplicar principios Lean a proyectos de IA garantiza que cada implementación genere valor real para el cliente. El enfoque en eliminación de desperdicios, flujo continuo y mejora iterativa permite a las empresas desarrollar soluciones ágiles, validar hipótesis rápidamente mediante prototipos mínimos viables y escalar únicamente aquellas iniciativas que demuestran retorno tangible.
La convergencia entre metodologías probadas como Lean y tecnologías emergentes como IA generativa y agéntica constituye el verdadero catalizador para la excelencia operacional. Las organizaciones que logren integrar gobernanza ética, desarrollo de talento, infraestructura escalable, ciberseguridad proactiva y medición rigurosa de resultados transformarán la inteligencia artificial de promesa tecnológica en ventaja competitiva sostenible.
La digitalización del sector logístico español, con solo el 27% de empresas adoptando soluciones cloud, representa tanto un riesgo de rezago como una oportunidad dorada para quienes tomen la delantera. La combinación de pensamiento Lean, que elimina desperdicios y optimiza procesos, con capacidades de IA que analizan datos en tiempo real y predicen comportamientos futuros, permite a las empresas construir operaciones más ágiles, eficientes y resilientes ante disrupciones del mercado.
El futuro pertenece a organizaciones que comprendan que la transformación con IA no es proyecto tecnológico puntual, sino proceso continuo de aprendizaje, adaptación y mejora que requiere compromiso de todos los niveles organizacionales y visión estratégica clara sobre el valor que se busca generar.
Vivimos en una epoca donde los titulares anuncian la inminente conquista de la inteligencia artificial y la automatización total, es fácil pasar por alto un componente que, silenciosamente, sigue siendo el motor de la logística más terrenal: las personas.
Sí, hablamos de ese «factor humano» que, lejos de quedar obsoleto, demuestra una y otra vez su valor insustituible, especialmente en aquellos rincones del sector logístico que operan al margen de la digitalización masiva, no todas las empresas tienen acceso a las tecnologías, ni los medios económicos y en ocasiones no es necesario que lo tengan.
Este artículo se sumerge en cómo España y Latinoamérica, cada una con sus particularidades, cultivan y dependen de su capital humano para mover el mundo, sin necesidad de algoritmos complejos de IA, ni robots de última generación.
El panorama en España: estructurando el talento tradicional
España, con un sector logístico en robusta expansión física , tiene que comprender que la inversión en naves y metros cuadrados debe ir de la mano de una sólida gestión de las personas que les dan vida, no todas las empresas se pueden permitir la inversion en una alma´cen automático o en automatizaciones.
La digitalización y las nuevas tecnologías así como la inteligencia artificial, no se podrán aplicar de manera eficiente en todas las empresas ya que el coste y la inversión económica impedirá que se vayan asimilando este tipo de tecnologías de la misma manera en todos los sectores.
Igualmente las personas que trabajan en logística deberán tener una parte de formación y experiencia práctica y física y también otra parte de formación tecnológica, siempre ajustada a las posibilidades de la empresa y su nivel de adopción de estas tecologías.
Una vez adoptada la tecnología, debemos pensar en los riesgos que conlleva depender de esta y la posibilidad más que cierta de que un día no podamos acceder a ella debido a una guerra, ciberataque, apagón electrico, crisis de recursos o fallo total, escenarios que por desgracia ya estamos viviendo.
Ahora bien, simplemente debemos hacernos la siguiente pregunta:
¿Qué pasa si la tecnología deja de estar habilitada como consecuencia de ataques, ciberataques, apagones eléctricos u otro tipo de sucesos?
Cualquier empresa debe tener un plan B para amortiguar los efectos de cualquier evento o crisis que se pueda producir y que como estamos observando cada día es más fácil que se produzca.
No todo puede estar basado en tecnología ni todos los procesos deben ser 100% tecnológicos. Las empresas deben formar y planificar sus procesos también desde el punto de vista manual y convencional, por supuesto contando con su plantilla humana y el telento y preparación que se supone deben tener.
Así que vamos a pensar en la formación y preparación como integrantes de un plan de riesgos.
Formación profesional dual: la cantera del «saber hacer»
Una de las apuestas más interesantes es la Formación Profesional (FP) Dual.
Este modelo, que combina las aulas con el aprendizaje real en la empresa, se ha consolidado como una vía eficaz para nutrir al sector con profesionales que no solo conocen la teoría, sino que dominan la práctica.
Empresas como COATRANS S.L. y DACHSER SPAIN S.A. ya participan activamente en ciclos formativos de Transporte y Logística bajo esta modalidad, demostrando su compromiso con la formación de talento adaptado a las necesidades reales del día a día.
Aunque su implantación aún tiene recorrido para alcanzar la media europea, su valor es innegable para asegurar un flujo constante de personal cualificado en operaciones que siguen siendo eminentemente manuales o requieren una supervisión humana directa.
Estrategias de recursos humanos «a la antigua usanza»: efectividad probada
Más allá de la formación inicial, las estrategias de Recursos Humanos en la logística española que no dependen de sofisticadas plataformas digitales siguen demostrando su valía.
Hablamos de establecer metas claras y compartidas, fomentar un clima laboral donde prime la comunicación y el respeto, y mejorar continuamente las condiciones de trabajo tangibles: salarios justos, horarios que permitan la conciliación y herramientas adecuadas para cada tarea.
Los planes de carrera comunicados de forma personal, las evaluaciones de desempeño basadas en la observación y el feedback directo, y los programas de reconocimiento que van más allá de lo monetario, son herramientas que fidelizan y motivan.
En este contexto, la habilidad de los líderes para escuchar, conectar y sostener emocionalmente a sus equipos es fundamental, especialmente en un sector tan dinámico.
Negociación colectiva: velando por el bienestar del trabajador
El papel de los sindicatos y la negociación colectiva tradicional sigue siendo crucial para definir y mejorar las condiciones laborales, especialmente en lo referente a la salud y seguridad en trabajos manuales.
Organizaciones como Comisiones Obreras (CCOO) impulsan activamente propuestas para que los convenios recojan la obligatoriedad de la formación en prevención para todos los niveles, la participación activa de los delegados de prevención y la evaluación rigurosa de riesgos, incluyendo los psicosociales y ergonómicos, tan presentes en las operaciones manuales de almacenes y transporte.
Esta negociación constante subraya que la seguridad y el bienestar del trabajador no son cuestiones secundarias, sino un pilar para la sostenibilidad del sector y también uan fuente de paz social y capacidad para el desarrollo de las actividades, siempre que los trabajadres de las empresas puedan mantener un equilibrio con esta y lograr evitar las políticas interesas que los sindicatos tradicionales suelen desplegar solo para su propio consumo.
Latinoamérica: adaptabilidad y aprendizaje práctico ante la escasez
Cruzando el Atlántico, el panorama del talento humano en la logística latinoamericana presenta otros matices, marcados por una mayor necesidad de adaptabilidad y un fuerte énfasis en el aprendizaje práctico para sortear, en ocasiones, una mayor escasez de formación formal especializada.
Nuestros hermanos están teniendo un desarrollo similar y los problemas y retos que afrontan son muy parecidos a los nuestros, inclusi en el contexto europeo.
Veamos estas claves de trabajo.
Capacitación sobre el terreno: forjando expertos «a pie de obra»
Ante la brecha de habilidades que a veces caracteriza al sector en la zona , la capacitación directamente en el puesto de trabajo y la mentoría tradicional por parte de operarios experimentados se erigen como métodos fundamentales.
Un ejemplo innovador de este enfoque práctico son las aulas itinerantes de simulación, como las que utiliza Coca-Cola FEMSA para la capacitación de sus operadores en seguridad vial, permitiendo experimentar escenarios reales en un entorno controlado.
La colaboración entre la academia y la industria también juega un papel, con convenios que buscan anclar la formación teórica en la realidad operativa de las empresas.
Este aprendizaje «en el sitio» es vital donde la pericia del operario es aún más crítica para la eficiencia, dada la menor penetración de tecnologías de automatización.
Flexibilidad y colaboración: respuestas orgánicas a la realidad laboral
Las dinámicas laborales en Latinoamérica también muestran una tendencia hacia la flexibilización y modelos de economía colaborativa que no siempre pasan por plataformas digitales.
En contextos de mayor informalidad o tras periodos de crisis, surgen acuerdos como la fragmentación de centros de trabajo, el job sharing o el incremento del trabajo por proyecto, a menudo coordinados mediante redes de contactos personales y acuerdos directos.
Estas formas de organización del trabajo, aunque menos estructuradas, demuestran la resiliencia y capacidad de adaptación del factor humano en la región.
Convergencias y divergencias: el valor universal del «toque humano»
Si bien España y Latinoamérica presentan enfoques distintos en la gestión de su talento logístico no digital, existen claras convergencias.
En ambas regiones, la formación práctica, un buen clima laboral y las estrategias de retención que apelan al bienestar y reconocimiento del empleado son altamente valoradas.
La principal divergencia radica quizás en el grado de formalización: mientras España avanza hacia una mayor estructuración de sus programas de FP Dual y una regulación laboral más homogénea , en Latinoamérica a menudo priman la adaptabilidad y las soluciones surgidas de la propia comunidad laboral ante desafíos estructurales a veces más profundos.
A continuación, una tabla comparativa con algunas estrategias clave:
Estrategia de Talento Humano No Digital
España
Latinoamérica
Formación profesional inicial
FP Dual más estructurada y en expansión, con colaboración empresa-centro definida.
Necesidad de formación técnica básica; aulas itinerantes, colaboración academia-industria con foco práctico.
Capacitación en el puesto
Aprendizaje práctico en empresa (FP Dual), planes de carrera tradicionales.
Énfasis en aprendizaje práctico en el puesto y mentoría tradicional para cerrar brecha de habilidades.
Retención de talento
Salario justo, beneficios adaptados, buen clima laboral, reconocimiento no monetario.
Similar, pero en un contexto de mayor informalidad y adaptación a condiciones económicas fluctuantes.
Negociación colectiva tradicional
Papel activo de sindicatos en salud laboral manual, jornada, condiciones de trabajo.
Flexibilización laboral; modelos de economía colaborativa no digital como respuesta a la informalidad.
El futuro sigue siendo humano: más allá de la automatización o la IA
En un mundo que avanza hacia la tecnificación, es tentador pensar que el factor humano perderá protagonismo.
Sin embargo, la realidad de la logística no digital nos enseña que la tecnología es una herramienta, y como tal, su efectividad depende de quién la maneja y con qué propósito.
La capacidad de adaptación, el criterio para tomar decisiones en entornos cambiantes, la habilidad para gestionar equipos y la empatía para tratar con clientes y compañeros son cualidades intrínsecamente humanas que ninguna máquina puede replicar por completo.
La inversión en el factor humano, lejos de ser un gasto, se revela como un imperativo competitivo.
Empresas que cuidan, forman y motivan a su personal no solo mejoran su productividad y la calidad de su servicio, sino que construyen una base sólida de resiliencia y conocimiento que es difícil de imitar.
Recomendaciones prácticas para potenciar el factor humano en tu empresa
Para aquellas empresas que operan en la logística no digital y desean fortalecer su activo más valioso, sus personas, aquí van algunas acciones concretas:
Implementa programas de mentoría interna: Conecta a empleados experimentados con los más nuevos para transferir conocimiento práctico y fomentar la cultura de empresa.
Fomenta una comunicación abierta y directa: Establece canales regulares (reuniones de equipo, charlas individuales) para el feedback bidireccional, sin depender exclusivamente de plataformas digitales.
Prioriza la ergonomía y la seguridad real en los puestos manuales: Invierte en mejorar las condiciones físicas del trabajo, más allá del mero cumplimiento normativo. Escucha las necesidades de quienes realizan el trabajo.
Diseña y comunica planes de carrera personalizados: Aunque sean sencillos, mostrar a los empleados que hay un camino de crecimiento dentro de la empresa, comunicado de forma personal, es un gran motivador.
Reconoce el esfuerzo y los logros de forma tangible y personal: Un agradecimiento sincero, un pequeño detalle o un reconocimiento público pueden tener un impacto enorme en la moral del equipo.
Para empresas en Latinoamérica: Explora y fortalece alianzas con instituciones educativas locales y centros de formación técnica para desarrollar programas de capacitación práctica que respondan a las necesidades específicas del sector en tu comunidad.
Para PYMES en España: Incrementa la participación en programas de Formación Profesional Dual. Es una inversión directa en talento adaptado y con experiencia real en tus operaciones.
En definitiva, en la logística que se palpa, que se mueve con carretillas y se organiza con la experiencia, el factor humano no es solo una pieza más del engranaje, es el corazón que lo impulsa.
En una era digital no es ninguna locura afirmar que se debe conservar la parte manual y humana, ya sea por la diferencia de adaptación tecnológica o por la previsión de posibles sucesos y planes de emergencia.
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