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.
Has pedido un jersey online. La foto parecía sacada de un catálogo de moda nórdica: textura suave, color perfecto, corte impecable. Te llega el paquete, lo abres y… sorpresa: el tejido pica como lana de oveja brava y el color es un “verde rana” que no viste ni en Shrek.
¿Qué haces? Exacto: devolución al canto.
Aquí es donde entra la gestión de devoluciones en e-commerce: lo que podría ser una experiencia frustrante puede transformarse en un punto extra de confianza en la marca. Devolver no debería ser un infierno, sino un proceso rápido, claro y hasta positivo.
La logística de las devoluciones
Desde el punto de vista logístico, la gestión de devoluciones en e-commerce, se convierte en una actividad esencial y constituye un proceso 100% constituido den tro del proceso logístico y perfectamente independiente, es decir, la gestión de las devoluciones constituye un proceso logístico en sí mismo conocido como logística inversa, en su área de devoluciones y con aplicación directa a otros departamentos o proceso como atención al cliente, ventas, logística, etc.
No debes cometer el error de subestimar esta actividad, en el sector e.commerce es una de las actividades principales.
Pero, qué se devuelve con más frecuencia y por qué. Vamos a verlo a continuación.
1️⃣ Razones más comunes detrás de las devoluciones
En el comercio electrónico, devolver es mucho más habitual que en la tienda física, la posibilidad de devolver de manera gratita y desde casa en un factor decisivo, si tener que dar explicaciones o exponerse a ellas en una tieda física y ante el personal de esta.
¿Por qué es habitual y técnicamente adecuado? Porque el cliente no puede tocar, probar ni comparar antes de comprar.
Vamos a ver las causas más frecuentes y cómo atacarlas con una gestión de devoluciones en e-commerce bien diseñada.
🔹 1. Discrepancia entre la descripción y la realidad
El problema
En e-commerce compramos con los ojos. Si las fotos son retocadas hasta el exceso, si la descripción es vaga o demasiado optimista, el cliente recibe algo distinto a lo que esperaba. Resultado: decepción y devolución inmediata.
También entran aquí los productos “no deseados”, esos que parecen otra cosa en la web pero en la práctica no encajan con lo que imaginaba el comprador.
La solución
Fotos realistas (incluyendo zoom y ángulos variados).
Vídeos cortos de producto en uso (cada vez más habituales).
Avisos claros: “El tono puede variar ligeramente según la pantalla”.
Feedback visible: reseñas con fotos de clientes reales (auténtico oro para reducir devoluciones).
🔹 2. Tallas incorrectas
El problema
Moda y calzado son los reyes de la devolución. El cliente no puede probarse antes, así que adivina tallas. Si falla, vuelta al almacén. La producción en paises asiaticos, en muchas ocasiones, conlleva una diferencia entre las tallas europeas y asiaticas.
La solución
Guías de tallas claras, basadas en medidas reales (no solo S, M, L).
Herramientas interactivas: comparadores con otras marcas, pruebas virtuales.
Fotos con modelos y su altura/peso/talla para que el cliente se sitúe.
Posibilidad de cambiar talla fácilmente, sin coste añadido (esto fideliza más que un simple reembolso).
🔹 3. Errores en el envío o la entrega
El problema
Producto equivocado, pedido incompleto, retraso en la entrega o daños durante el transporte. Estos errores matan la experiencia de compra.
La solución
Automatización en el picking y empaquetado.
Control de calidad en el proceso de salida.
Packaging resistente que aguante la última milla.
Colaborar con partners logísticos que garanticen un SLA alto de entrega (puntualidad y cuidado).
Seguros de transporte para cubrir incidencias y no cargar el coste en el cliente.
🔹 4. Productos defectuosos
El problema
Nadie quiere recibir un producto roto, mal acabado o que no funciona. Esto genera desconfianza inmediata hacia la marca. Producir productos en China, hoy e día, no es sinónimo de mala calidad, todo depende de lo que quiera pagar el importador y la calidad que conlleve.
La solución
Control de calidad estricto antes de enviar.
Y al recibir devoluciones: inspección minuciosa. Solo lo que está 100 % OK debe volver al stock.
Productos defectuosos → devolución al fabricante/distribuidor, reciclaje, reacondicionamiento o destrucción certificada. Nunca deben volver al cliente.
2️⃣ El papel clave de la gestión de devoluciones en e-commerce
Entender las razones es solo el primer paso. El siguiente es gestionar con inteligencia:
Analizar datos de devoluciones: identificar qué productos o categorías devuelven más, por qué y en qué patrones (temporada, campañas, proveedores).
Mejorar la oferta: ajustar tallajes, descripciones, calidad y empaques.
Optimizar transporte y partners: elegir socios con trazabilidad y menos incidencias.
Reducir futuras devoluciones: un error que se repite es una señal de sistema, no de azar.
En resumen: cada devolución habla de un problema oculto en catálogo, operaciones o logística. Si lo analizas, ahorras dinero y reputación.
3️⃣ Estrategias ganadoras para gestionar devoluciones
Una gestión de devoluciones en e-commerce eficiente debe combinar tres ingredientes: claridad, tecnología y personas.
Política clara y amigable: visible desde el primer clic, no enterrada en letras pequeñas.
Herramientas digitales: portales de devoluciones self-service, etiquetas prepagadas, seguimiento en tiempo real.
Equipo especializado: gente formada que sabe inspeccionar, reacondicionar y decidir rápido qué hacer con cada producto.
Cuando estos tres pilares se combinan, el cliente siente que devolver no es una guerra, sino parte de la experiencia.
4️⃣ Impacto directo en la reputación y los costes
👉 Un proceso de devoluciones lento y opaco = frustración, reseñas negativas y pérdida de clientes. 👉 Un proceso simple, rápido y confiable = mayor fidelización, boca a boca positivo y más recompras.
Desde el punto de vista de costes:
Cada devolución es cara (transporte, manipulación, reacondicionamiento).
Pero gestionarlas bien permite recuperar valor (productos reintroducidos al stock o revendidos como reacondicionados).
Y lo más importante: reduce el coste de perder clientes por una mala experiencia.
5️⃣ Cómo lo hacen
Amazon: su política de devoluciones es casi legendaria por la facilidad. El cliente se siente tan seguro que compra más, incluso sabiendo que podría devolver.
Zara: integra devoluciones online y en tienda física, dando flexibilidad total.
Nike: no solo gestiona devoluciones, sino que convierte zapatillas usadas en nuevos materiales (economía circular).
Ejemplo claro: lo que antes era un coste, ahora es una palanca de fidelización y reputación.
6️⃣ Métricas clave para medir el éxito
Sin números, todo es opinión. Estas métricas son básicas en gestión de devoluciones en e-commerce:
Tasa de devoluciones (%) por categoría.
Tiempo medio hasta el reembolso.
% de productos reacondicionados vs. destruidos.
Coste total por devolución.
Impacto en recompra: clientes que devolvieron vs. los que no.
Las podemos acompañar de herramientas visuales que nos permitan «ver» el problema y su evolución:
Gráfico de barras con las 4 razones más comunes de devolución y su % (tallas, defectos, descripciones, envío).
Funnel de devoluciones: desde la compra hasta el reembolso, marcando tiempos medios.
Pareto de causas: el clásico 20 % de productos genera el 80 % de devoluciones.
Mapa de calor de tallas/SKUs: cuáles generan más devoluciones en moda.
Línea de tiempo del SLA: solicitud → recogida → reembolso.
En el comercio electrónico, la venta no acaba con la entrega. La forma en que gestionas las devoluciones puede ser el mejor argumento de fidelización o tu talón de Aquiles.
La gestión de devoluciones en e-commerce no es solo logística: es marketing, es reputación, es eficiencia operativa. Convertir un error en una experiencia positiva es, probablemente, el mejor truco de fidelización que existe.
No olvides la gestión logística de estos procesos, los costes y la experiencia del cliente, desde el punto de vista logístico.
Vigila a tus colaboradores logísticos, operadores y transportistas.
Vigila las opiniones de los clientes y vela por la calidad del producto que vendes.
Imagina que compras unas zapatillas en una tienda online. Llegan rápido, pero la talla baila más que tú en Nochevieja. Pides la devolución y… aquí empieza la prueba de fuego: ¿es fácil imprimir la etiqueta?, ¿puedes dejarlas en un punto cercano?, ¿cuánto tardan en devolverte el dinero?
Si todo fluye, repites compra (y recomiendas). Si no, te pierden como cliente y, de propina, les dejas una reseña templada en Google.
Así de directa es la relación entre reputación, costes y satisfacción del cliente en el marco de la logística inversa en e-commerce.
Vamos a destripar, parte por parte, las claves que hacen de la logística inversa en e-commerce una ventaja o una pesadilla comercial.
Qué veremos:
1️⃣ Reputación, costes y satisfacción: el trío inseparable 2️⃣ Qué es (y qué no es) la logística inversa 3️⃣ Estrategias prácticas para gestionar devoluciones con cabeza 4️⃣ Sostenibilidad: el multiplicador reputacional 5️⃣ Casos de referencia: Amazon, Nike, Dell y Zara 6️⃣ Costes ocultos y cómo recuperarlos 7️⃣ Diseño paso a paso del proceso inverso 8️⃣ Errores típicos que debes evitar 9️⃣ Quick wins fáciles de implementar 🔟 Indicadores y cuadro de mando imprescindibles
BONUS 1 1️⃣1️⃣ Mini-caso ilustrativo: “des-vender bien” también suma
BONUS 2 1️⃣2️⃣ Checklist operativo para no perderte
Coje papel y boli, empecemos.
1) Por qué reputación, costes y satisfacción van de la mano
En comercio electrónico no hay “postventa”. Hay experiencia total, que incluye la gestión de devoluciones. Trátala como un gasto inevitable y drenará margen; trátala como un proceso de servicio y fortalecerá la marca.
Reputación: una devolución torpe genera fricción, reseñas tibias y menor tasa de recompra. Una devolución ágil transmite profesionalidad y cuidado.
Costes: cada ida y vuelta cuesta (transporte, manipulación, reetiquetado, reacondicionamiento, depreciación). La logística inversa en e-commerce bien diseñada reduce pasos, errores y tiempos.
Satisfacción: poca fricción = confianza. Confianza = fidelidad. Fidelidad = menor coste de adquisición futuro.
En resumen: un buen proceso de devoluciones es marketing operativo. Paga solo si reduce el coste total y eleva la reputación y la satisfacción.
2) Qué es la logística inversa (y qué no)
Logística inversa = todas las actividades para recuperar, mover, inspeccionar, decidir y valorizar lo que sale del cliente hacia tu empresa (o a un tercero) después de la venta: devoluciones, reparaciones, reacondicionamiento, reciclaje, donación, destrucción certificada.
Lo que no es:
No es solo “etiquetas de vuelta”.
No es un cajón de sastre de incidencias.
No es un mal necesario: bien diseñada genera ahorro y mejora de imagen (sobre todo con iniciativas de sostenibilidad y economía circular).
Beneficios clave en e-commerce:
Reducción de costes operativos (reutilización de materiales, mejor inventario, menos compras urgentes).
Satisfacción y fidelización por un flujo simple y predecible.
Imagen de marca al mostrar eficiencia, transparencia y compromiso ambiental.
3) Estrategias prácticas (el playbook)
Bajemos a tierra. Este es el playbook de logística inversa en e-commerce que impacta a la vez en coste, reputación y satisfacción:
3.1 Política de devoluciones clara y amigable
¿Qué ofrecer?
Visibilidad en la ficha de producto y durante el checkout (no enterrada en el footer).
Lenguaje humano (“Tienes 30 días. Imprimes tu etiqueta, lo entregas en un punto cercano y reembolsamos en 24–72 h”).
Condiciones transparentes: plazos, gastos, estado del producto, excepciones (higiene, personalizados), medio de reembolso.
Coherencia omnicanal: si hay tienda física, que el proceso sea igual o mejor allí.
Feedback de cliente breve (una pregunta extra en el portal de devoluciones vale oro).
3.3 Tecnología y automatización
La digitalización que te ceben ofrecer los software tipicos del sector.
Portal de devoluciones self-service: genera RMA, valida elegibilidad, emite etiqueta y cita (si aplica).
Etiquetas prepagadas y códigos QR para puntos de conveniencia.
Workflows en el WMS para clasificación A/B/C (nuevo, reacondicionable, no recuperable).
Actualizaciones en tiempo real (email/SMS/WhatsApp): recibido, verificado, reembolso emitido.
3.4 Analítica operativa y de negocio
¿Cómo recopilamos y analizamos la información?
KPIs de núcleo:
Tasa de devolución (RR) por categoría/campaña/canal.
Lead time inverso: desde solicitud a reembolso.
Coste total por devolución (recogida + manipulación + diagnóstico + reacondicionamiento + depreciación − recuperación).
% de reventa como “open box” y margen recuperado.
NPS post-devolución y First Contact Resolution en atención.
Cuadros de mando con Pareto de motivos y correlación con proveedores, tallajes, fotos, descripciones.
3.5 Procesamiento excelente en el “reverse hub”
¿Y qué pasa en el almacén? ¿Qué debemos buscar? ¿Cómo la hacemos?
Equipo dedicado con métricas de productividad y calidad (no mezclar con preparación de pedidos si te distrae el ritmo).
Control de calidad: checklist de inspección y fotos antes de reingresar al stock (evita “boomerangs” defectuosos).
Decisiones de valorización rápidas:
A: vuelve a stock como nuevo.
B: reacondicionado/outlet.
C: piezas/reciclaje/donación.
SLA* de reembolso: cuanto más corto, mayor confianza.
*SLA significa Service Level Agreement, en español: Acuerdo de Nivel de Servicio
4) Sostenibilidad: el multiplicador reputacional
La logística inversa en e-commerce es el brazo operativo de la economía circular:
Reutilizar y reacondicionar reduce compras de nuevos materiales.
Reciclar con trazabilidad y certificados protege la marca y el entorno.
Programas de retorno voluntario (p.ej., recogida de usados) fidelizan a clientes eco-conscientes.
No se trata de “green marketing”, sino de eficiencia con propósito.
5) Casos de referencia
Veamos unos breves ejemplo ilustrativos:
Amazon: portal de devoluciones ultra sencillo, múltiples puntos de entrega y clasificación avanzada que decide si reacondicionar o reciclar. Resultado: experiencia fluida y recuperación de valor.
Nike – Reuse-A-Shoe: recoge zapatillas usadas para fabricar superficies deportivas y otros productos. Mensaje potente: deporte y circularidad.
Dell – Reconnect: retirada y reciclaje de electrónicos usados, reduciendo residuo tecnológico y reforzando la confianza en la marca.
Zara: devuelve en tienda o a domicilio, integrando online y retail para acortar plazos y mejorar la experiencia.
No necesitas su presupuesto para inspirarte: copia la claridad de política, la simplicidad del flujo y la decisión rápida de valorización.
6) Costes: dónde se esconde el dinero (y cómo recuperarlo)
Vamos a pensar en el dinero, todo tiene un coste, pero no todos los costes son asumibles, debemos encontrar aquellos que forman parte del negocio y aquellos que no forman parte directa y son susceptibles de eliminar o bajar mediante su estudio y la aplicación de medias correctivas.
Piensa en el Coste Total por Devolución (CTD):
CTD = Recogida/Transporte + Manipulación + Diagnóstico + Reacondicionamiento + Depreciación − Valor de recuperación
Claves para bajar el CTD sin sacrificar experiencia:
Prevención (mejoras en ficha, tallaje, fotos, empaques). La devolución más barata es la que no ocurre.
Consolidación de flujos inversos con puntos de conveniencia (menos viajes capilares).
Clasificación temprana (en punto de retorno o hub local) para evitar mover “C” inútilmente.
Mercados secundarios: outlet propio, marketplaces de reacondicionados, donación deducible.
7) Diseño del proceso: paso a paso
A ver, cuál es el secreto del éxito, la planificación y la estructura de un proceso detallado:
Definir política y SLA (reembolso en X horas tras verificación).
Habilitar portal con RMA y reglas de elegibilidad.
Seleccionar transportistas/puntos para la red inversa (proximidad + horarios amplios).
Estandarizar embalajes de retorno y protección (bolsas reutilizables, instrucciones claras).
Crear células de inspección con 5S y checklist digital.
Conectar WMS/ERP para reingreso de stock y contabilidad de recuperación.
Medir, auditar y mejorar: ciclos mensuales de Pareto de motivos y A/B testing en políticas.
8) Errores típicos (para evitarlos desde ya)
Si has llegado hasta aquí y empiezas a ver que hay cosas que no funciona en tu e-commerce, deberías leer con atención la siguiente lista de errores comunes, a ver que te suena:
Esconder la política o redactarla en jeroglíficos legales.
Prometer plazos que operativamente no se pueden cumplir.
No capturar motivos (pierdes el 80 % del valor analítico).
Mezclar flujos sin criterio (devoluciones con entradas de proveedor).
Reembolsar tarde (mata NPS).
No cerrar el círculo (sin reacondicionamiento ni canal outlet, solo gastas).
9) Quick wins que funcionan
Qué más podemos contemplar para completar el flujo positivo de información entre la empresa y el cliente:
Plantilla única de motivos en el portal.
Email/SMS de “reembolso emitido” con tiempo estimado de abono.
Puntos de retorno de alta capilaridad (con QR sin impresión).
Fotos adicionales y guía de tallas real (reduce devoluciones en moda).
Etiqueta interior con instrucciones de retorno (paquete habla por ti).
SLA público y cumplimiento monitorizado en el dashboard.
10) Indicadores y cuadro de mando
Para que la logística inversa en e-commerce no sea una caja negra, debe tener una base de información y datos que se deba a indicadores que recopilen la info y la traduzcan en un cuadro de mando sencillo pero eficaz, por ejemplo:
Tasa de devolución (RR) por categoría, campaña y proveedor.
Tiempo a reembolso (P50/P90).
% reacondicionado vs. nuevo reingresado a stock.
Margen recuperado por canal (nuevo, open box, outlet).
Costo por devolución y costo por motivo (Pareto).
NPS post-devolución y % una-y-hecho en atención.
% de litigios o reclamaciones tras la devolución (calidad del cierre).
11) Mini-caso ilustrativo (ficticio pero realista)
Tienda “Fit&Run” (moda deportiva)
Problema: RR alta por tallaje y fotos planas. Reembolsos tardaban 6 días.
Acciones: guía de tallas real con fotos sobre modelo, portal de devoluciones con QR, puntos de retorno a <1 km del 70 % de clientes, célula de inspección con clasificación A/B/C, outlet de “open box”.
Resultado a 90 días: bajó la RR en el top-10 SKUs, reembolso medio a 48 h, +12 puntos NPS post-devolución, margen recuperado vía outlet del 35 % de las unidades “B”.
Reputación: reseñas destacando “devolver es facilísimo” (sí, la gente también valora eso).
Moraleja: vender bien es clave; desvender bien también.
12) Checklist operativo
Usa ests CheckList para comprobar cómo andas de logística inversa, corrige las deficiencias y mejora toda la estructura, cuando lo tengas claro crea tu propio CheckList y avanza.
Política visible, clara y coherente omnicanal.
Portal de devoluciones self-service con RMA y motivos.
Red de retorno (puntos/recogida) con alta capilaridad.
SLA de reembolso medido y cumplido.
Célula de inspección y estándares de reacondicionamiento.
Canales de valorización B/C (outlet, recambios, reciclaje, donación).
Dashboard con KPIs y Pareto de motivos actualizado cada mes.
La logística inversa en e-commerce no es un apéndice: es estrategia.
Hecha con cabeza, reduce costes, eleva la satisfacción y protege la reputación. Hecha “a desgana”, te consume margen y credibilidad.
La diferencia está en el diseño del proceso, la transparencia con el cliente y el uso inteligente del dato.
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.
Hoy en día se puede decir, sin lugar a dudas, que existen dos grandes bloques de distribución y transporte que sobresalen en toda la práctica logística actual, distribución convencional en el expectro B2B y la resultante de los canales de venta online.
La previsión de entregas en el sector logístico está experimentando una profunda transformación, impulsada por la digitalización, la inteligencia artificial y el análisis de datos.
Este post explora las tendencias clave que están redefiniendo tanto la logística de última milla como las entregas convencionales B2B.
Una previsión precisa se ha convertido en un pilar fundamental para optimizar la eficiencia operativa, reducir costos y mejorar la satisfacción del cliente en un mercado que evoluciona rápidamente.
La capacidad de anticipar la demanda y las disrupciones no es solo una ventaja competitiva, sino un imperativo estratégico para la resiliencia empresarial.
La previsión lo es y lo será todo en logística
La previsión en la cadena de suministro se define como el conjunto de procesos y cálculos enfocados en anticipar las necesidades futuras de una empresa para asegurar que sus operaciones fluyan sin interrupciones, como una máquina bien engrasada.
Esta capacidad predictiva permite a las organizaciones prever picos de demanda, mantener niveles óptimos de inventario y ajustar la asignación de recursos con gran precisión. Más allá de una simple predicción, una previsión efectiva convierte las incertidumbres en oportunidades, lo que resulta crucial para la resiliencia de la cadena de suministro en un mercado en constante volatilidad. Constituye un componente esencial de la gestión de la cadena de suministro, facilitando a las empresas la toma de decisiones más informadas y proactivas, optimizando sus operaciones logísticas y reduciendo costos.
De hecho, una previsión de la demanda precisa puede traducirse en un aumento del 3-4% en los ingresos, gracias a la reducción de los tiempos de entrega y una mayor disponibilidad del producto.
El contexto de esta evolución está marcado por el crecimiento exponencial del comercio electrónico, que ha redefinido fundamentalmente la forma en que los productos se compran y se mueven a nivel global.
Se proyecta que las ventas globales de comercio electrónico alcancen los $6.3 billones para 2024, lo que presenta tanto un desafío como una oportunidad sin precedentes para la industria logística. El volumen de movimiento de mercancías y la necesidad de almacenamiento han aumentado drásticamente, casi 20 veces entre 1980 y 2021. La digitalización se erige como una de las tendencias más prominentes para 2024, impactando tanto las actividades internas como externas de los almacenes y la cadena de suministro en general. La industria logística en su conjunto experimenta un crecimiento exponencial impulsado por la popularización del e-commerce y la transformación digital, con proyecciones de superar los US $1.7 trillones para 2029.
El crecimiento exponencial del comercio electrónico no se limita a un mero aumento de volumen; es el principal catalizador de la complejidad y las expectativas dentro del sector logístico. La demanda creciente de entregas más rápidas y precisas ha hecho que los métodos de previsión tradicionales sean insuficientes, impulsando la necesidad de adoptar tecnologías avanzadas. Esto significa que la previsión ya no se centra únicamente en «cuánto» se entregará, sino en «cuándo y cómo» a un nivel de granularidad que solo las capacidades tecnológicas avanzadas pueden abordar.
Además, las disrupciones en la cadena de suministro, que resultan en pérdidas financieras significativas (con un promedio de $184 millones anuales a nivel global), elevan la previsión de un proceso meramente operativo a una estrategia crítica de mitigación de riesgos. Una previsión precisa contribuye directamente a la resiliencia de la cadena de suministro, permitiendo a las empresas anticipar y responder a eventos inesperados, lo que protege sus márgenes y asegura la continuidad del negocio.
Tendencias transversales en la previsión de entregas para B2B y B2C
Para poder desgranar las tendencias clave para los póximos años en cuestiones de previsión de las entregas, debemos ir de la general a los concreto, por lo que en este primer bloque veremos aquellas claves que tiene que ver con ambos mundo logísticos.
Los sistemas de gestión de almacenes (WMS) digitalizados son fundamentales para el seguimiento de mercancías, la toma de decisiones predictivas y el control eficiente de todos los procesos. Los almacenes inteligentes (Warehouse 4.0) integran tecnologías de la información, automatización, robótica y análisis de datos para optimizar la gestión de inventario, el picking, el empaque y el envío.
Esto se traduce en una mayor velocidad y precisión en el procesamiento de pedidos, una reducción de los costos operativos y una mejora en la capacidad de respuesta ante cambios en la demanda.
Los gemelos digitales (Digital Twin) se utilizan para modelar almacenes, cadenas de suministro y rutas de transporte, proporcionando una plataforma sin riesgos para probar y mejorar las operaciones logísticas, lo que ofrece mayor agilidad, seguridad y fiabilidad.
Análisis predictivo y Big Data
El análisis predictivo, que utiliza grandes volúmenes de datos y algoritmos avanzados, permite a las empresas anticipar tendencias logísticas, demandas y posibles interrupciones en la cadena de suministro. Esta herramienta es fundamental para prever la demanda de productos con mayor precisión, optimizar rutas de entrega y mejorar la gestión de flotas.
La industria logística genera más de 50 terabytes de datos diariamente, aunque muchas empresas aún enfrentan dificultades para transformar esta vasta información en conocimientos útiles.
La adopción de tecnologías de Big Data capacita a las empresas logísticas no solo para mantenerse al día, sino para adelantarse a los desafíos futuros y aprovechar oportunidades en un mercado dinámico.
Las organizaciones que aprovechan la analítica de datos de clientes reportan un 115% más de retorno de inversión (ROI) y un 93% más de ganancias. Se proyecta que el mercado de Big Data en logística superará los USD 68.000 millones para 2025.
Inteligencia Artificial (IA) y Machine Learning (ML)
La IA y el ML son tecnologías fundamentales para analizar grandes volúmenes de datos, identificar patrones, predecir tendencias y automatizar tareas repetitivas.
Sus aplicaciones comunes incluyen predicciones de tendencias, automatización de tareas de robots, chatbots de atención al cliente y cálculo de rutas de transporte.
Los modelos de IA pueden integrar variables externas como condiciones climáticas, tendencias de redes sociales e indicadores económicos para ofrecer una visión más completa y precisa de la demanda esperada. Casi el 90% de las grandes empresas ya han experimentado con IA en sus cadenas de suministro.
Las empresas que han integrado IA en sus operaciones logísticas han reportado reducciones de costos de hasta el 15% y mejoras del 35% en los niveles de servicio.
El ML, en particular, ayuda a optimizar las decisiones de enrutamiento, predecir la demanda de materiales y suministros, automatizar el cumplimiento de pedidos y reducir los costos de transporte.
Internet de las Cosas (IoT) y sensores
Los dispositivos IoT y los sensores permiten el seguimiento en tiempo real de paquetes, monitorean las condiciones ambientales y aseguran la integridad de los bienes durante el tránsito.
Esta conectividad proporciona una transparencia crucial y permite la resolución proactiva de problemas antes de que se conviertan en incidentes mayores. Los costos de la infraestructura IoT (sensores, conexión a la red y plataformas de procesamiento) se han reducido drásticamente, haciéndola muy asequible para las empresas.
Las soluciones IoT mejoran la eficiencia al reemplazar procesos manuales con rastreadores como etiquetas de Identificación por Radiofrecuencia (RFID) y SIM globales. Permiten la monitorización continua de los niveles de inventario, las necesidades de reposición y el mantenimiento predictivo de equipos, evitando interrupciones costosas.
Blockchain y trazabilidad
La capacidad de la tecnología blockchain para proporcionar un registro seguro y transparente de las transacciones la convierte en una herramienta invaluable para la industria logística.
Facilita una trazabilidad mejorada, permitiendo un seguimiento detallado de los productos desde su origen hasta el consumidor final.
Ofrece una protección robusta contra el fraude y simplifica la documentación al almacenarla de forma segura y accesible para todas las partes autorizadas.
Un ejemplo destacado es TradeLens, una plataforma basada en blockchain desarrollada por Maersk e IBM, diseñada para el seguimiento digital y la gestión de la cadena de suministro global, que ha mejorado significativamente la transparencia, eficiencia y seguridad en el transporte marítimo internacional.
Sostenibilidad y logística verde
La sostenibilidad es una tendencia clave e ineludible en la agenda empresarial, impulsando la transformación y la innovación en la logística y sus operaciones diarias. Las empresas se enfocan en minimizar la huella de carbono de sus operaciones logísticas, reducir los residuos, y maximizar la reutilización y el reciclaje.
La optimización de rutas y la consolidación de entregas no solo mejoran la eficiencia, sino que también reducen la huella de carbono y los costos operativos. La inversión en vehículos eléctricos y combustibles alternativos (como gas natural o hidrógeno) es crucial para cumplir con las regulaciones ambientales y las expectativas de los consumidores. La tendencia hacia almacenes sostenibles, que optimizan el uso de energía y recursos, es cada vez más fuerte.
La convergencia de estas tecnologías –digitalización, Big Data, IA/ML, IoT y Blockchain– es fundamental para la creación de una cadena de suministro verdaderamente inteligente, visible y proactiva. Estas no son tendencias aisladas, sino componentes sinérgicos de una transformación digital más amplia.
Por ejemplo, los dispositivos IoT son los que generan los datos en tiempo real; el Big Data se encarga de procesarlos; la IA y el Machine Learning los analizan para extraer predicciones y optimizaciones; y Blockchain asegura y valida la integridad de esos datos. Esta sinergia permite a las empresas pasar de una gestión reactiva a una proactiva y predictiva, transformando fundamentalmente la forma en que se manejan las operaciones logísticas.
Adicionalmente, el creciente énfasis en la sostenibilidad no es meramente una cuestión de responsabilidad corporativa, sino un imperativo estratégico impulsado tanto por la demanda del consumidor como por las presiones regulatorias. Esto implica que los modelos de previsión deben incorporar cada vez más métricas ambientales, como las emisiones de CO2 y la reducción de residuos, junto con las métricas tradicionales de costo y eficiencia.
La optimización en la previsión de entregas ya no puede ser puramente económica; debe ser multidimensional, evaluando y ponderando estos nuevos criterios para lograr una logística más eficiente y respetuosa con el medio ambiente.
Las tendencias en previsión de entregas para la última milla
La última milla, el tramo final de la entrega desde un centro de distribución hasta el cliente, es reconocida como la etapa más compleja, costosa (pudiendo representar hasta el 50% del gasto total de la cadena de suministro) y visible para el cliente, lo que la convierte en un punto crítico para la satisfacción.
Retos inherentes
Los altos costos operativos se derivan de factores como la mano de obra, el combustible, el mantenimiento de vehículos, la compleja planificación de rutas con múltiples paradas, las reprogramaciones por entregas fallidas y los tiempos de inactividad entre destinos.
Los patrones de entrega son inherentemente ineficientes; a diferencia de la distribución minorista de grandes volúmenes a pocos centros, el comercio electrónico exige rutas personalizadas para paquetes individuales a destinos dispersos, lo que dificulta la optimización.
Las altas emisiones de carbono son una preocupación creciente, producto de las paradas frecuentes, el ralentí y la congestión del tráfico que reducen la eficiencia del combustible.
El riesgo de entregas fallidas es significativo (casi el 75% de los consumidores las han experimentado), generando costos adicionales por reprogramación, reemplazo de productos y reembolsos.
El crecimiento de las tasas de devolución (aproximadamente el 30% de las compras online) añade una complejidad y costos considerables a la logística inversa. Las expectativas de los clientes son cada vez más altas: el 85% espera una fecha de entrega garantizada y el 82% una ventana de tiempo específica.
Además, demandan entregas rápidas (mismo día, dos horas) y opciones de personalización. La escasez de conductores es un desafío creciente que frena el ritmo de las entregas.
Impacto de IA/ML y Análisis Predictivo en la optimización de rutas y tiempos
El análisis predictivo aprovecha el poder de los datos históricos y en tiempo real para anticipar eventos y resultados potenciales, como la probabilidad de robo o pérdida de un paquete, permitiendo tomar medidas preventivas.
Las soluciones SaaS que utilizan algoritmos de IA y aprendizaje automático analizan datos históricos de entrega y pérdidas para identificar patrones y generar una «puntuación de confianza de la dirección», indicando la probabilidad de una entrega exitosa. Los algoritmos de IA analizan vastos conjuntos de datos para predecir tiempos de entrega, optimizar rutas y anticipar fluctuaciones de la demanda.
Los modelos de Machine Learning refinan continuamente estas predicciones, lo que conduce a operaciones más eficientes y precisas.
La IA ajusta dinámicamente las rutas en función de las condiciones del tráfico, el clima y la disponibilidad de recursos en tiempo real.
Estrategias de logística urbana (microhubs, centros de distribución)
La optimización de rutas y el aumento de la densidad de entrega en áreas urbanas densamente pobladas ofrecen oportunidades para que las empresas sean más respetuosas con el medio ambiente y mantengan bajos los gastos operativos.
Estrategias como los microcentros de cumplimiento, los centros de entrega compartidos y los almacenes urbanos reducen significativamente los tiempos y costos de entrega al acercar el inventario al consumidor final.
Esto permite un procesamiento y despacho más rápido de los pedidos locales, utilizando métodos de transporte más ligeros y limpios.
Un ejemplo destacado es Walmart, que ha invertido en microcentros de distribución y lockers refrigerados para productos perecederos en estaciones de metro y gasolineras.
Métodos de entrega alternativos (drones, vehículos autónomos)
El potencial de los vehículos autónomos, drones y robots para las entregas de última milla es inmenso, con la promesa de reducir costos operativos y mejorar la precisión de las entregas.
La tecnología autónoma tiene el poder de redefinir el futuro de la logística, ofreciendo menores costos operativos, entregas continuas 24/7 y una reducción drástica de la huella de carbono.
Empresas como Amazon están experimentando con drones para la entrega de paquetes ligeros.
Personalización de la experiencia de entrega
Los compradores online de hoy buscan control y personalización en su experiencia de envío. Ofrecer opciones como la posibilidad de elegir horarios y ubicaciones de entrega o seleccionar un seguro de envío para mayor tranquilidad fortalece la lealtad del cliente y crea una experiencia de compra memorable. La personalización, impulsada por la IA, conduce a predicciones más precisas de la demanda y las preferencias individuales del cliente.
La creciente complejidad y el alto costo de la última milla impulsan directamente la adopción de tecnologías avanzadas como la IA/ML y el IoT.
Estas tecnologías, a su vez, habilitan soluciones innovadoras como la optimización dinámica de rutas, los microhubs urbanos y los métodos de entrega alternativos, que mitigan los desafíos y crean un ciclo virtuoso de mejora continua. La presión ejercida por los desafíos de costos, congestión, expectativas del cliente, emisiones y devoluciones obliga a las empresas a buscar y adoptar innovaciones tecnológicas.
A medida que estas tecnologías demuestran su eficacia, como se observa en el caso de iFood, se refuerza su adopción, lo que lleva a mejoras significativas en eficiencia, reducción de costos y mayor satisfacción del cliente.
El cambio de una «entrega rápida» a una «entrega personalizada y transparente» significa que la previsión en la última milla ya no se trata solo de cuándo llega un paquete, sino de cómo y dónde el cliente lo desea.
Esto exige modelos de previsión altamente flexibles y granulares que integren datos de preferencias del cliente.
Las expectativas de los clientes sobre fechas y ventanas de tiempo garantizadas, así como el seguimiento en tiempo real, se complementan con la demanda de personalización. Esto implica que los modelos de previsión deben ser mucho más sofisticados que una simple estimación de volumen.
Necesitan predecir la demanda no solo de un producto, sino de un producto entregado a través de un canal específico (por ejemplo, BOPIS, entrega a domicilio) en una franja horaria preferida.
Esta granularidad añade una capa significativa de complejidad a la previsión y requiere la integración de datos de comportamiento y preferencias del cliente.
A continuación, se presenta una tabla que resume las tecnologías clave y sus beneficios en la optimización de la última milla:
Tabla 1: Tecnologías clave y sus beneficios en la optimización de la Última milla
Tecnología
Funcionalidad
Beneficios
IA/Machine Learning
Predicción de tiempos de entrega, optimización dinámica de rutas, anticipación de demanda.
Optimización de rutas, reducción de costos operativos, mejora de la velocidad y precisión, resolución proactiva de problemas, mayor satisfacción del cliente.
Internet de las Cosas (IoT) y Sensores
Seguimiento en tiempo real de paquetes y condiciones ambientales, monitoreo de inventario.
Transparencia en la entrega, resolución proactiva de problemas, gestión de inventario, mantenimiento predictivo de vehículos, reducción de pérdidas.
Microhubs y Centros de Distribución Urbanos
Acercamiento del inventario al cliente final, consolidación de entregas.
Reducción de tiempos y costos de entrega, mejora de la densidad de entrega, menor huella de carbono, agilización del procesamiento de pedidos.
Drones y Vehículos Autónomos
Entregas automatizadas en áreas urbanas y remotas.
Reducción drástica de costos operativos y huella de carbono, entregas continuas 24/7, mejora de la precisión.
Análisis Predictivo
Aprovechamiento de datos históricos y en tiempo real para anticipar eventos.
Identificación de riesgos (robo, pérdida), toma de decisiones informadas, mejora de la experiencia del cliente, refuerzo de los resultados financieros.
Personalización de la Experiencia
Ofrecer opciones de entrega a medida (horarios, ubicaciones, seguros).
Fortalecimiento de la lealtad del cliente, creación de experiencias de compra memorables, predicciones de demanda más precisas.
Previsión de entregas en el contexto B2B
El e-commerce B2B se encuentra en una fase de expansión significativa, con una valoración actual estimada en $18.8 billones a nivel mundial. Aunque su avance es más lento que el del B2C, los marketplaces B2B para profesionales, especialmente el e-commerce mayorista, están experimentando un crecimiento notable. Los compradores B2B buscan activamente contenido de valor que facilite sus decisiones de compra, a menudo consumiendo tres o más piezas de contenido antes de interactuar directamente con un vendedor.
La demanda de autogestión y omnicanalidad
Una tendencia dominante es la preferencia por la autogestión: el 83% de los compradores B2B prefieren gestionar sus pedidos y cuentas online, y el 100% desea autogestionar todo o parte del proceso de compra. Para satisfacer esta demanda, las empresas deben ofrecer portales personalizados, implementar chatbots con IA o sistemas automatizados de tickets, proporcionar precios actualizados y personalizados, y crear flujos de compra sencillos. La omnicanalidad es un factor de peso, ya que los compradores B2B utilizan cada vez más múltiples canales de venta durante su proceso de compra, exigiendo el mismo nivel de servicio en todos ellos. Se busca la integración de sistemas (como Shopify, que unifica sistemas de punto de venta y e-commerce) para ofrecer una experiencia unificada y sin fricciones.
Optimización logística B2B
Una gestión logística efectiva es un pilar vital para el crecimiento y la escalabilidad de las empresas B2B, abarcando desde el almacenamiento y el inventario hasta el transporte y el cumplimiento de pedidos. El análisis de datos es fundamental para identificar tendencias, predecir la demanda y tomar decisiones más informadas, lo que ayuda a evitar tanto el exceso como la escasez de stock. La optimización de rutas es un componente clave para la eficiencia logística, permitiendo a las empresas planificar las rutas más rápidas y rentables, lo que se traduce en ahorros de combustible, reducción de tiempos de entrega y una menor huella de carbono.
La estrategia Just-In-Time (JIT) de gestión de inventario ayuda a reducir los costos de mantenimiento al alinear estrechamente los niveles de inventario con la demanda real. Es especialmente útil para artículos perecederos o de alto valor, minimizando el desperdicio y liberando flujo de caja. Su éxito requiere un alto grado de coordinación y visibilidad en tiempo real en toda la cadena de suministro. Los sistemas de Gestión de la Cadena de Suministro (SCM) proporcionan visibilidad de extremo a extremo, desde la adquisición de materias primas hasta la entrega final. Mejoran la colaboración entre departamentos y con socios externos, optimizando la planificación de la demanda, la gestión de inventario y la asignación de recursos. El seguimiento en tiempo real permite tanto a la empresa como a sus clientes monitorear los envíos desde el almacén hasta la entrega, garantizando llegadas a tiempo y permitiendo abordar rápidamente cualquier problema que surja en la ruta. Una evaluación exhaustiva de la configuración logística actual (procesamiento de pedidos, gestión de inventario, eficiencia del almacén, KPIs, satisfacción del cliente) es un paso inicial crucial para identificar ineficiencias y oportunidades de mejora. Comprender los volúmenes de producción es fundamental, ya que impacta directamente en las estrategias de almacenamiento, transporte y distribución.
Aplicación de IA/ML en la previsión de demanda y gestión de la cadena de suministro B2B
La IA y el ML permiten la personalización a escala en el ámbito B2B, facilitando la oferta de soluciones altamente adaptadas a una vasta base de clientes. Los equipos de ventas B2B utilizarán análisis avanzados para refinar sus estrategias, pronosticar la demanda con mayor precisión y adaptar su enfoque a clientes individuales, mejorando la eficiencia y la efectividad. Un ejemplo es IBM Watson Analytics, que ayuda a los equipos de ventas B2B a predecir qué clientes potenciales tienen más probabilidades de convertirse, lo que permite esfuerzos de ventas más dirigidos y eficientes. La IA automatiza la preparación de datos, incorpora factores de mercado externos (como tendencias de redes sociales, indicadores económicos) y se adapta a entornos dinámicos, lo que mejora la precisión de la previsión de la demanda. También optimiza la gestión del pipeline de ventas, identificando problemas en la progresión de acuerdos y riesgos potenciales.
Existen casos de éxito notables en México: Grupo Bimbo ha integrado la IA para optimizar la distribución de sus productos y predecir la demanda en puntos de venta, logrando una reducción de costos operativos y una mayor precisión en la planificación logística. Cemex implementa IA para optimizar sus cadenas de suministro y rutas de entrega, además de mejorar la calidad de sus productos. Femsa utiliza IA en la gestión de inventarios y la optimización de rutas de distribución en sus tiendas. Zara, aunque no es B2B puro, es reconocida por su gestión de la cadena de suministro «fast fashion», que le permite responder rápidamente a las tendencias del mercado y mantener bajos niveles de stock, aumentando la rentabilidad.
Si bien el e-commerce B2B está creciendo, se observa que avanza más lentamente que el B2C. Esta particularidad sugiere que la logística B2B puede enfrentar curvas de adopción diferentes o requerir soluciones más complejas y personalizadas. El énfasis en la «autogestión» indica que el cliente B2B valora el control y la eficiencia sobre la velocidad pura, diferenciándolo de la última milla B2C. La previsión para B2B debe considerar ciclos de venta más largos, relaciones más complejas y la necesidad de integrar la previsión de entregas con procesos de compra y gestión de cuentas que priorizan la autogestión y la personalización de precios. La previsión B2B no es solo un problema de volumen, sino de orquestación de la cadena de valor completa del cliente.
La búsqueda de «personalización a escala» y «análisis de datos avanzados para la venta predictiva» en B2B indica que la previsión de entregas en este sector se está entrelazando profundamente con la gestión de ventas y las relaciones con el cliente (CRM). Ya no se trata solo de predecir qué se entregará, sino quién lo pedirá, cuándo lo necesitará y cómo esto influye en su comportamiento de compra. Esto significa que la previsión de entregas en B2B no es una función logística aislada, sino que forma parte de una estrategia comercial más amplia. Predecir la demanda con precisión en B2B puede implicar el análisis de contratos específicos de clientes, patrones de compra históricos e, incluso, los propios programas de producción del cliente, lo que requiere un enfoque de datos mucho más integrado y colaborativo entre ventas, marketing y operaciones.
A continuación, se presenta una tabla que detalla las estrategias de optimización logística B2B y su impacto en la previsión de entregas:
Tabla 2: Estrategias de Optimización Logística B2B y su Impacto en la Previsión de Entregas
Estrategia
Impacto Clave en la Logística B2B
Beneficio Directo para la Previsión de Entregas
Análisis de Datos
Identificación de tendencias y patrones, optimización de rutas y eficiencia de almacén.
Mejora de la precisión de la previsión de demanda, reducción de excesos/faltantes de stock, mejor asignación de recursos.
Optimización de Rutas
Planificación de caminos más rápidos y rentables, reducción de costos de combustible y huella de carbono.
Previsiones de tiempos de entrega más exactas, optimización de la capacidad de transporte.
Just-In-Time (JIT)
Reducción de costos de mantenimiento de inventario, minimización de desperdicios.
Previsión de demanda altamente precisa para alinear inventario con necesidades reales, liberación de flujo de caja.
Sistemas SCM (Gestión de Cadena de Suministro)
Visibilidad de extremo a extremo, mejora de la colaboración interna y externa.
Planificación de demanda, inventario y recursos más eficiente y coordinada, aumento de la agilidad y capacidad de respuesta.
Seguimiento en Tiempo Real
Monitoreo continuo de envíos, resolución rápida de problemas en tránsito.
Previsiones de llegada más fiables, mejora de la transparencia y satisfacción del cliente.
Sistemas de Pedido Online (Autogestión)
Procesamiento de pedidos más rápido, reducción de errores manuales, dashboards para clientes.
Datos de pedidos en tiempo real para una previsión de demanda más dinámica, optimización de la experiencia del cliente.
IA/ML para Ventas B2B
Personalización a escala, predicción de leads, gestión de pipeline de ventas.
Integración de datos de ventas y comportamiento del cliente para una previsión de entregas más granular y orientada al cliente.
Exportar a Hojas de cálculo
Modelos y metodologías avanzadas de previsión de la demanda
La evolución de las metodologías de previsión refleja un cambio fundamental de modelos puramente estadísticos e históricos a enfoques más dinámicos, adaptativos y ricos en datos, que aprovechan intensamente la Inteligencia Artificial y el Machine Learning.
Este cambio es impulsado por la creciente volatilidad y complejidad de las cadenas de suministro.
Modelos cuantitativos
Estos modelos se basan en valores matemáticos o numéricos y datos históricos, siendo objetivos por naturaleza y adecuados para predicciones a corto plazo mediante el análisis de datos pasados.
Análisis de Series Temporales: Examina patrones en datos históricos a lo largo del tiempo (por ejemplo, ventas de los últimos 12 meses) para predecir el futuro, identificando tendencias, estacionalidad o ciclos. Incluye variantes como medias móviles, suavizado exponencial y modelos ARIMA.
Suavizado Exponencial: Asigna un mayor peso a las observaciones recientes para responder rápidamente a los cambios en la demanda, al mismo tiempo que considera los datos históricos. Es ideal para pronósticos a corto plazo.
Análisis de Regresión: Identifica relaciones causa-efecto entre variables (por ejemplo, precio, promociones, indicadores económicos) y la demanda, utilizando modelos estadísticos para comprender cómo cambian los valores típicos. Puede ser lineal simple o múltiple.
Modelos de Aprendizaje Automático (ML): Analizan grandes conjuntos de datos y detectan patrones complejos, adaptándose rápidamente a condiciones cambiantes y mejorando con el tiempo. Pueden incorporar variables externas y reducir errores humanos.
Modelado de Ciclo de Vida: Predice la demanda basándose en la etapa del ciclo de vida de un producto (nuevo, crecimiento, maduro, declive), siendo especialmente útil para la planificación de nuevos productos.
Modelos cualitativos
Estos modelos son subjetivos e intuitivos, basándose en juicios de expertos, intuición o experiencias personales. Se utilizan cuando los datos históricos son limitados, no se espera que continúen en el futuro, o no pueden proyectarse numéricamente debido a tendencias cambiantes.
Método Delphi: Recopila juicios y opiniones de un grupo pequeño de expertos de forma individual y anónima para evitar sesgos, buscando un consenso. Es útil para predecir tendencias de ventas, resultados económicos, e identificar riesgos y oportunidades.
Investigación de Mercados: Evalúa el rendimiento de productos/servicios entrevistando a clientes potenciales y analizando sus reacciones para obtener un pronóstico de ventas.
Consenso de Grupo/Opinión de Expertos: Implica que expertos o empleados de todos los niveles discutan un producto o servicio para desarrollar un pronóstico.
La sinergia de enfoques híbridos y la calidad de los datos
La combinación de enfoques cualitativos y cuantitativos proporciona una visión más completa, robusta y precisa de la previsión. La calidad de los datos es la columna vertebral de cualquier previsión fiable. Es imperativo que los datos sean limpios, precisos, completos y actualizados.
La falta de datos en tiempo real y la inconsistencia de los datos son desafíos significativos que obstaculizan la precisión de la previsión. Invertir en nuevos sistemas, como dispositivos IoT para el seguimiento de inventario en tiempo real, es crucial para garantizar la alta calidad de los datos.
La evolución de las metodologías de previsión muestra un claro cambio de modelos puramente estadísticos e históricos a enfoques más dinámicos, adaptativos y ricos en datos, que aprovechan intensamente la IA y el Machine Learning.
Esto es impulsado por la creciente volatilidad y complejidad de las cadenas de suministro.
Si bien los métodos tradicionales como el análisis de series temporales siguen siendo relevantes, hay un énfasis notable en la capacidad de los modelos de ML para adaptarse a cambios, lo que es crucial en un entorno de mercado impredecible. La IA y el ML se posicionan como la solución para lograr la adaptabilidad y precisión necesarias, marcando una evolución fundamental en el campo de la previsión.
Un aspecto fundamental para el éxito de la previsión avanzada es la calidad y la integración de los datos.
Sin datos de alta calidad, consistentes y en tiempo real, incluso los modelos de IA/ML más sofisticados producirán pronósticos inexactos. La fragmentación e inconsistencia de los datos son desafíos recurrentes.
Por lo tanto, antes de implementar soluciones de IA/ML, las empresas deben priorizar la inversión en infraestructura de datos, gobernanza de datos y procesos de recolección para asegurar la integridad y disponibilidad de la información. Esto es un requisito previo crítico para que cualquier modelo de previsión avanzada pueda operar de manera efectiva.
Desafíos comunes y mejores prácticas para una previsión efectiva
La previsión en logística, enfrenta diversos desafíos que pueden comprometer su precisión y, por ende, la eficiencia operativa y la rentabilidad.
Veamos cuáles son estos desafios y tratemos de entenderlos.
Gestión de riesgos y disrupciones en la cadena de suministro
Las disrupciones en la cadena de suministro conllevan desafíos financieros significativos, con organizaciones globales perdiendo un promedio de 184€ millones anualmente.
Los riesgos se dividen en internos (ineficiencias, errores de datos, planes de demanda imprecisos, falta de planes de contingencia, errores de fabricación/envío) y externos (cambios en proveedores, ciberseguridad, fluctuaciones de precios, retrasos en el transporte, factores económicos/políticos/ambientales).
La inflación, que sube a un ritmo acelerado, ha colocado la gestión de la cadena de suministro en el centro de la tormenta económica.
Una previsión inexacta conduce directamente a un aumento de los costos de inventario (por exceso de stock) o a la pérdida de ventas (por falta de stock), lo que a su vez impacta negativamente en la rentabilidad y la satisfacción del cliente.
Los riesgos de planificación y previsión, como los planes de demanda imprecisos que resultan en sobreproducción o subproducción y menores márgenes, son consecuencias directas de una previsión deficiente.
Esto subraya las graves consecuencias financieras y reputacionales de no contar con una previsión precisa.
Optimización de inventarios y costos de transporte
La gestión de inventarios es crucial para asegurar que las tiendas online cuenten con los productos adecuados, en el momento y lugar correctos, evitando tanto excesos (que generan problemas financieros) como faltantes (que afectan la opinión de los compradores).
Una previsión precisa ayuda a mantener niveles óptimos de inventario, reduciendo el riesgo de desabastecimiento y de exceso de stock. También permite reducir el inventario de seguridad, liberando espacio en el almacén y capital de trabajo.
Los costos de transporte (combustible, mantenimiento de vehículos, seguros, mano de obra) representan uno de los mayores componentes del presupuesto logístico, impactando directamente la rentabilidad y la competitividad.
La optimización de rutas mediante software avanzado es esencial para reducir tiempos y costos de transporte.
La importancia de la visibilidad integral y la colaboración
La falta de visibilidad y control en tiempo real sobre el inventario y la demanda es uno de los mayores desafíos en la gestión logística.
La visibilidad en tiempo real, habilitada por IoT y otros sistemas, mejora significativamente la eficiencia operativa y la satisfacción del cliente.
La colaboración entre equipos internos (ventas, marketing, operaciones, finanzas) y con socios externos (proveedores) es fundamental para una previsión precisa y una cadena de suministro resiliente.
Recomendaciones para implementar una previsión precisa y resiliente
Para abordar estos desafíos y maximizar el valor de la previsión, se recomiendan las siguientes prácticas:
Priorizar la calidad y consistencia de los datos: Invertir en sistemas que aseguren que los datos sean completos, precisos y actualizados es fundamental.
Seleccionar los métodos de previsión más adecuados: Es crucial combinar enfoques cualitativos y cuantitativos según las necesidades específicas de la empresa.
Implementar la previsión y automatización en tiempo real: Esto permite ajustar las predicciones dinámicamente según las condiciones cambiantes del mercado.
Revisar y ajustar las previsiones regularmente: Comparar los valores pronosticados con la demanda real y adaptar los modelos es un proceso continuo.
Incluir variables externas en los modelos: Factores como cambios económicos, eventos climáticos y riesgos de proveedores deben ser considerados para una previsión más robusta.
Alinear la previsión con los objetivos de negocio: Asegurar que la previsión apoye metas más amplias, como la reducción de costos, la mejora del servicio o la expansión, garantiza su relevancia y accionabilidad.
Invertir en tecnología y capacitación: El uso de GPS, IoT, IA y ML, junto con la formación del equipo, es esencial para extraer valor operativo de estas herramientas.
El énfasis en la «gestión ágil de la cadena de suministro» y la «logística elástica» indica que la previsión debe ir más allá de los planes anuales estáticos para convertirse en ajustes dinámicos y en tiempo real.
Esto requiere no solo mejores modelos, sino también flexibilidad organizacional y la capacitación de los tomadores de decisiones para realizar re-previsiones rápidas y una adaptación constante basada en nuevos datos y disrupciones.
Las empresas no solo deben invertir en tecnología, sino también revisar sus estructuras organizativas para permitir una toma de decisiones más rápida y descentralizada.
La previsión de entregas en el ámbito logístico se ha transformado de una función operativa a un imperativo estratégico, impulsado por el crecimiento exponencial del comercio electrónico y la creciente complejidad de las cadenas de suministro.
Las tendencias clave que definen este panorama son la digitalización integral, el análisis predictivo, la inteligencia artificial y el machine learning, el Internet de las Cosas, la tecnología blockchain y un enfoque cada vez más profundo en la sostenibilidad.
En la última milla, los desafíos inherentes de costos, congestión y altas expectativas del cliente están siendo abordados mediante la adopción de IA/ML para la optimización dinámica de rutas, el desarrollo de microhubs urbanos y la experimentación con métodos de entrega alternativos como drones y vehículos autónomos.
La previsión en este segmento ya no solo busca rapidez, sino una personalización y transparencia que satisfagan las demandas del consumidor moderno.
En la logística B2B, el auge del e-commerce B2B, aunque más gradual que en el B2C, está generando una fuerte demanda de autogestión y omnicanalidad. La optimización logística B2B se apoya en el análisis de datos, la implementación de estrategias Just-In-Time y el uso de sistemas SCM y seguimiento en tiempo real.
La IA y el ML están permitiendo una personalización a escala y una venta predictiva, integrando la previsión de entregas con las estrategias de ventas y la gestión de las relaciones con el cliente.
La evolución de las metodologías de previsión se inclina hacia modelos más dinámicos y adaptativos, enriquecidos por la IA y el ML, que superan las limitaciones de los enfoques puramente estadísticos.
Sin embargo, el éxito de estas tecnologías avanzadas depende fundamentalmente de la calidad, consistencia e integración de los datos. La inversión en infraestructura de datos y gobernanza es un requisito previo crítico.
Finalmente, la gestión de riesgos y disrupciones en la cadena de suministro se ha vuelto esencial, con la previsión precisa desempeñando un papel vital en la mitigación de pérdidas financieras y en la mejora de la resiliencia.
La adopción de una gestión ágil y elástica de la cadena de suministro, junto con la colaboración entre todas las partes interesadas, son prácticas fundamentales para navegar en un entorno de mercado volátil.
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