Una investigación de Mecalux y el Intelligent Logistics Systems Lab del MIT basada en una encuesta a más de 2.000 líderes de logística muestra una rápida adopción de la automatización y la IA, períodos de amortización de 2 a 3 años y una creciente demanda de puestos de alta cualificación en almacenes.

Mientras los minoristas se preparan para el aumento anual de demanda con motivo del Black Friday, un nuevo estudio de Mecalux y el Intelligent Logistics Systems Lab (ILS) del MIT —perteneciente al Center for Transportation & Logistics del Massachusetts Institute of Technology— revela que los almacenes que impulsan las cadenas de suministro globales han entrado en una nueva era condicionada por la inteligencia artificial. La investigación, basada en las respuestas de más de 2.000 profesionales de la cadena de suministro y el almacenaje de 21 países, demuestra que la inteligencia artificial y el machine learning ya no son herramientas experimentales, sino motores de la productividad, la precisión y la evolución de la fuerza laboral.

Con más de 9 de cada 10 almacenes utilizando algún tipo de IA o automatización avanzada, el sector ha alcanzado una madurez sorprendente. Más de la mitad de las organizaciones afirma operar de forma avanzada o totalmente automatizada, algo especialmente frecuente entre grandes empresas con redes logísticas complejas y múltiples instalaciones. Los almacenes han dejado atrás las pruebas piloto aisladas y cada vez emplean más la IA en sus flujos de trabajo diarios, incluyendo la preparación de pedidos, la optimización del inventario, el mantenimiento de equipos, la planificación laboral y la monitorización de la seguridad.

“Los datos evidencian que los almacenes inteligentes superan a sus competidores en volumen, precisión y adaptabilidad”, afirma Javier Carrillo, CEO de Mecalux. “A medida que se acerca la temporada alta, las empresas que invierten en IA no son solo más rápidas, sino también más resilientes, predecibles y están mejor posicionadas para afrontar la volatilidad”.

Del mismo modo, el estudio pone de manifiesto que las inversiones en IA se están amortizando antes de lo previsto. La mayoría de las empresas destina entre el 11 y el 30% de sus presupuestos de tecnología de almacén a iniciativas de IA y machine learning, y el plazo promedio de amortización es de tan solo dos a tres años. Este retorno de la inversión se debe a mejoras cuantificables en la precisión del inventario, el rendimiento, la eficiencia laboral y la reducción de errores. Asimismo, refuerza la transición de las inversiones en proyectos piloto hacia el desarrollo de capacidades a largo plazo. Estas inversiones están impulsadas por el ahorro en costes, las expectativas de los clientes, la escasez de mano de obra, los objetivos de sostenibilidad y la presión competitiva, lo que supone que el valor de la IA va mucho más allá de la mera automatización.

A pesar de estos avances, las organizaciones siguen afrontando desafíos a medida que escalan la IA en sus operaciones. “La parte más complicada es la fase final de implementación: integrar las personas, los datos y la analítica sin fricciones en los sistemas existentes”, señala el Dr. Matthias Winkenbach, director del laboratorio ILS del MIT. Los principales obstáculos incluyen la falta de experiencia técnica, la integración de sistemas, la calidad de los datos y el coste de implantación, lo que refleja el trabajo subyacente necesario para conectar herramientas avanzadas con sistemas heredados. Aun así, las empresas declaran contar con sólidas bases en la gestión de datos y proyectos, e identifican como aceleradores clave para la adopción continua el uso de herramientas idóneas, hojas de ruta claras, presupuestos ampliados y una mayor experiencia interna.

El informe desafía los temores persistentes sobre el potencial de la automatización para reemplazar a los trabajadores humanos. Lejos de suplantar a las personas, la IA aumenta la productividad y la satisfacción laboral y amplía las oportunidades de empleo. Más de tres cuartas partes de las organizaciones encuestadas experimentaron un incremento de la productividad y la satisfacción de sus empleados tras la implementación de la IA, y más de la mitad declaró haber acrecentado el tamaño de su plantilla. Están surgiendo nuevos roles en todos los ámbitos, como ingenieros de IA y ML, especialistas en automatización, expertos en mejora de procesos y científicos de datos: la creación de estos puestos sugiere que la automatización inteligente está expandiendo ─y no reduciendo─ el papel de los seres humanos en las operaciones del almacén.

De cara al futuro, casi todas las empresas encuestadas planean ampliar su uso de la IA en los próximos dos o tres años. Un destacable 87% prevé aumentar sus presupuestos de IA, y el 92% ya está implementando o planificando nuevos proyectos en este campo. El informe revela que el próximo reto se centrará en las tecnologías de toma de decisiones, especialmente en la IA generativa. Las empresas identifican la genAI como el método más valioso en las instalaciones logísticas actuales y, entre los motivos, citan aplicaciones como la documentación automatizada, la optimización de la distribución del almacén, el diseño de flujos de procesos y la generación de código para sistemas de automatización. A medida que estas capacidades avancen, la IA ayudará a un número creciente de almacenes a pasar del análisis predictivo a la acción automatizada.

“El aprendizaje automático tradicional resulta muy eficaz para predecir problemas, mientras que la IA generativa facilita el diseño de soluciones”, sostiene el Dr. Winkenbach. “Esa es la razón por la que las compañías la consideran el mayor generador de valor en los almacenes hoy en día. En definitiva, las ventajas tangibles de la automatización se traducen en un alza de la productividad, lo que logra que los sistemas funcionen de forma más fluida, rápida y con menos interrupciones”.

El estudio subraya que, a medida que el sector logístico entra en la temporada más intensa del año, los almacenes que gestionan los pedidos del Black Friday no solo se automatizan, sino que se transforman en sistemas más inteligentes. Con la IA impulsando el rendimiento, respaldando a los trabajadores y habilitando nuevas capacidades en las redes globales, los próximos años apuntan a una integración aún mayor de los datos y de la toma de decisiones en el núcleo de las operaciones de almacén.
Sobre el MIT Center for Transportation & Logistics (CTL).

Fundado en 1973, el MIT Center for Transportation & Logistics es un entorno dinámico donde líderes de la industria, profesores y estudiantes combinan sus conocimientos y experiencia para promover la educación y la investigación de la cadena de suministro. Cuenta con más de 80 investigadores y profesores de múltiples disciplinas que buscan impulsar la prosperidad de las empresas y la sociedad. ctl.mit.edu