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CLIS has the motivation to consolidate an initiative with all the modernization processes. Our inspiration lies in the need to transform logistics in Mexico, driving it towards a future for decision making in efficient and sustainable competencies.

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IA en logística sostenible: eficiencia, predicción y compromiso verde

2025-05-15
Valeria Zuñiga Santana
noticia

Las empresas modernas enfrentan un doble desafío: optimizar sus cadenas logísticas y alinearlas con prácticas sostenibles. 

Aquí es donde la Inteligencia Artificial (IA) entra en juego. Gracias a su capacidad para  predecir con precisión la demanda, automatizar procesos de almacén y optimizar el  transporte, la IA está transformando la forma en que las organizaciones gestionan sus  operaciones logísticas de principio a fin. Veamos como la IA ya está transformando las cadenas de suministro sostenibles a nivel global. 

Aplicaciones clave 

1. Previsión de la demanda.  

Permite anticipar la demanda mediante el análisis de datos históricos, tendencias y comportamiento del cliente.

Los métodos tradicionales de previsión son lentos, propensos a errores humanos y consumen recursos innecesarios; a diferencia de los modelos de IA, estos pueden adaptarse a nuevos  patrones y reaccionar a los datos en tiempo real, haciendo que las previsiones sean  más confiables. 

• Modelos predictivos: Algoritmos que logran identificar patrones complejos de  demanda y generan predicciones más precisas. 

• Ajustes en tiempo real: Permite ajustar las previsiones que dependen de los  cambios en los impulsores de la demanda, como cambios de mercado,  acontecimientos externos, nuevas promociones, etc. 

2. Gestión de existencias.  

Analiza los datos de venta, la dinámica de cadena de suministro y las variables  externas para mantener los niveles ideales de existencias.  

• Reposición automatizada: Garantiza la reposición del inventario sin  intervención manual. 

• Almacenamiento en función de la demanda: Ayuda a las empresas a  almacenar productos con alta demanda, minimizando los artículos menos  populares. Esto permite la optimización del espacio de almacenamiento y  reducción de costos de conservación. 

3. Gestión de relaciones con proveedores.  

El análisis de grandes volúmenes de datos empresariales permite obtener información  sobre el desempeño de los proveedores, identificar factores de riesgo y descubrir  oportunidades para establecer colaboraciones. 

• Supervisión del rendimiento de proveedores: Ofrece una visión clara sobre la fiabilidad y el desempeño de cada proveedor.

• Evaluación de riesgos: Identifica y evalúa los riesgos que podrían afectar la estabilidad de cada proveedor. 

Beneficios  

- Toma de decisiones informada por análisis de datos. 

La analítica avanzada basada en IA permite tomar decisiones logísticas más ágiles, informadas y estratégicas. Gracias a herramientas de análisis e Inteligencia Artificial, se  pueden identificar patrones ocultos, anticipar tendencias y optimizar operaciones en  tiempo real, minimizando riesgos e incertidumbres.

 

- Optimización de gastos y mejora de la productividad. 

La aplicación de tecnología inteligente ayuda a identificar ineficiencias y áreas de oportunidad en la cadena de suministro. Así, las empresas reducen costos operativos y optimizan recursos. Esto mejora el rendimiento logístico y la competitividad.

Figura 2. Impacto de la tecnología. Fuente: (Nowports, 2023)

- Compromiso con la sostenibilidad y la responsabilidad social empresarial. 

Integrar prácticas sostenibles ya no es solo una opción, sino una exigencia del  mercado actual. Las empresas utilizan tecnologías como la IA para optimizar el uso  de recursos naturales, reducir emisiones de carbono y garantizar prácticas éticas en  toda su cadena de suministro, fortaleciendo su imagen pública y su compromiso  social. 

 

A continuación, se presentan ejemplos de empresas que integran inteligencia artificial (IA) en sus operaciones logísticas para mejorar la eficiencia, anticipar la demanda y reducir su impacto ambiental:

Galletas Gullón

Implementa tecnologías avanzadas como robotización y Big Data en sus procesos productivos y logísticos, logrando mayor eficiencia operativa y control de calidad en tiempo real. Asimismo, utiliza analítica avanzada para optimizar recursos y reducir residuos, mejorando la toma de decisiones en la cadena de suministro.

Ha logrado reducir un 16% sus emisiones de alcance 3 en dos años y se ha fijado el objetivo de disminuir sus emisiones totales en un 55% para 2030, mediante el uso de camiones de doble remolque y recuperación de calor residual. (Ser, 2024)

Figura 3. Imagen ilustrativa. Fuente: (Gullón Galletas Digestive Choco Sin Azúcar 270 G : Amazon.com.mx: Salud Y Cuidado Personal, n.d.)

Vaive Logistics

Desarrolló el robot autónomo ONA para entregas de última milla, que utiliza IA para navegar de forma segura y eficiente en entornos urbanos complejos, reduciendo los costos operativos en un 20%. Además, ajusta sus rutas en tiempo real mediante IA, optimizando las entregas y minimizando tiempos de espera.
El robot es completamente eléctrico, reduciendo las emisiones de carbono en un 40% en comparación con el reparto tradicional. (Zurdo & Zurdo, 2024)

Figura 4. Robot ONA. Fuente: (Emprendedores, 2024)

Conclusión 

La Inteligencia Artificial se ha convertido en un pilar fundamental para transformar las  cadenas de suministro hacia modelos más eficientes, adaptables y sostenibles. Gracias a su  capacidad para prever la demanda, optimizar el manejo de inventarios y fortalecer la gestión  de relaciones con proveedores, las organizaciones no solo mejoran su rendimiento operativo,  sino que también contribuyen activamente a la sostenibilidad global. Integrar soluciones  basadas en IA permite a las empresas anticiparse a los cambios del mercado, reducir costos  y reforzar su compromiso social, posicionándose de manera más competitiva en un entorno  cada vez más exigente. Las cadenas de suministro del futuro serán inteligentes, responsables…¿estás listo para liderar ese cambio?





 

Bibliografía 

Chia, A. (2024, November 14). La IA en la cadena de suministro: Principales aplicaciones  y ventajas para las empresas. https://www.datacamp.com/es/blog/ai-in-supply chain 

 

Emprendedores, R. (2024, September 16). Ona sale a la calle para mejorar el servicio de reparto urbano de última milla. Emprendedores. https://emprendedores.es/marketing-y-ventas/logistica/vaive-logistics/

 

IA en logística sostenible: eficiencia, predicción y compromiso verde - Buscar con Google. (n.d.). https://www.google.com/search?sca_esv=70b5c3d27dd6e643&rlz=1C5CHFA_enMX929MX929&q=IA+en+log%C3%ADstica+sostenible:+eficiencia,+predicci%C3%B3n+y+compromiso+verde&udm=2&fbs=ABzOT_BnMAgCWdhr5zilP5f1cnRvcgbZGUANoyrPUIvwFUsHYKNq4cjbcsZEtGO5vwAvUlkNmfYjN0VCDdvh8KT5iD_5PJxjfqbj2i08_f_8EAjg8ykcCXMYv7npP4GpPwCXn9r8_2nDbGLdd2imBt-KaRbZOc6xGT1sGIrtht-WLexfHwehzsFBOmT9Y_349Aal060Jv3pBcn4ddGbGJsngRuAOVlMqbZ90-_xVjOpWLKfyRUJ8OVY&sa=X&ved=2ahUKEwicg6zW-6WNAxUfKEQIHftLGEUQtKgLegQIERAB&biw=1438&bih=713&dpr=2#vhid=QOySxLbbEMl1OM&vssid=mosaic

 

González, M. (2023, June 14). La importancia de la IA en la cadena de suministro. Etinor.  https://etinor.com/la-importancia-de-la-ia-en-la-cadena-de-suministro/ 

 

Gullón Galletas Digestive Choco Sin Azúcar 270 G : Amazon.com.mx: Salud y Cuidado Personal. (n.d.). https://www.amazon.com.mx/Gull%C3%B3n-Galletas-Digestive-Choco-Az%C3%BAcar/dp/B00AURSA3M

Revolución de la Inteligencia Artificial en la cadena de suministros. (n.d.).  https://www.netlogistik.com/es/blog/revolucion-de-la-inteligencia-artificial-en-la cadena-de-suministros

 

Ser, C. (2024, October 3). Cadena SER. Cadena SER. https://cadenaser.com/castillayleon/2024/10/03/gullon-reconocida-como-mejor-empresa-en-transformacion-digital-radio-palencia/?utm_source=chatgpt.com

 

Zurdo, J. P., & Zurdo, J. P. (2024, November 11). Hola, vengo del futuro (de las ‘startups’). El País. https://elpais.com/economia/horizonte-4-0/2024-11-11/hola-vengo-del-futuro-de-las-startups.html?utm_source=chatgpt.com

 

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