Cómo la IA y el seguimiento en tiempo real están cambiando la gestión de mercancías
Introducción
Durante décadas, la gestión de fletes se basó en información incompleta. Un envío salía de una planta en Shenzhen, desaparecía en la red logística y reaparecía —a veces días después— ya fuera en su destino o como un problema que debía explicarse a un cliente insatisfecho. La visibilidad no era un método, sino una concesión. A posteriori, las decisiones sobre el cambio de ruta, la reposición de inventario o el desempeño de los transportistas se tomaban con base en informes que ya estaban desactualizados cuando se consultaban.
Ahora, esa forma de hacer negocios está cambiando radicalmente. La inteligencia artificial y las tecnologías de seguimiento en tiempo real, basadas en sensores IoT, redes GPS, plataformas en la nube y motores de aprendizaje automático, se han unido para crear algo sin precedentes en la industria logística: la capacidad de visualizar lo que sucede en una cadena de suministro global en tiempo real y actuar antes de que los problemas se conviertan en crisis. La inversión en este cambio es considerable. El mercado global de sistemas de gestión de carga alcanzó los 19.76 millones de dólares en 2025 y se prevé que crezca hasta los 43.21 millones de dólares en 2034. Se espera que el Internet de las Cosas (IoT) en logística se expanda de 61.17 millones de dólares en 2025 a 161 millones de dólares en 2032. El mercado de software de visibilidad de la cadena de suministro crece a un ritmo del 24.98% anual. Estas cifras no son meras conjeturas; demuestran que se está invirtiendo en sistemas que están transformando el flujo de mercancías.
Este artículo analiza cómo se manifiesta esa transición en la práctica, incluyendo las aplicaciones específicas que están dando resultados demostrables, la dinámica del mercado que está acelerando su adopción, los problemas reales que aún existen y lo que significa para las empresas que transportan mercancías entre China y el corredor estadounidense, y más allá.
Por qué la visibilidad del transporte de mercancías se convirtió en el problema central de la industria.
No fue casualidad que el seguimiento en tiempo real se convirtiera en lo más importante de la tecnología logística. Se volvió fundamental porque el costo de no tenerlo resultó ser mucho mayor de lo que la mayoría de las empresas pensaban inicialmente. En 2024, el número de interrupciones en las cadenas de suministro aumentó un 32 % en muchos sectores. Más del 78 % de los fabricantes de todo el mundo afirmaron no poder localizar a todos sus proveedores. Pero hace tan solo unos años, la respuesta a "¿Dónde está mi envío?" siempre era la misma: una llamada a un agente de carga, una consulta en la página web obsoleta del transportista y una larga espera.
El auge del comercio electrónico aceleró la situación. Quienes estaban acostumbrados a rastrear un paquete desde un almacén en Nueva Jersey comenzaron a esperar el mismo nivel de precisión para un contenedor que cruzaba el Pacífico. Esta presión generada por las expectativas se extendió a lo largo de la cadena de suministro, obligando a las empresas de transporte a invertir en infraestructura para ofrecer respuestas reales en lugar de simples predicciones. Para el año 2025, el seguimiento en tiempo real representará la mayor parte del mercado de software de visibilidad de la cadena de suministro. Más del 58 % de las implementaciones se realizan en plataformas basadas en la nube, ya que los equipos distribuidos globalmente necesitaban acceder a datos en tiempo real desde cualquier dispositivo y en cualquier zona horaria.
La situación arancelaria de 2025 hizo que la situación se volviera mucho más urgente. Los recientes cambios en los aranceles estadounidenses provocaron un aumento en los costos de transporte a nivel mundial y obligaron a las empresas a modificar rápidamente sus planes de abastecimiento. Las empresas que no contaban con visibilidad en tiempo real de sus cadenas de suministro no pudieron reaccionar con la suficiente rapidez ante cambios en las rutas, reclasificaciones aduaneras o nuevos requisitos de cumplimiento. Las empresas que mejor se desenvolvieron durante estas perturbaciones fueron aquellas cuyos sistemas logísticos ya se basaban en datos en tiempo real, en lugar de informes obsoletos.
Inteligencia artificial en el transporte de mercancías: más allá de la palabra de moda.
Análisis predictivo y previsión de la demanda
El uso más útil de la IA en el transporte de mercancías no es el más obvio. El análisis predictivo utiliza el aprendizaje automático para examinar tendencias pasadas, datos actuales y señales externas con el fin de predecir la demanda y planificar soluciones a los problemas. Funciona discretamente, en segundo plano, en los sistemas de planificación, de modo que los problemas ni siquiera aparecen en la pantalla del operador. Según McKinsey, la previsión mejorada con IA reduce los errores en la cadena de suministro entre un 30 % y un 50 %. La previsión de la demanda impulsada por IA reduce los errores de planificación logística en un 30 %, mientras que la precisión en la planificación de la capacidad de carga ha aumentado un 25 % entre los usuarios. Estas estadísticas se traducen en menos camiones vacíos, contenedores mejor utilizados y una mejor correspondencia entre la oferta y la demanda real para una empresa de transporte que opera cientos de rutas.
Su utilidad para gestionar interrupciones es especialmente destacable. Cuando la crisis del Mar Rojo alteró el rumbo de gran parte del tráfico de contenedores en 2024, las empresas con plataformas de visibilidad basadas en IA pudieron planificar nuevas rutas, calcular nuevas horas estimadas de llegada y comunicarse proactivamente con los clientes, mientras que sus competidores aún contactaban manualmente con las navieras. Este mismo patrón se aplica a la congestión portuaria, el mal tiempo, las huelgas y la escasez repentina de capacidad. La IA permite a la gestión de fletes solucionar los problemas antes de que los clientes los descubran, en lugar de tener que explicarlos después de que ocurran.
Optimización de rutas y planificación dinámica de cargas
La optimización de rutas mediante IA ha evolucionado enormemente desde que las plataformas TMS de primera generación utilizaban algoritmos sencillos para encontrar la ruta más corta. Los sistemas modernos procesan simultáneamente datos de tráfico en tiempo real, información sobre la congestión portuaria, pronósticos meteorológicos, normas sobre las horas de servicio de los conductores y variaciones en los precios del combustible. A continuación, crean rutas que optimizan el coste total, en lugar de solo la distancia. Las empresas que utilizan IA para optimizar sus rutas afirman que su transporte de carga es un 25 % más eficiente y que su consumo de combustible se reduce entre un 15 % y un 20 %. Algunas empresas de transporte han visto disminuir los kilómetros recorridos en vacío hasta en un 50 % gracias a la planificación automatizada de la carga, que combina de forma inteligente las mercancías para reducir los kilómetros en vacío.
En marzo de 2025, Freight Technologies Inc. lanzó su bot de licitación con IA junto con su plataforma TMS. Esto automatizó el proceso de licitación de cargas, que antes implicaba enviar correos electrónicos y realizar llamadas telefónicas. Este tipo de automatización puntual, sumada a la suma de múltiples tareas en una operación de transporte de mercancías, es la que permite calcular las cifras generales de eficiencia en las encuestas sobre la adopción de la IA.
Documentación automatizada
En el pasado, la documentación de carga ha sido una de las partes más manuales, propensas a errores y que más tiempo consume en la cadena logística. Conocimientos de embarque, declaraciones de aduana, certificados de origen, facturas, formularios de cumplimiento y otros documentos requieren la introducción correcta de datos, referencias cruzadas y, a menudo, firmas o sellos de más de una persona. Los sistemas de IA de procesamiento del lenguaje natural (PLN) ahora pueden leer, comprender y completar estos documentos con mayor rapidez y precisión que los humanos. Las operaciones que han utilizado la automatización de documentos con IA han reducido sus gastos administrativos hasta en un 40 %. El argumento de la fiabilidad es tan sólido como el de la eficiencia, especialmente en el transporte transfronterizo de mercancías, donde un solo error en la documentación puede provocar retrasos en la aduana que cuestan mucho más que el ahorro en administración.
El mercado detrás del impulso: datos clave
La siguiente tabla muestra la cantidad de dinero que se está invirtiendo en tecnologías de logística de IA e IoT a partir de 2025, según los estudios de mercado actuales:
| Segmento | Tamaño del mercado 2024–2025 | Pronóstico | CAGR |
| Sistemas de gestión de fletes (globales) | USD 19.76 mil millones (2025) | USD 43.21 mil millones para 2034 | 9.4% |
| IoT en logística | USD 61.17 mil millones (2025) | USD 161.17 mil millones para 2032 | 14.84% |
| Software de visibilidad de la cadena de suministro | USD 1.74 mil millones (2025) | USD 12.94 mil millones para 2034 | 24.98% |
| Mercado logístico conectado | USD 38.04 mil millones (2024) | Fuerte crecimiento hasta 2030 | 14.9% |
| Inteligencia artificial en el transporte de mercancías (tasa de crecimiento anual compuesta hasta 2028) | - | - | 21.4% |
| Logística impulsada por IoT (en sentido amplio) | USD 17.5 mil millones (2024) | USD 809 mil millones para 2034 | 46.7% |
Estas cifras demuestran que el sector está experimentando un cambio fundamental, no una ola cíclica de inversiones en innovación. El mercado de sistemas de gestión de carga crece a un ritmo del 9.4 % anual. El mercado de software de visibilidad de la cadena de suministro aumenta a un ritmo de alrededor del 25 % anual. Esta es la capa que se está construyendo sobre él. La tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 46.7 % del mercado de logística impulsada por IoT muestra la infraestructura de hardware y comunicación que hace posible ambos. Asia-Pacífico es la región de mayor crecimiento debido a las inversiones en puertos inteligentes y al crecimiento de la IoT celular. Estados Unidos cuenta con la mayor infraestructura en uso en Norteamérica. La industria de la logística impulsada por IoT alcanzó un valor de 6.65 millones de dólares en 2024 y se espera que crezca a un ritmo del 41.8 % anual.
Seguimiento IoT en tiempo real: ¿Qué cambia cuando puedes verlo todo?
La visibilidad completa en tiempo real tiene un efecto fundamental en el funcionamiento de una operación de transporte de mercancías, no solo un efecto incremental. El proceso de gestión de excepciones, que implica detectar y resolver los envíos que no se desarrollan según lo previsto, pasa de ser reactivo a proactivo. Si un contenedor con tecnología IoT se retrasa en un puerto de transbordo, el panel de control del gestor de carga recibe la alerta antes de que el destinatario tenga motivos para preocuparse. Cuando la temperatura en un camión frigorífico que transporta medicamentos sube o baja, el sensor envía una notificación a tiempo para detenerlo, pero no a tiempo para presentar un informe de daños.
Los datos sobre la cadena de frío son muy interesantes. El uso de IoT en la logística de la cadena de frío ha mejorado el rendimiento de los equipos en un 25 %. El análisis predictivo en las operaciones de la cadena de frío ha ayudado a prevenir hasta el 75 % de los problemas en la cadena de suministro. El seguimiento mediante IoT ha reducido las pérdidas de envíos en un 23 % en todas las categorías de carga. Estos son beneficios significativos para la carga que requiere una entrega urgente o que tiene un alto valor económico, como productos electrónicos, medicamentos y repuestos para vehículos. Evitar un solo fallo en la cadena de frío puede suponer un ahorro mayor que el coste total de una implementación de IoT durante un año.
Las aplicaciones de geolocalización han evolucionado considerablemente. Los sistemas de monitorización de IoT y la geolocalización (alertas automáticas que se activan cuando un envío se desvía de su ruta) han reducido significativamente el robo y la pérdida de mercancías. Estos métodos se utilizan con mayor frecuencia en envíos de productos de alto valor, como semiconductores, artículos de lujo y productos farmacéuticos. La gestión de flotas representa actualmente el 32.47 % de la industria logística de IoT por aplicación. El seguimiento de activos presenta una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) del 14.63 %, a medida que la monitorización del estado se convierte en un estándar para productos de alto valor.
Existe un nuevo enfoque para el seguimiento de la carga marítima. Los sistemas de identificación automática (AIS) y las soluciones predictivas basadas en inteligencia artificial permiten ahora a los gestores de carga ver la ubicación exacta de un buque y obtener proyecciones de hora estimada de llegada (ETA) que tienen en cuenta las condiciones meteorológicas, los cambios de ruta y la congestión portuaria. En 2024, el número de dispositivos de seguimiento con tecnología IoT para el transporte marítimo aumentó un 52 % en todo el mundo. Esto se debió a que las empresas querían controlar las condiciones meteorológicas en tiempo real para mercancías sensibles a la temperatura. Una empresa de distribución redujo los gastos de detención y demora en un 40 % simplemente enviando alertas anticipadas de programación portuaria tras instalar un sistema de seguimiento con tecnología IoT. Este es un retorno de la inversión (ROI) único y demostrable que valida la viabilidad de la implementación.
Aplicaciones de IA e IoT en el transporte de mercancías: qué hacen y qué entregan.
| Aplicación de IA/IoT | Que hace | Resultado medido |
| Previsión predictiva de la demanda | Analiza datos históricos y en tiempo real para proyectar volúmenes de carga. | Reduce los errores en la cadena de suministro entre un 30 % y un 50 % (McKinsey). |
| Optimización de rutas de IA | Reorganiza dinámicamente las rutas en función del tráfico, el clima y el estado del puerto. | Entrega un 25 % más rápida; reducción del consumo de combustible entre un 15 % y un 20 %. |
| Seguimiento de envíos IoT en tiempo real | Visibilidad en tiempo real basada en GPS/sensores durante todo el trayecto. | Reducción de costes logísticos del 20-30%; 23% menos envíos perdidos. |
| Mantenimiento predictivo de flotas | Supervisa el estado del vehículo y detecta fallos antes de que ocurran. | Hasta un 40 % menos de costes de mantenimiento; 50 % menos de tiempo de inactividad. |
| Documentación automatizada (PLN) | Lee, rellena y archiva conocimientos de embarque, formularios de aduanas y facturas. | Los costes administrativos se reducen hasta un 40%; prácticamente no hay errores manuales. |
| Precios dinámicos con IA | Ajusta las tarifas de flete en tiempo real según la demanda y la capacidad. | Reducción del 15-20% en los costos de transporte; mejor control de los márgenes. |
| Monitorización IoT de la cadena de frío | Alertas continuas de temperatura y humedad para carga sensible | 25 % más de eficiencia en los equipos; 75 % menos interrupciones. |
| Gestión de excepciones impulsada por IA | Detecta desviaciones y recomienda acciones correctivas automáticamente. | Resolución más rápida; 15 % más de satisfacción del cliente. |
Desafíos que no se pueden pasar por alto
Existen argumentos sólidos a favor de la IA y el seguimiento en tiempo real en el transporte de mercancías, pero aún quedan grandes problemas por resolver antes de que puedan generalizarse. El sector no se ayuda a sí mismo minimizando estos problemas. Los problemas que se enumeran a continuación son problemas reales a los que se enfrentan las empresas de logística de todos los tamaños.
| Desafío | Impacto en el mundo real | Mitigación práctica |
| Alta inversión inicial en IoT/IA | Desincentiva a las pymes; baja visibilidad del retorno de la inversión. | Comience con los carriles de mayor riesgo; utilice plataformas de IoT por suscripción. |
| Integración de sistemas TMS/WMS heredados | Las nuevas herramientas no se conectan a los sistemas antiguos. | Conectores API piloto; priorizar las plataformas nativas de la nube |
| Vulnerabilidad de ciberseguridad | La logística es uno de los principales objetivos del ransomware. | Arquitectura de confianza cero; capacitación del personal en materia de phishing |
| Sobrecarga de datos sin filtrado por IA | Fatiga por exceso de alertas; la toma de decisiones se ralentiza. | Detección de anomalías mediante IA para mostrar solo señales procesables. |
| brecha de habilidades de la fuerza laboral | Los equipos no pueden sacar el máximo provecho de las herramientas. | Formación estructurada; interfaces de copiloto de IA |
| Estándares de datos inconsistentes | Los datos de seguimiento de múltiples operadores no coinciden. | Adoptar estándares comunes de números de conocimiento de embarque/contenedor a través de API. |
La ciberseguridad merece una atención especial. A medida que las operaciones de transporte de mercancías se conectan cada vez más mediante el Internet de las Cosas (IoT) y las API que enlazan a remitentes, transportistas, autoridades aduaneras y operadores portuarios, la superficie de ataque para el ransomware y el robo de datos aumenta considerablemente. Los estudios sobre ciberamenazas siempre sitúan al transporte y la logística entre los sectores más atacados. Un ataque de ransomware que paralice el sistema de gestión de transporte (TMS) de un transportista durante la temporada alta puede costar mucho más que las medidas de seguridad que podrían haberlo evitado. La postura de ciberseguridad de un operador debe ser tan sólida como su infraestructura digital, no estar por detrás de ella.
El aspecto organizativo es igualmente importante. Según la encuesta de Gartner sobre el futuro de la logística, uno de los mayores problemas que impiden a las empresas obtener valor de sus inversiones en tecnología no es la tecnología en sí, sino la falta de integración entre personas, procesos y herramientas digitales. Los sistemas de recomendación de IA que nadie utiliza, los paneles de control que nadie consulta y las alertas de excepciones que llegan a bandejas de entrada que nadie revisa son señales del mismo problema: la tecnología se utiliza más rápido de lo que la cultura empresarial puede gestionarla. Las empresas que sacan el máximo provecho de estas herramientas han planificado la adopción del aspecto humano con la misma dedicación que la tecnológica.
Las tecnologías que vendrán después
Varias tecnologías nuevas están pasando de los programas piloto a las aplicaciones comerciales de transporte de mercancías, y supondrán los próximos grandes cambios en la gestión del transporte de mercancías.
El tema más comentado son los camiones autónomos. Camiones con inteligencia artificial, equipados con sensores avanzados, navegación mediante aprendizaje automático y procesamiento de datos en tiempo real, ya circulan por algunas carreteras de Estados Unidos. Se prevé que para 2030, el 11 % del transporte de mercancías se realice mediante camiones autónomos. Empresas como UPS y Amazon consideran los programas de vehículos autónomos como inversiones estratégicas en infraestructura, más que como una simple tecnología nueva. Es probable que sus efectos se noten con mayor claridad en las operaciones de larga distancia entre centros logísticos en un futuro próximo. Posteriormente, se extenderán a la entrega de última milla, que aún presenta mayores dificultades desde el punto de vista normativo y físico.
Los gemelos digitales, copias virtuales de infraestructuras logísticas reales que se actualizan constantemente con datos IoT en tiempo real, se están popularizando como herramientas de planificación y simulación. Antes de realizar inversiones reales, los gestores de almacenes utilizan gemelos digitales para planificar cambios en la distribución y simular escenarios de temporada alta. Al enviar continuamente datos de sensores IoT a un gemelo digital, el modelo se mantiene actualizado. Esto permite una planificación y toma de decisiones mucho más precisas que si se utilizaran instantáneas históricas.
Cada vez es más evidente el papel de la tecnología blockchain en el transporte de mercancías. Su valor no reside en reemplazar los sistemas de seguimiento actuales, sino en crear registros inmutables que pueden compartirse entre personas que desconfían de los registros de los demás. Al mantenerse en una blockchain, los conocimientos de embarque, los certificados de origen y las fianzas aduaneras no pueden modificarse y pueden ser verificados por todos simultáneamente. Los contratos inteligentes que realizan pagos automáticamente al confirmarse la entrega o liberan las fianzas aduaneras cuando los datos de los sensores indican que se cumplieron las condiciones del envío, reducen drásticamente las disputas y los trámites administrativos. En el primer trimestre de 2025, UPS colaboró con Microsoft para utilizar la IA y el Internet de las Cosas (IoT) con el fin de mejorar la logística. En el segundo trimestre de 2025, Flexport recaudó 100 millones de dólares en una ronda de financiación Serie E para expandir su plataforma logística IoT. Estos logros recientes demuestran que la inversión en la próxima generación de tecnología para el transporte de mercancías sigue siendo sólida y no muestra signos de desaceleración.
Cómo Topway Shipping se está preparando para este entorno.
Topway Shipping ha sido un proveedor competente de soluciones logísticas transfronterizas para el comercio electrónico desde 2010. Su sede central se encuentra en Shenzhen, China. El equipo fundador cuenta con más de 15 años de experiencia en logística internacional y despacho de aduanas, con un amplio conocimiento del transporte entre China y Estados Unidos, uno de los corredores de carga más transitados y complejos del mundo. Los servicios cubren toda la cadena logística, desde el transporte inicial hasta la entrega en destino. almacenaje Desde el despacho de aduanas hasta la entrega de última milla. También ofrecen alternativas flexibles de transporte marítimo FCL y LCL desde China a los principales puertos del mundo.
La IA y el seguimiento en tiempo real están generando cambios que los clientes de Topway pueden ver y sentir. Al enviar mercancías entre China y EE. UU., existen muchas normas que cambian rápidamente, como cambios en la clasificación arancelaria, requisitos de documentación aduanera y decisiones sobre cómo enrutar las mercancías a través de los puertos. Ningún modelo operativo estático puede mantenerse al día con estos cambios. Poder rastrear los envíos en tiempo real, automatizar la documentación y recibir alertas sobre el despacho de aduanas antes de que ocurran no son características adicionales en este corredor; son requisitos básicos para un buen servicio. Las alianzas de larga data de Topway con transportistas, el conocimiento de las aduanas y la infraestructura tecnológica brindan a los clientes acceso en tiempo real a su cadena de suministro China-EE. UU. En lugar de esperar actualizaciones,
Para las empresas que expanden sus operaciones de comercio electrónico transfronterizo, las capacidades de almacenamiento y entrega de última milla de Topway, basadas en la misma visibilidad de datos que controla el transporte marítimo, crean una cadena de suministro que funciona como un sistema conectado en lugar de una serie de traspasos. Esto significa que la precisión en la planificación del inventario afecta directamente la eficiencia del flujo de caja. Con la IA y el IoT elevando el estándar de visibilidad en la gestión de fletes, este enfoque integrado es lo que distingue a un socio logístico de un proveedor de logística.
Qué significa esto para quienes toman decisiones en el sector del transporte de mercancías hoy en día.
Para los operadores logísticos y los gestores de la cadena de suministro que toman decisiones tecnológicas en este momento, la necesidad estratégica es evidente, aunque las opciones de ejecución no lo sean: la infraestructura de visibilidad debe ser prioritaria antes de que las aplicaciones de IA más avanzadas que se ejecutan sobre ella puedan aportar valor. Si se utilizan datos antiguos para ejecutar un motor de análisis predictivo, este generará predicciones obsoletas. Un mecanismo de precios dinámicos que no puede monitorizar la capacidad de los transportistas en tiempo real crea opciones que no se ajustan al mercado. La clave reside en garantizar que los sistemas obtengan datos regulares, fiables y en tiempo real que puedan utilizar.
La segunda opción se refiere a los socios. En un mercado donde todos los transitarios y operadores logísticos hablan de IA en sus anuncios, lo único que los diferencia es si la tecnología puede conectarse a datos operativos en tiempo real, proporcionar resultados útiles y ser compatible con el TMS o ERP del remitente. En lugar de limitarse a ver una presentación de PowerPoint sobre sus capacidades, pida a un posible socio logístico que le explique su flujo de trabajo de gestión de excepciones, cómo se conecta su API de seguimiento y cómo le avisan cuando se requiere el despacho de aduanas. Esto distingue la eficacia operativa del posicionamiento.
Las empresas que mejor gestionen el transporte de mercancías durante el resto de esta década serán aquellas que estén construyendo ahora sobre una infraestructura centrada en los datos. Esto incluye visibilidad mediante IoT en todos los modos de transporte, apoyo a la toma de decisiones basado en IA en cada punto operativo y una cultura que fomente la actuación en función de los datos. La tecnología ya existe. La rentabilidad está demostrada. Lo único que queda por hacer es agilizar la ejecución, que es lo que proporciona una ventaja competitiva en un mercado donde los problemas en la cadena de suministro pueden surgir en cualquier momento.
Conclusión
El sector de la gestión de fletes está experimentando una transformación trascendental, comparable a la de la contenerización. La inteligencia artificial y las tecnologías de seguimiento en tiempo real no solo simplifican los procedimientos actuales, sino que están cambiando la forma en que se planifica, ejecuta, supervisa y gestiona el transporte de mercancías. Los datos del mercado dejan claro el rumbo que están tomando las cosas: los sistemas de gestión de fletes, la infraestructura logística basada en IoT y el software de visibilidad de la cadena de suministro están creciendo a un ritmo que refleja una adopción estructural, en lugar de una inversión cíclica.
Los beneficios son concretos y cuantificables: la adopción del IoT reduce los costos logísticos entre un 20 % y un 30 %, la optimización de rutas mediante IA acelera los tiempos de entrega en un 25 %, y las tecnologías predictivas de gestión de flotas reducen los costos de mantenimiento en un 40 %. No se trata de meras conjeturas de empresas tecnológicas, sino de resultados reales que han reportado empresas que han utilizado estos métodos y medido sus efectos.
También existen problemas reales, como la dificultad para integrar diferentes sistemas, su vulnerabilidad a los ciberataques, la dificultad para encontrar personal con las habilidades adecuadas y la dificultad para que las organizaciones establezcan los sistemas humanos que justifiquen las inversiones en tecnología. Ninguno de estos obstáculos es insuperable. Con una planificación cuidadosa y los socios adecuados, todos pueden superarse. Es imposible gestionar una empresa de transporte de mercancías en 2025 con una infraestructura de visibilidad de 2015 y pretender ser competitiva. El tiempo para ponerse al día se agota. Las empresas que invierten ahora en IA y seguimiento en tiempo real no solo mejoran las cosas hoy, sino que también sientan las bases para operaciones que serán muy difíciles de imitar para las empresas más lentas.
Preguntas Frecuentes
P: ¿Cuánto puede reducir realmente la IA los costes de transporte de mercancías?
Según un estudio de McKinsey, el uso de la IA puede reducir los costos logísticos entre un 5 % y un 20 %, dependiendo de su aplicación. Las empresas que utilizan IA para planificar rutas afirman que sus gastos de combustible y transporte disminuyen entre un 15 % y un 20 % de media. El mantenimiento predictivo puede reducir el coste de mantenimiento de un automóvil hasta en un 40 %. La previsión de la demanda mediante IA reduce el coste de mantenimiento de inventarios en aproximadamente un 12 %.
P: ¿Cuál es la diferencia entre el seguimiento por GPS y el seguimiento de mercancías basado en IoT?
A: El seguimiento GPS te da información sobre dónde estás. El seguimiento basado en IoT es más completo, ya que incluye la ubicación GPS, así como sensores ambientales que monitorean la temperatura, la humedad, los golpes y la inclinación. También incluye telemetría del estado del vehículo, alertas de geovallado y conectividad con flujos de datos de puertos y aduanas. IoT te permite ver más que solo dónde está algo en un mapa; también te permite ver cómo está y qué está sucediendo.
P: ¿El seguimiento de mercancías en tiempo real solo es práctico para grandes empresas?
A: Ya no. Los servicios de sensores IoT por suscripción y las plataformas de visibilidad nativas de la nube han permitido a las pequeñas y medianas empresas realizar un seguimiento en tiempo real. La mejor manera de hacerlo es comenzar con las rutas más rentables o con mayor probabilidad de generar problemas, establecer objetivos claros de retorno de la inversión (ROI) y, a partir de ahí, expandirse. En 2025, las pequeñas y medianas empresas representarán el 55.7 % de los ingresos del mercado de logística IoT.
P: ¿Cómo ayuda la IA específicamente en el despacho de aduanas en el transporte transfronterizo de mercancías?
Los sistemas de IA que utilizan PLN pueden clasificar automáticamente los artículos por códigos arancelarios, completar los formularios de declaración de aduanas, identificar problemas de cumplimiento antes de la presentación y vincular las facturas con los envíos. Todo esto es más rápido y preciso que introducir los datos manualmente. Para EE. UU. y China, las soluciones de cumplimiento asistidas por IA reducen la probabilidad de retenciones, multas y cargos por desvío de mercancías debido a errores en la documentación, especialmente en el transporte transfronterizo, donde las clasificaciones arancelarias han cambiado mucho.
P: ¿Cuáles son los mayores riesgos de ciberseguridad en los sistemas de transporte de mercancías conectados?
A: Los ataques de ransomware contra el transporte y la logística siempre se encuentran entre los más comunes. Las mayores amenazas son los ataques de ransomware a los sistemas TMS/WMS que bloquean el acceso de los gestores de carga a sus propios sistemas durante los períodos de mayor actividad, las filtraciones de datos que exponen los manifiestos de envío y la información de los clientes, y el uso de datos de sensores IoT para ocultar el robo de carga. La arquitectura de red de confianza cero, la seguridad de los dispositivos IoT y la capacitación frecuente sobre phishing para los trabajadores son algunas de las medidas para reducir el riesgo.
