La IA ya está en el 80% de las empresas logísticas españolas, pero solo el 11% invierte de verdad

Ocho de cada diez empresas logísticas españolas ya trabajan con inteligencia artificial. La cifra suena a triunfo definitivo de la tecnología, hasta que aparece la otra cara del informe: apenas el 11% destina recursos significativos a esta tecnología. Entre usar la IA y creer en ella de verdad hay una distancia que el sector logístico español todavía no ha cruzado.

El dato llega del cuarto estudio sobre el impacto de la inteligencia artificial en la cadena de suministro, elaborado por el Centro Español de Logística (CEL) y Accenture y presentado durante el 48º Congreso CEL, celebrado en Madrid. El mensaje de los autores es directo: la industria tiene que pasar de la fase de adopción a un uso normalizado de la IA, y el objetivo ya no es solo la productividad, sino la rentabilidad y los márgenes.

Los números: adopción masiva, compromiso escaso

El estudio dibuja un panorama de claroscuros. La penetración de la IA es ya mayoritaria: un 48,6% de las empresas la utiliza en producción y un 31,4% la emplea en proyectos piloto. La tecnología dejó de ser un experimento reservado a los grandes operadores.

Pero la profundidad de ese uso es limitada. Seis de cada diez equipos que trabajan con IA se mantienen en niveles básicos, y el 66% de las compañías opera con recursos nulos o reducidos dedicados a la tecnología. En la mayoría de los casos funciona con un presupuesto mínimo que apenas permite ir más allá de lo elemental.

En un sector donde la IA ordena rutas, anticipa la demanda y gestiona inventarios con impacto directo en el coste, muchas compañías probaron pilotos pequeños y nunca los escalaron.

De los pilotos a la producción: el cuello de botella

La diferencia entre un piloto y un despliegue en producción es donde se decide el valor real de la IA. Un piloto responde a una pregunta limitada: ¿funciona esto? La producción exige datos de calidad, procesos integrados, gobernanza y personas que mantengan el sistema cuando falla. Ahí está el cuello de botella: proyectos que demuestran el potencial pero no se convierten en capacidades permanentes. El estudio propone cambiar el enfoque: en lugar de multiplicar pilotos, concentrarse en escalar los casos que ya han mostrado resultados medibles.

El congreso que acogió la presentación reforzó esta idea. En el 48º Congreso CEL, que reunió en el Palacio de Cibeles de Madrid a más de 200 profesionales, la conclusión compartida fue que la competitividad de las cadenas de suministro ya no depende solo de la tecnología o de los recursos, sino de tomar las decisiones estratégicas adecuadas en el momento oportuno.

Rentabilidad antes que productividad

Uno de los giros más interesantes del estudio es el cambio de objetivo. Durante años, la IA en logística se vendió como una herramienta de productividad: hacer más con menos, automatizar tareas repetitivas, reducir tiempos. El informe propone vincularla directamente a la rentabilidad y los márgenes.

Optimizar rutas ahorra combustible: eso es productividad. Anticipar la demanda y evitar roturas de stock protege el margen: eso es rentabilidad. Con márgenes ajustados y competencia feroz, la IA tendrá que ganarse su presupuesto caso por caso, con números sobre la mesa.

Las cuatro oportunidades que señala el estudio

La primera es activar el valor de los datos existentes: las empresas generan enormes cantidades de información que duerme sin explotar en sistemas dispersos.

La segunda, convertir el cumplimiento normativo en una ventaja: quien construya sus sistemas con el reglamento europeo de IA desde el principio tendrá una base más sólida que quien lo añada después como parche.

La tercera, impulsar modelos de gestión anticipada del riesgo: prever problemas antes de que ocurran vale más que reaccionar rápido cuando ya han sucedido.

La cuarta, dar prioridad a escalar los casos de uso con resultados medibles en lugar de dispersar recursos en experimentos nuevos.

Los cinco habilitadores para escalar la IA

Son cinco: mantener la supervisión humana en las decisiones críticas; desplegar la tecnología orientada a procesos y a la creación de valor, no como un fin en sí mismo; una gobernanza del dato enfocada en la calidad, porque los modelos son tan buenos como los datos con los que se entrenan; integrar la IA con el resto de desarrollos tecnológicos, desde la gestión de almacenes hasta los sensores de la flota; y establecer una gobernanza del modelo con reglas claras sobre quién puede cambiarlo y cómo se valida.

Frequently Asked Questions

¿Qué dice el estudio del CEL y Accenture sobre la IA en la logística española?

El informe, presentado en el 48º Congreso CEL de Madrid, señala que el 80% de las empresas logísticas españolas ya usa IA, pero solo el 11% le dedica recursos significativos. Un 48,6% la emplea en producción y un 31,4% en pilotos, aunque el 60% de los equipos sigue en niveles básicos.

¿Por qué las empresas no invierten más en IA si ya la utilizan?

El sector está atascado en la experimentación: muchas compañías lanzaron pilotos que demostraron el potencial, pero no los escalaron. El estudio recomienda invertir en los casos con resultados medidos y vincular los proyectos a la rentabilidad.

¿Cuáles son los principales retos para normalizar la IA en la cadena de suministro?

Los retos son la calidad y gobernanza de los datos, la integración con el resto de sistemas, la supervisión humana en decisiones críticas y la gobernanza de los modelos, además de convertir el cumplimiento del reglamento europeo en ventaja competitiva.