Lic. Miguel Ángel Lobosco (UNLa)
Como parte del 1er Congreso Internacional de Transporte, Movilidad y Logística, brindé una exposición sobre la inteligencia artificial aplicada a la Logística en donde abordé el impacto de las tecnologías de IA en la transformación de los procesos logísticos y de supply chain, con foco en su utilidad para reducir incertidumbre, mejorar la calidad de las decisiones y aumentar la eficiencia operativa. La idea central es que la IA no sustituye la logística, sino que la vuelve más predictiva, visible y dinámica mediante herramientas como machine learning, visión por computadora, procesamiento de lenguaje natural y agentes inteligentes.
Estas herramientas son las que permiten identificar las principales aplicaciones operativas, como puede ser la optimización de rutas en tiempo real, los almacenes inteligentes, la gestión de inventarios o la automatización de documentación. Esto me permitió analizar los beneficios que aportan estas tecnologías y las limitaciones de adopción, así como presentar las tendencias más relevantes hacia 2026, como son los agentes de IA y los gemelos digitales. Pude brindar una visión aplicada y pedagógica que permita vincular estas herramientas con problemas concretos de transporte, inventarios, almacenes, mantenimiento y documentación..
Los principales resultados expuestos me permitieron destacar que la IA permite mejorar el pronóstico de demanda al integrar múltiples variables, optimizar rutas de forma dinámica según tráfico, costo y capacidad, anticipar fallas mediante mantenimiento predictivo, y elevar la productividad de los almacenes a través de visión por computadora y mejores decisiones de slotting y control. Al mismo tiempo destacar que sus límites dependen de la calidad de los datos, la integración de sistemas, el cambio cultural y la gobernanza tecnológica.
Como conclusión y entendiendo la importancia de estas herramientas pero comprendiendo que el factor humano va a seguir ligado a las decisiones, apoyado en los resultados y los procesos más eficientes. En este marco, los futuros profesionales no solo deben conocer herramientas digitales, sino también desarrollar criterio para interpretar resultados, evaluar riesgos y gobernar decisiones apoyadas en algoritmos.