IA + Datos: la nueva ventaja competitiva en logística
Fecha: 16/07/2026
Invitados:
Nombre: Juan Pablo Matiz
Cargo: Fundador
Empresa: Atiemppo
País: Colombia
Nombre: Enrique Romero
Cargo: CEO
Empresa: Process Innova
País: Colombia
Moderadores:
Nombre: Carolina Sánchez Sánchez
Cargo: Analista de Mercadeo
Empresa: ControLT
País: Colombia
Temas vistos:
- La inteligencia artificial como motor de la transformación logística.
- Cómo construir una ventaja competitiva con inteligencia artificial.
- El papel de los datos y el rediseño de procesos para implementar IA.
- Agentes de inteligencia artificial y su impacto en la toma de decisiones operativas.
- Los retos de adopción: estrategia, gobernanza, seguridad y capacitación en IA.
Cómo la IA está redefiniendo la competitividad en la logística
La inteligencia artificial está redefiniendo la forma en que las empresas logísticas toman decisiones, gestionan sus operaciones y construyen ventajas competitivas. Sin embargo, su verdadero potencial no depende únicamente de adoptar nuevas herramientas, sino de replantear procesos, fortalecer la calidad de los datos y desarrollar una estrategia que permita integrar la IA de manera efectiva en la operación.
En este webinar, Juan Pablo Matiz, fundador de Atiemppo, y Enrique Romero, CEO de Process Innova, analizan cómo la inteligencia artificial está transformando el sector logístico en América Latina. A partir de su experiencia, comparten una visión práctica sobre los desafíos que enfrentan las organizaciones, los errores más comunes en la implementación de IA y las decisiones que marcarán la diferencia entre quienes simplemente incorporan tecnología y quienes realmente logran convertirla en una ventaja competitiva.
A lo largo de la conversación se abordan temas como el papel de los datos confiables, el impacto de los agentes de inteligencia artificial en la operación, la importancia de la gobernanza y la seguridad de la información, y la necesidad de formar equipos capaces de trabajar junto a estas nuevas tecnologías. Una reflexión indispensable para las empresas que buscan prepararse para un entorno donde la velocidad de aprendizaje y la capacidad de adaptación serán los principales factores de competitividad.
La IA como nuevo motor de la transformación logística
Hoy vemos empresas invirtiendo en inteligencia artificial con la expectativa de ganar ventaja competitiva. Desde lo que has observado en distintos mercados de América Latina, ¿Qué diferencia a las organizaciones que realmente están construyendo una ventaja con IA de aquellas que simplemente están incorporando una nueva tecnología?
Yo veo dos enfoques completamente distintos frente a la inteligencia artificial. Hay organizaciones que se preguntan «¿dónde incorporamos IA?», mientras que otras se preguntan «¿qué procesos debemos rediseñar para aprovechar realmente sus capacidades?». Esa diferencia cambia por completo el resultado.
Durante años construimos nuestros procesos para un mundo donde la inteligencia artificial no existía. Por eso, si queremos obtener una ventaja competitiva, el primer paso no es incorporar una nueva herramienta, sino replantear los procesos para que la IA realmente genere valor. No se trata de implementar tecnología por hacerlo, sino de transformar la forma en que opera la organización.
Desde mi experiencia acompañando empresas, hay varios elementos que marcan esa diferencia.
El primero son los datos confiables. Antes de hablar de inteligencia artificial debemos preguntarnos qué información vamos a entregar a los modelos o a los agentes. Existe una regla muy conocida: si entra basura, sale basura. Gran parte del trabajo que hoy realizamos con las organizaciones consiste precisamente en asegurar que los datos sean de calidad antes de alimentar cualquier modelo.
El segundo elemento son los procesos rediseñados. La inteligencia artificial debe integrarse con la operación, conectando personas, procesos y herramientas. Si permanece aislada, difícilmente generará una transformación real.
También estamos viviendo un cambio importante: debemos dejar de pensar en asistentes que simplemente responden preguntas y empezar a construir agentes capaces de generar conocimiento y aprendizaje a partir de las propias operaciones de la empresa.
Hoy existe una discusión muy relevante alrededor de este tema. Cuando utilizamos inteligencia artificial no solo hacemos consultas; también compartimos información, reglas de negocio y experiencia operativa que ayudan a fortalecer esos modelos. Por eso considero fundamental que las organizaciones construyan también su propio conocimiento y no dependan únicamente del que generan las plataformas de IA.
En mi caso personal, dedico más tiempo a construir lo que llamo mi «segundo cerebro»: un espacio donde documento reglas de negocio, procesos y aprendizajes para que mis agentes trabajen con ese conocimiento. Ahí está la verdadera diferencia entre usar inteligencia artificial y convertirla en una ventaja competitiva.
Todo esto también transforma el papel de las personas dentro de las organizaciones. Los agentes podrán asumir muchas tareas operativas y apoyar la toma de decisiones, mientras que el talento humano tendrá un rol cada vez más enfocado en analizar, aprender, diseñar estrategias y generar conocimiento.
En definitiva, las organizaciones que realmente construirán una ventaja con inteligencia artificial no serán las que simplemente incorporen nuevas herramientas, sino aquellas que rediseñen sus procesos, trabajen con datos confiables, construyan conocimiento propio y preparen a sus equipos para una nueva forma de tomar decisiones. – Juan Pablo
La inteligencia artificial está elevando rápidamente el nivel operativo de las empresas logísticas. En ese escenario, cuando la eficiencia deje de ser un diferenciador porque todos puedan alcanzarla, ¿Sobre qué deberían empezar a competir las empresas?
Esta es una pregunta muy interesante porque la eficiencia dejó de ser la meta y se convirtió en el punto de partida. Y no hablo de algo que vaya a suceder en el futuro; hablo de una realidad que ya estamos viviendo. La competitividad ya no estará determinada únicamente por hacer las cosas de una manera más económica o más eficiente.
En este nuevo escenario, la logística deja de ser simplemente un problema operativo para convertirse en un elemento estratégico que potencia las cadenas de valor de las organizaciones. Eso significa que debe conectarse con toda la estrategia corporativa y dejar de verse únicamente como una función operacional.
La verdadera diferencia estará en la capacidad de adaptación. Las empresas que ganarán serán aquellas que aprendan más rápido, que sean capaces de ajustarse al cambio con mayor agilidad y que conviertan ese aprendizaje en una ventaja competitiva.
La inteligencia artificial es un habilitador muy poderoso para lograrlo, porque acelera nuestra capacidad de aprender, analizar y tomar decisiones. Sin embargo, es importante entender que la IA no viene a sustituir a las personas. Ese temor es un mito que debemos dejar atrás.
Lo que realmente hará la inteligencia artificial es evidenciar cuáles son nuestras verdaderas capacidades. Muchas de las tareas operativas que antes consumían gran parte del tiempo, como organizar información o manipular grandes volúmenes de datos en hojas de cálculo, dejarán de ser el centro del trabajo.
A partir de ahora, el valor estará en la capacidad de resolver problemas, interpretar información, conectar la logística con la estrategia del negocio y fortalecer las cadenas de valor de la organización. Ahí es donde realmente comenzarán a competir las empresas. – Enrique Romero
Desde el punto de vista estratégico ¿Cuál creen que será la primera ventaja competitiva que dejará de depender de las personas para empezar a depender de la inteligencia artificial?
Enrique
Más que pensar que las ventajas competitivas pasarán de depender de las personas a depender de la inteligencia artificial, creo que debemos entender que la IA viene a potenciar las capacidades que ya tienen las personas y las organizaciones.
Las empresas, en realidad, ya cuentan con muchas de las herramientas necesarias para resolver sus problemas. Lo que ocurre es que, en muchos casos, no saben cómo utilizarlas ni cómo dar el primer paso para integrarlas dentro de su operación. La inteligencia artificial nos ayudará precisamente a desarrollar una mayor capacidad de autogestión, y ahí está uno de los cambios más importantes.
Autogestionarse no es sencillo. Estamos acostumbrados a que alguien más resuelva gran parte de las tareas del día a día. Sin embargo, cuando entendamos que nosotros mismos podemos resolver problemas apoyándonos en estas herramientas, cambia por completo la forma en que trabajamos. Porque la IA es justamente eso: una herramienta que amplifica nuestras capacidades para analizar, decidir y resolver.
Por eso, considero que la primera ventaja competitiva que dejará de depender exclusivamente de las personas será la eficiencia operativa. Los modelos de inteligencia artificial ya están alcanzando niveles muy altos de eficiencia. Sin embargo, el verdadero reto es hacia dónde orientamos esa eficiencia.
Hoy uno de los errores más comunes es desarrollar soluciones aisladas. Si implementamos un modelo de IA para resolver un problema logístico muy específico, pero ese desarrollo no está conectado con la estrategia del negocio, realmente no estamos generando una ventaja competitiva. Simplemente estamos haciendo lo mismo de siempre con una tecnología más sofisticada.
Lo importante es conectar la inteligencia artificial con la estrategia de la empresa. Debemos verla como un asistente extremadamente poderoso que nos libera de tareas operativas que no generan valor, permitiéndonos dedicar nuestro tiempo a aquello que realmente transforma el negocio. Ahí es donde está la verdadera ventaja competitiva: en la capacidad de generar valor.
Juan Pablo
Complementando lo que menciona Enrique, hoy las limitaciones de una persona están determinadas por algo muy simple: el tiempo.
En mi caso, por ejemplo, siempre he dicho que no soy una persona multitarea. No puedo hacer dos cosas al mismo tiempo y terminarlas bien. Sin embargo, en las operaciones logísticas constantemente ocurren múltiples eventos de manera simultánea, y eso exige personas capaces de recordar información, identificar señales rápidamente y tomar decisiones bajo presión.
La ventaja competitiva que ofrece la inteligencia artificial es precisamente la posibilidad de crear agentes que mantengan una vigilancia permanente sobre la operación. Agentes capaces de realizar varias tareas al mismo tiempo, anticiparse a las excepciones, identificar patrones y ejecutar actividades que para una persona implicarían detener una tarea para comenzar otra.
Yo mismo lo vivo diariamente. Hoy tengo un agente llamado Bruno, que puede responder conversaciones en un contexto específico, monitorear el estado de las vías, identificar novedades operativas y, al mismo tiempo, elaborar informes analizando múltiples variables. Mientras una persona tendría que alternar entre todas esas actividades, el agente puede ejecutarlas simultáneamente.
Ahí es donde realmente aparece la eficiencia. La ventaja competitiva estará en identificar qué procesos son repetitivos, determinísticos y susceptibles de automatizar para que los agentes los ejecuten de manera continua, mientras las personas concentran su tiempo en aquello que realmente requiere criterio, análisis y toma de decisiones.
Y hay un elemento adicional que considero fundamental: las empresas que conviertan esos agentes en una memoria organizacional estarán construyendo una ventaja mucho más difícil de replicar. Porque no solo estarán automatizando tareas, sino también acumulando conocimiento propio, reglas de negocio y aprendizaje continuo que fortalecerán su capacidad para competir en el futuro.
«La verdadera ventaja competitiva no estará en usar inteligencia artificial, sino en construir el conocimiento que la alimenta.»
Del dato a la ejecución: el impacto de la IA en la operación logística
Durante décadas la tecnología ayudó a las empresas a entender mejor lo que estaba ocurriendo en la operación. ¿Crees que estamos entrando en una etapa en la que el verdadero valor de la inteligencia artificial ya no estará en generar información, sino en transformar la forma en que las empresas toman decisiones estratégicas?
Definitivamente. Estamos entrando en una nueva etapa. El verdadero potencial de la inteligencia artificial va mucho más allá de almacenar información o automatizar tareas.
La automatización tiene sentido cuando hablamos de actividades repetitivas, de procesos que ejecutamos una y otra vez. Sin embargo, el mayor valor aparece cuando utilizamos toda esa información para tomar mejores decisiones. Porque de nada sirve disponer de enormes cantidades de datos si no existe una estrategia clara que indique hacia dónde quiere ir la organización.
Ahí es donde muchas empresas están comenzando el proceso de transformación desde el lugar equivocado. Están implementando inteligencia artificial desde lo operativo, cuando en realidad deberían empezar por definir un modelo de gobierno corporativo para la IA.
La primera pregunta no debería ser qué herramienta utilizar, sino cómo conectar la inteligencia artificial con la estrategia del negocio. La IA no llegó para reemplazar la estrategia de la empresa, sino para potenciarla. Primero debemos tener claros nuestros objetivos, nuestros resultados esperados y las prioridades del negocio. Solo después tiene sentido preguntarnos cómo la inteligencia artificial puede acelerar el logro de esos resultados.
Si el objetivo es aumentar la participación de mercado, entonces debemos preguntarnos cómo la IA puede fortalecer los procesos comerciales, mejorar la prospección o apoyar la toma de decisiones. Ahí es donde las herramientas empiezan a tener un propósito real.
Uno de los errores más comunes es adoptar una herramienta simplemente porque está de moda o porque alguien dice que permite hacer las cosas más rápido. Esa no es la pregunta correcta. La verdadera pregunta siempre debe ser: ¿qué problema queremos resolver?
Hay otro aspecto fundamental que mencionaba Juan Pablo y con el que coincido plenamente: la calidad de la información.
La logística produce enormes volúmenes de datos todos los días. Sin embargo, en muchas organizaciones, especialmente en las grandes, más del 60 % de esa información termina perdiéndose porque nunca queda registrada de manera estructurada. Cuando posteriormente intentamos construir una visión integral de la operación, encontramos piezas sueltas y debemos llenar esos vacíos con demasiados supuestos.
Ese es uno de los grandes retos que tenemos como industria: consolidar toda esa información, convertirla en conocimiento útil y empezar a formular las preguntas correctas.
Porque el debate ya no debería centrarse en cuál modelo de inteligencia artificial es mejor o cuál herramienta responde más rápido. Lo verdaderamente importante es definir con claridad cuál es el problema que queremos resolver.
Cuando las organizaciones comiencen a plantearse esas preguntas estratégicas, la inteligencia artificial dejará de ser simplemente una herramienta tecnológica y se convertirá en un apoyo real para tomar mejores decisiones, con mejor información y en mucho menos tiempo. – Enrique Romero
Cada vez hablamos más de agentes de inteligencia artificial capaces de analizar información, coordinar tareas y ejecutar acciones. ¿Cuál crees que será el primer cambio operativo que las empresas van a subestimar porque seguirán pensando la IA como una herramienta y no como un integrante de la operación?
Siguiendo la línea que planteaba Enrique, aquí el primer reto es hacer un cambio de paradigma. Todos los que estamos viendo esta conversación debemos ser conscientes de que la inteligencia artificial está evolucionando a una velocidad extraordinaria.
Si este mismo webinar lo hubiéramos realizado hace unos meses, probablemente la conversación sería completamente diferente. Las capacidades de los modelos cambian cada pocos meses y eso representa un enorme desafío para las organizaciones, porque estamos diseñando estrategias sobre una tecnología que evoluciona constantemente.
Por eso creo que debemos volver a la esencia. El principal reto ya no es aprender una herramienta nueva, sino ser capaces de definir correctamente el problema que queremos resolver.
Tengo una premisa muy simple: si una empresa es capaz de describir un problema de punta a punta, muy probablemente ya está en capacidad de resolverlo con inteligencia artificial.
Ese es el verdadero desafío. No empezar por la herramienta, sino por el problema. Una vez el problema está claramente definido, resulta mucho más sencillo identificar qué procesos deben cambiar, qué información se necesita y qué agentes o herramientas pueden ayudar a resolverlo.
Hay otro aspecto que me parece muy importante. Durante años diseñamos la gestión empresarial alrededor de dashboards. Pero esos dashboards siempre responden únicamente las preguntas que alguien decidió programar cuando los construyó.
El problema aparece cuando un gerente general llega a una reunión y formula una pregunta distinta. Si esa pregunta no estaba prevista, el dashboard simplemente no puede responderla.
Con los agentes de inteligencia artificial el paradigma cambia completamente. Ya no estamos limitados a un tablero con indicadores fijos. Ahora tenemos una especie de hoja en blanco donde podemos formular cualquier pregunta sobre la operación y el agente consulta toda la información disponible para construir una respuesta.
Ese, para mí, es uno de los cambios más importantes: pasar de depender de tableros estáticos a conversar directamente con la información de la empresa.
Imaginen un agente que conozca todos los datos del negocio y que cualquier persona pueda consultarlo en lenguaje natural para obtener respuestas, recomendaciones o análisis específicos. Ese es el futuro hacia el que estamos avanzando.
Y ese mismo agente no solo responderá preguntas. También ejecutará acciones dentro de la operación.
De hecho, yo ya vivo algo muy parecido. Tengo un agente llamado Bruno, que cada mañana me entrega un resumen de mi agenda del día. Analiza las reuniones que voy a tener, identifica los temas clave de cada encuentro, me recuerda el contexto de las personas con las que voy a reunirme y me ayuda a llegar preparado antes de comenzar la jornada.
Eso nació porque identifiqué un problema personal y diseñé un agente para resolverlo.
Por eso creo que el cambio que muchas empresas van a subestimar será precisamente ese: seguir viendo la inteligencia artificial como una herramienta que responde preguntas, cuando en realidad estamos entrando en una etapa donde los agentes empiezan a convertirse en un integrante más de la operación, capaz de analizar, proponer y ejecutar tareas de manera autónoma. – Juan Pablo
Si la inteligencia artificial empieza a tomar decisiones operativas en tiempo real, ¿Qué creen que será más difícil para las organizaciones: rediseñar sus procesos o aprender a confiar en esas decisiones?
Juan Pablo:
Es una pregunta sobre la que he reflexionado bastante porque, en realidad, aquí hay dos elementos fundamentales.
El primero tiene que ver con lo que en inteligencia artificial conocemos como los guardrails o «guardianes». Es decir, cuando diseñamos un agente debemos definir con absoluta claridad qué puede hacer, qué no puede hacer, a qué información puede acceder y cuáles son sus límites.
Por ejemplo, ¿un agente debería tener acceso a información confidencial de clientes para entregársela a cualquier persona dentro de la organización? Probablemente no.
Por eso, el mayor trabajo no está en confiar o no en el agente, sino en construir correctamente su arquitectura. Ahí es donde realmente debemos invertir tiempo: definir sus reglas, sus permisos, sus restricciones y el alcance de sus decisiones.
La confianza llegará como consecuencia de un buen diseño.
Y hay algo muy curioso que he descubierto trabajando con agentes para empresas y personas. Incluso creo que he terminado aprendiendo un poco de psicología.
Lo primero que hace cualquier persona cuando interactúa con un agente es ponerlo a prueba. Intentan hacerlo equivocar, buscan que entregue información confidencial o simplemente quieren descubrir hasta dónde es capaz de responder.
Cuando el agente responde correctamente, protege la información y mantiene los límites para los que fue diseñado, comienza a generar confianza de manera natural.
Pero esa confianza tampoco depende únicamente del diseño.
Si construimos un excelente agente y lo alimentamos con información incorrecta, los resultados inevitablemente serán malos. Al final, un agente siempre será el reflejo de la calidad de los procesos y de los datos con los que fue construido.
Muchas veces escuchamos decir: «la inteligencia artificial no funcionó». Pero, en realidad, el problema no era el agente, sino la forma en que fue diseñado o la calidad de la información que recibió.
Por eso considero que organizaciones como ControlT tienen una enorme ventaja. Hoy ya cuentan con una base de información estructurada, organizada y procesada. Eso significa que gran parte del trabajo más complejo ya está hecho.
El siguiente paso consiste precisamente en aprender a utilizar toda esa información para construir agentes que realmente apoyen la toma de decisiones.
En conclusión, la confianza no dependerá únicamente de las personas ni únicamente de la tecnología. Dependerá de cómo construyamos esos agentes y, sobre todo, de la calidad de los datos que pongamos a su disposición.
Enrique:
Coincido completamente con Juan Pablo.
A mí me gusta explicarlo con una analogía muy sencilla: imaginen que la inteligencia artificial es una persona nueva a la que ustedes le entregan un llavero con todas las llaves de la empresa.
La pregunta no es si la IA es confiable o no. La verdadera pregunta es: ¿qué llaves estoy dispuesto a entregarle y a cuáles espacios quiero permitirle entrar?
Hoy la inteligencia artificial puede trabajar con prácticamente cualquier sistema siempre que tenga acceso a él. Técnicamente eso ocurre mediante las API, que no son otra cosa que esas llaves que le permiten ingresar, consultar información y ejecutar acciones.
Por eso resulta indispensable definir un modelo de gobernanza para la inteligencia artificial dentro de las organizaciones.
Y ese modelo no puede construirlo únicamente el gerente general ni el área de tecnología. Debe ser un trabajo multidisciplinario donde participen las áreas legal, financiera, operativa, tecnológica y, especialmente, la gestión de riesgos.
De hecho, creo que la gestión de riesgos será una de las capacidades más importantes que deberán fortalecer las empresas en los próximos años.
Gestionar riesgos no significa tener miedo a innovar. Significa comprender qué riesgos estamos dispuestos a asumir y qué oportunidades pueden surgir precisamente de esa evaluación.
Por eso la pregunta correcta no es si la inteligencia artificial debe tomar decisiones, sino qué decisiones estamos dispuestos a delegarle.
Y, sobre todo, debemos recordar que detrás de cada una de esas decisiones sigue existiendo un responsable humano.
La inteligencia artificial no va a decir: «me equivoqué». Los modelos están diseñados para responder con seguridad, incluso cuando pueden estar equivocados.
Quien responde por esas decisiones sigue siendo el gerente del área, el líder del proceso o la organización.
Por eso no estamos reemplazando la capacidad de decisión de las personas. Lo que estamos haciendo es potenciarla.
La inteligencia artificial permite analizar más escenarios, entender más rápidamente las consecuencias de cada alternativa y entregar mejores elementos para decidir.
Al final, todo vuelve a la misma pregunta: ¿qué llaves estamos dispuestos a entregar y hasta dónde queremos permitir que la inteligencia artificial participe dentro de nuestra organización?
El futuro de la competitividad logística
Juan Pablo, desde tu experiencia acompañando procesos de transformación en distintos países, ¿Cuál crees que será el error estratégico más costoso que cometerán las empresas al incorporar inteligencia artificial en sus operaciones?
Siguiendo la línea de lo que veníamos conversando, considero que uno de los errores estratégicos más costosos será no definir con claridad los límites de la inteligencia artificial dentro de la organización.
Es fundamental establecer desde el principio qué puede hacer la IA, qué decisiones puede tomar, qué información puede utilizar y cuáles son las reglas bajo las que va a operar.
Pero también hay otro fenómeno que me parece importante mencionar y que ya estamos viendo en muchas empresas que han incorporado la inteligencia artificial en el corazón de su operación.
He conversado con empresarios que hoy están tomando decisiones de talento porque identifican que existen personas que aún no están aprovechando estas herramientas. Mientras algunos colaboradores trabajan apoyados por inteligencia artificial y avanzan a una velocidad completamente diferente, otros continúan haciendo las tareas de la misma forma de siempre.
Eso está generando una brecha de productividad muy evidente.
Las organizaciones empiezan a notar que quienes utilizan correctamente la inteligencia artificial son capaces de producir más, responder más rápido y aportar mayor valor al negocio. Y, naturalmente, eso termina impactando la competitividad de toda la empresa.
Por eso creo que este reto debe analizarse desde dos perspectivas.
La primera tiene que ver con la seguridad, la gobernanza y el uso responsable de la inteligencia artificial. Ahí existen riesgos importantes relacionados con la protección de la información y con la manera en que se implementan estas tecnologías.
Pero la segunda perspectiva, y quizás la que muchas empresas están subestimando, es la competitividad.
Si mi competencia empieza a responder más rápido al mercado, atiende mejor a sus clientes, acelera sus procesos comerciales y toma decisiones con mayor velocidad gracias a la inteligencia artificial, mientras yo sigo operando igual que hace unos años, el costo ya no será únicamente tecnológico.
El costo será una pérdida de competitividad, de participación de mercado y, finalmente, de ventas.
Por eso estoy convencido de que la inteligencia artificial llegó para quedarse. Todas las empresas, en mayor o menor medida, deberán encontrar la forma de acelerar sus procesos apoyándose en estas capacidades.
La diferencia estará en hacerlo de manera ordenada, con una estrategia clara y con una gobernanza adecuada.
En resumen, los costos podrán verse desde dos frentes: por un lado, los riesgos asociados a la seguridad y al uso de la información; y, por otro, el riesgo de perder competitividad frente a quienes sí logren incorporar la inteligencia artificial como una capacidad estratégica del negocio.
La historia de la logística ha estado marcada por metodologías que buscan reducir la variabilidad para hacer las operaciones más predecibles. ¿Crees que la inteligencia artificial cambiará esa lógica y permitirá competir mejor incluso en entornos cada vez más variables?
Precisamente ahí es donde está una de las mayores ventajas de la inteligencia artificial: no en eliminar la incertidumbre, sino en convertirla en una ventaja competitiva.
La variabilidad siempre va a existir. No podemos eliminarla y tampoco ese debería ser el objetivo. Lo realmente importante es desarrollar la capacidad de responder a esa incertidumbre con mayor rapidez y mejores decisiones.
La inteligencia artificial nos permitirá detectar antes las eventualidades, comprender su impacto y reaccionar con mucha mayor velocidad. Eso hará que las organizaciones construyan operaciones mucho más flexibles.
Y, al final, la empresa que logre adaptarse más rápido a los cambios será la que gane la competencia. La que pueda ajustar su transporte, su producción o su operación en tiempo real será la que llegue antes al cliente y satisfaga mejor sus necesidades.
Por eso creo que también debemos cambiar nuestra forma de planear.
Ya no podemos seguir trabajando únicamente con planes estáticos, construidos bajo el supuesto de que el entorno permanecerá estable. La inteligencia artificial nos está llevando hacia un modelo de planeación completamente diferente: una planeación dinámica, capaz de adaptarse continuamente a la volatilidad del mercado.
Ese es el verdadero cambio.
La ventaja competitiva ya no estará en intentar controlar toda la incertidumbre, sino en desarrollar la capacidad de gestionarla mejor que los demás.
Y justamente para eso fue diseñada la inteligencia artificial. Ahí es donde realmente puede aportar un valor diferencial y donde las organizaciones encontrarán una nueva forma de competir. – Enrique Romero
¿Cuál será la decisión estratégica más importante que deberán tomar las empresas logísticas para convertir la inteligencia artificial en una ventaja competitiva sostenible y no en una ventaja temporal?
Juan Pablo:
La primera decisión es muy sencilla: creer que esto ya es una realidad.
La inteligencia artificial no es una tendencia pasajera. Llegó para transformar la manera en que operan las empresas y quienes aún la ven como una iniciativa experimental probablemente llegarán tarde.
La segunda decisión es nombrar a una persona o un equipo que lidere esa transformación. No basta con adoptar herramientas; es necesario construir una estrategia que abarque la gobernanza, los procesos, la tecnología y la forma en que la organización aprende.
Hay un concepto que considero fundamental y sobre el que insisto constantemente: construir un segundo cerebro para la empresa.
¿A qué me refiero con eso?
A crear una base de conocimiento donde queden registradas las decisiones, las reglas del negocio, los aprendizajes y la experiencia acumulada de la organización. Un conocimiento que permanezca dentro de la empresa y no dependa exclusivamente de las personas.
Porque si toda esa experiencia permanece únicamente en quienes hoy ocupan determinados cargos, ¿qué ocurre cuando esas personas se van? También se va una parte importante del conocimiento de la organización.
Hoy la inteligencia artificial nos permite construir ese patrimonio de conocimiento y convertirlo en un activo estratégico.
Y esto no es solo una opinión personal. Hace poco el CEO de Microsoft publicó un artículo donde precisamente plantea que uno de los grandes retos para las empresas será desarrollar sus propios bancos de conocimiento alrededor de la inteligencia artificial.
Creo que ese será uno de los mayores diferenciales competitivos.
Más allá de construir agentes o automatizar tareas, las organizaciones deberán preguntarse cómo convertir todo su conocimiento en una capacidad permanente que siga creciendo con el tiempo.
Enrique:
Me encantó ese concepto del «segundo cerebro» porque resume perfectamente hacia dónde deberíamos avanzar.
Hoy ya existen herramientas que permiten construir espacios de conocimiento compartido donde toda la organización puede aportar, entrenar modelos y alimentar una memoria común.
Eso, en esencia, es gestión del conocimiento.
Durante muchos años ese conocimiento se transmitía de persona a persona, casi como una tradición oral dentro de las empresas. Hoy tenemos la oportunidad de conservarlo, estructurarlo y hacerlo accesible para todos.
Pero hay otro aspecto que considero igual de importante: la formación.
Las organizaciones tendrán que empezar a formar a sus equipos, no solo en inteligencia artificial, sino también en autogestión. Necesitamos desarrollar personas capaces de resolver problemas apoyándose en estas herramientas y de incorporar la IA de manera natural en su trabajo diario.
Y aquí quisiera hacer una aclaración importante.
Cuando termine este webinar, no salgan a buscar el primer curso de programación o de Python pensando que ese es el punto de partida.
El verdadero cambio comienza aprendiendo cómo trabajar con inteligencia artificial, cómo integrarla en nuestros procesos y cómo convertirla en un apoyo permanente para nuestras decisiones.
Porque esto ya no es un fenómeno coyuntural.
Es un cambio estructural que llegó para transformar la forma en que trabajamos.
Y entre más pronto lo entendamos y empecemos a construir ese «segundo cerebro» dentro de nuestras organizaciones, mayores serán las posibilidades de convertir la inteligencia artificial en una ventaja competitiva sostenible y no simplemente en una ventaja temporal.
«La pregunta correcta no es qué herramienta de IA usar. La pregunta correcta es: ¿Qué problema quiero resolver?»
Preguntas del Público
¿Qué tan seguro es el uso de la IA en la logística del transporte?
La seguridad en el uso de la inteligencia artificial depende, principalmente, de cómo se diseñe su arquitectura y de cómo se gestione la información. Lo primero que debemos diferenciar es qué datos son públicos, cuáles pertenecen a la empresa y cuáles pueden compartirse entre diferentes sistemas.
Más que pensar únicamente en la IA, debemos pensar en las herramientas con las que conectaremos nuestras bases de datos y en los límites que definiremos para cada agente. Un concepto muy importante es el del orquestador. No deberíamos construir un único agente que haga todo, sino varios agentes especializados.
Por ejemplo, un agente puede conectarse con la información de ControlT, otro con el TMS o el WMS, otro con el ERP y otro con distintas fuentes de información de la operación. Luego existe un agente orquestador que conoce el funcionamiento de todos ellos. Cuando una persona realiza una consulta, el orquestador identifica cuál agente tiene la información necesaria, consolida las respuestas y entrega un resultado.
En ese sentido, la seguridad depende de cómo se diseñe esa arquitectura. Si se establecen correctamente los permisos, los límites de acceso y las reglas sobre qué información puede consultar o compartir cada agente, es posible construir un entorno altamente seguro.
Hoy compañías como Microsoft y OpenAI están invirtiendo precisamente en fortalecer esos mecanismos de control, permitiendo definir con mucha mayor precisión qué puede hacer un agente y qué información tiene permitido utilizar. – Juan Pablo
¿Cuáles son las herramientas de IA que actualmente son más recomendables para hacer bases de datos más efectivas y libres de errores?
Lo primero que debemos entender es que no existe una única herramienta que sea la mejor para todo. Cada modelo tiene fortalezas diferentes y evoluciona constantemente.
Hoy encontramos herramientas como Claude, ChatGPT, Gemini o Perplexity, y probablemente dentro de pocos meses aparezcan nuevas versiones aún más potentes. Por eso el objetivo no debería ser casarse con una sola plataforma, sino entender para qué sirve mejor cada una.
Cuando hablamos de construir agentes de inteligencia artificial, hay cuatro componentes fundamentales. El primero es el modelo de lenguaje, como ChatGPT, Claude o Gemini. El segundo son las habilidades o skills que permiten ejecutar tareas específicas. El tercero es la capacidad de interactuar con otras herramientas y sistemas. Y el cuarto, que muchas veces se pasa por alto, es la memoria.
La memoria es un elemento crítico porque permite que el agente aprenda y acumule conocimiento con el tiempo. Es muy similar al proceso de aprendizaje humano: gran parte de nuestra capacidad para mejorar depende de la memoria y de la experiencia acumulada.
Por eso no hablamos de una herramienta única que resuelva todos los problemas. Cada una tiene ventajas distintas y puede ser más adecuada para determinados casos de uso.
Mi recomendación es muy sencilla: exploren. La mayoría ofrece versiones gratuitas. Pruébenlas, experimenten con ellas y entiendan cuál funciona mejor para cada necesidad. Solo a través de esa exploración podrán identificar qué herramienta aporta más valor a su organización.
Conclusiones del webinar
La inteligencia artificial no va a reemplazar a las empresas logísticas ni a las personas. Lo que sí cambiará es la forma en que las organizaciones toman decisiones y generan valor. En un entorno donde la eficiencia dejará de ser un diferenciador, la verdadera ventaja competitiva estará en la capacidad de transformar la información en conocimiento, tomar mejores decisiones y adaptarse más rápido que el mercado.
Para lograrlo, las empresas deberán ir más allá de adoptar herramientas. Será necesario definir una estrategia clara de inteligencia artificial, establecer políticas de gobernanza, asegurar la calidad de los datos y construir un banco de conocimiento propio que preserve el aprendizaje y las reglas de negocio de la organización. La tecnología estará disponible para todos; la diferencia estará en cómo cada empresa la incorpora a su estrategia.
Finalmente, el reto ya no será únicamente implementar inteligencia artificial, sino desarrollar equipos capaces de trabajar junto a ella, formular las preguntas correctas y convertir los datos en acciones que impulsen el negocio. Las organizaciones que comiencen hoy ese proceso de transformación estarán mejor preparadas para responder a un entorno cada vez más dinámico, competitivo y cambiante.
