La Inteligencia Artificial (IA) está redefiniendo la logística europea, mejorando eficiencia, costes y sostenibilidad. El White Paper «AI in Logistics» muestra, a través de casos reales de la red ALICE, cómo aplicaciones basadas en percepción, razonamiento y acción ya están transformando puertos y transporte, confirmando la IA como un pilar estratégico del sector.

En los últimos años, la Inteligencia Artificial (IA) ha pasado de ser un concepto futurista a convertirse en protagonista en conferencias, publicaciones y foros especializados. Los avances recientes en IA generativa están transformando la economía global, con ejemplos como ChatGPT, que ya forma parte de nuestro día a día, o Midjourney, que revoluciona la creación de imágenes. En Europa, la regulación también avanza: la EU AI Act (Parlamento Europeo,  2023) busca garantizar un uso ético y seguro de esta tecnología, estableciendo principios de transparencia y responsabilidad.

En el sector logístico, la IA se perfila como una herramienta estratégica para optimizar procesos, reducir el impacto medioambiental y mejorar la toma de decisiones. Según Accenture (Lagunas & Riedl, 2022), el 86% de los directores de operaciones considera la IA esencial para alcanzar sus objetivos de crecimiento, y el 40% de los responsables de la cadena de suministro la sitúan como segunda prioridad tecnológica, solo por detrás de la nube.

La logística es un terreno fértil para la IA: requiere datos y genera enormes volúmenes de información, además de operar en entornos complejos y dinámicos. El transporte, que representa el 5% del PIB europeo y el 25% de las emisiones de gases de efecto invernadero, es un campo ideal para aplicar IA y lograr mejoras sustanciales.  

El White Paper «AI in Logistics» (Murrenhoff et al. 2024) explora cómo esta tecnología está revolucionando el sector, desde sus fundamentos hasta casos reales. El Machine Learning, uno de los pilares de la IA, permite a los sistemas aprender de datos y mejorar sus predicciones sin programación explícita. Existen tres enfoques principales: el aprendizaje supervisado, que entrena modelos con ejemplos conocidos; el no supervisado, que descubre patrones sin etiquetas; y el aprendizaje por refuerzo, que aprende mediante prueba y error, recibiendo recompensas o penalizaciones según sus acciones.

Las aplicaciones en logística se agrupan en tres grandes familias: percepción, razonamiento y acción. Percepción se refiere a soluciones que recopilan información del entorno mediante sensores y análisis de datos; razonamiento engloba sistemas que procesan y analizan datos para tomar decisiones inteligentes; y acción comprende tecnologías que ejecutan tareas físicas mediante robótica y automatización. Los ejemplos que ilustran estas categorías no son teóricos, sino proyectos reales ejecutados por miembros de la red ALICE, que lidera la innovación en transporte y logística a nivel europeo.

En percepción, proyectos como Captain AI utilizan IA y radar para mejorar la navegación y evitar colisiones en entornos portuarios, mientras que 5G-LOGINNOV aplica visión por computador para detectar el estado de precintos en contenedores y transmitir vídeo en tiempo real gracias a redes 5G.

En razonamiento, el proyecto E2RM de la Fundación Valenciaport predice la disponibilidad de contenedores vacíos en los depósitos, reduciendo movimientos innecesarios y costes, y TOOL pronostica condiciones de tráfico para optimizar rutas y entregas «just in time».

En acción, iniciativas como SWARMPORT simulan procesos náuticos en puertos con modelos multiagente para reducir tiempos de escala, mientras que EMONS emplea aprendizaje por refuerzo y redes neuronales para minimizar kilómetros en vacío mediante planificación inteligente en transporte terrestre.

Los beneficios son evidentes, pero implementar IA no es sencillo. El White Paper destaca cuatro claves para empezar: abordar proyectos pequeños y escalarlos progresivamente; combinar conocimiento técnico y de negocio; garantizar datos de calidad y cantidad suficiente; y definir recursos de software y hardware, valorando opciones en la nube para reducir costes iniciales. Además, el IA Design Canvas desarrollado por Piest et al. (Piest, Iacob & Wouterse, 2022) propone una metodología para conceptualizar proyectos IA, estructurada en tres capas: conceptual, que define la idea y objetivos; fundacional, que establece funciones cognitivas y métricas; y de soporte, que aborda aspectos éticos, legales y técnicos.

La conclusión es clara: la IA no es una opción, sino una necesidad estratégica para la logística del futuro. Su potencial para mejorar eficiencia, sostenibilidad y competitividad es enorme, siempre que se aborden los retos con planificación y colaboración.

Referencias bibliográficas

• MURRENHOFF, Anike et al., 2024. AI in Logistics. White paper. Disponible en: https://www.etp-logistics.eu/alice-white-paper-ai-in-logistics/ [Consultado: 2026-01-30].