Inteligencia artificial y logística se dan la mano para lograr un transporte sostenible

En contraste, la digitalización y la inteligencia artificial (IA) han emergido como herramientas de aplicación inmediata para mejorar la eficiencia operativa y reducir emisiones.

La IA ya está demostrando su capacidad para optimizar rutas, mejorar la gestión de carga y facilitar el uso de modos de transporte más sostenibles. Según el informe Intelligent Transport, Greener Future: AI as a Catalyst to Decarbonize Global Logistics, publicado por el Foro Económico Mundial en colaboración con McKinsey & Company, estas tecnologías pueden lograr reducciones significativas en las emisiones sin necesidad de grandes inversiones en infraestructura.

Algunas estimaciones apuntan a que su aplicación a gran escala en la logística podría reducir entre un 10% y un 15% las emisiones totales del sector.

Optimización de rutas y mantenimiento predictivo con IA

El alto consumo de combustible y la ineficiencia en la gestión de recursos siguen siendo dos de los principales desafíos en la logística moderna. Desvíos innecesarios, trayectos mal planificados y averías imprevistas no solo incrementan los costos operativos, sino que también generan emisiones adicionales.

La IA se ha posicionado como una herramienta clave para mejorar la planificación y gestión de las operaciones logísticas, permitiendo abordar estos problemas desde múltiples frentes.

Uno de los mayores impactos de la IA en el sector se observa en la optimización de rutas. Los algoritmos avanzados analizan en tiempo real factores como tráfico, clima y disponibilidad de infraestructuras para reducir tiempos de desplazamiento y minimizar el consumo de combustible. Se estima que, si estas soluciones se implementaran a gran escala en el transporte de carga por carretera, el ahorro de emisiones podría equivaler a retirar de circulación el 25% de los camiones pesados y medianos en Estados Unidos.

Empresas como Alaska Airlines han aplicado estrategias similares en el transporte aéreo. Su sistema Flyways AI ha permitido optimizar rutas de vuelo y reducir en un 3-5% el consumo de combustible en trayectos de larga distancia. En paralelo, la IA también está transformando la gestión del mantenimiento de vehículos, anticipando fallos mecánicos y evitando interrupciones costosas.

En el sector ferroviario, Hitachi Rail, en colaboración con Nvidia, ha desarrollado un sistema de monitorización que analiza el estado de la infraestructura en tiempo real, permitiendo reducir hasta siete veces los costos de mantenimiento en comparación con reparaciones realizadas después de una avería.

Aplicaciones similares están mejorando la eficiencia operativa en el transporte por carretera mediante modelos predictivos que optimizan el mantenimiento de flotas y prolongan la vida útil de los vehículos.

Reducción de espacios vacíos y mejora de la capacidad

La baja utilización de la capacidad de carga es otro problema estructural en la logística, afectando tanto a camiones, barcos como a aviones de mercancías. Muchos vehículos realizan trayectos con espacio desaprovechado, transportando menos carga de la que podrían o incluso regresando vacíos tras completar un trayecto.

Esta ineficiencia no solo supone una pérdida económica, sino que también incrementa el consumo de combustible y, por ende, las emisiones asociadas al transporte.

El transporte por carretera es uno de los sectores más afectados por este problema, debido a la falta de coordinación entre operadores y la variabilidad de la demanda. Para minimizar esta ineficiencia, plataformas de IA han comenzado a optimizar la asignación de carga en tiempo real, permitiendo consolidar envíos y reducir la cantidad de kilómetros recorridos con vehículos vacíos. Estas herramientas analizan la demanda y la capacidad disponible para mejorar la planificación logística y maximizar la ocupación de cada trayecto.

En el transporte aéreo, donde los espacios sin utilizar tienen un alto coste operativo, las aerolíneas de carga han implementado modelos de predicción que ajustan dinámicamente la capacidad en función de la demanda esperada. Estas soluciones proporcionan una mayor precisión en la asignación de carga, evitando trayectos con bodegas infrautilizadas y optimizando la eficiencia de cada operación.

Por su parte, el sector marítimo también ha adoptado soluciones basadas en IA para mejorar la planificación de rutas y la gestión de contenedores en los puertos. Mediante el análisis de datos en tiempo real, los operadores pueden minimizar movimientos innecesarios y reducir tiempos de espera en terminales, mejorando así el flujo de carga y optimizando el uso de la capacidad de los buques.

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Cambio modal con menor impacto ambiental

Si bien la optimización del espacio de carga y la eficiencia operativa son fundamentales para reducir la huella de carbono del sector, la mayor transformación provendrá de la transición hacia modos de transporte con menores emisiones. Actualmente, una parte importante de las mercancías se transporta por camión o avión, a pesar de que el ferrocarril y el transporte marítimo ofrecen alternativas más sostenibles con un impacto ambiental significativamente menor.

El transporte por carretera sigue dominando la logística en muchas regiones debido a su flexibilidad y capacidad para realizar entregas puerta a puerta. Sin embargo, es también uno de los mayores emisores de carbono dentro del sector, con un consumo de combustible muy superior al de otros medios de transporte. Estudios han demostrado que trasladar carga del transporte por carretera al ferroviario puede reducir el consumo de combustible en un 75% por milla transportada, mientras que sustituir el transporte aéreo por marítimo puede disminuir las emisiones hasta en un 95% por kilómetro recorrido.

Implementar estos cambios, sin embargo, requiere una reconfiguración de las redes logísticas y una inversión significativa en infraestructura. En muchas regiones, la capacidad ferroviaria y portuaria aún no es suficiente para absorber un mayor volumen de carga, y la necesidad de entregas rápidas hace que el camión y el avión sigan siendo opciones preferidas en algunos sectores. Aun así, la IA está desempeñando un papel clave en la optimización del cambio modal, permitiendo a las empresas identificar oportunidades para transferir carga hacia medios de transporte más eficientes sin afectar la calidad del servicio.

Un ejemplo de este tipo de optimización se ha observado en el sector de la automoción, donde una empresa europea logró reducir en un 58% sus emisiones por tonelada transportada al combinar el uso de trenes y camiones en rutas clave como España-Alemania y República Checa-Alemania. Gracias a una planificación logística mejorada con IA, la empresa pudo mantener sus tiempos de entrega al tiempo que reducía su impacto ambiental.

Además del cambio modal, la IA está ayudando a mejorar la competitividad del transporte marítimo mediante la optimización de operaciones portuarias y la asignación de muelles en tiempo real. Algoritmos de aprendizaje automático analizan datos meteorológicos, la disponibilidad de espacio en barcos y la demanda de carga, permitiendo reducir tiempos de espera y disminuir las emisiones asociadas a la inactividad en los puertos.

A medida que la IA sigue integrándose en la logística global, su papel en la transición hacia un transporte más sostenible será cada vez más relevante. Se espera que el mercado de la logística verde crezca de 50.000 millones de dólares en 2025 a 350.000 millones en 2030, impulsado en gran parte por la digitalización y la automatización.

Aunque los desafíos para un cambio modal generalizado aún persisten, las herramientas basadas en IA están facilitando una transformación en la manera en que se transportan mercancías, optimizando recursos y reduciendo la dependencia de los medios de transporte con mayores emisiones.