Por Karen Kroll
La resiliencia es la nueva eficiencia. A medida que la automatización impacta cada proceso de la cadena de suministro —desde el picking hasta la entrega de última milla—, las soluciones preparadas para el futuro requieren datos limpios, una visión integral y una sólida arquitectura de software capaz de resistir cualquier disrupción.
La automatización figura entre las 10 principales tendencias de la cadena de suministro para 2026, de acuerdo con la Association for Supply Chain Management. Una de las principales razones es la búsqueda constante de resiliencia.
“La automatización ya no se trata únicamente de impulsar eficiencia. Se trata de construir una cadena de suministro más resiliente y escalable”, afirma Chris Musson, director de consultoría de soluciones en Dematic.
En un entorno marcado por disrupciones constantes, las soluciones flexibles de automatización —capaces de adaptarse conforme evolucionan las necesidades operativas— se han vuelto fundamentales.
La velocidad también se ha convertido en un factor crítico. Los pedidos, especialmente en ecommerce, deben procesarse cada vez más rápido; en algunos casos, en cuestión de horas. Cumplir con estos tiempos únicamente con personal operativo resulta cada vez más difícil, sin importar la capacidad o el compromiso del equipo.
Los desafíos laborales también están acelerando la adopción de automatización. Durante la pandemia, muchas empresas descubrieron que no podían escalar ni retener la fuerza laboral necesaria, por lo que comenzaron a implementar tecnologías automatizadas.
La automatización en supply chain está evolucionando. Ya no se limita a resolver problemas aislados, como cuellos de botella en capacidad o productividad. Ahora, más organizaciones analizan cómo distintas soluciones pueden integrarse para fortalecer la resiliencia, la flexibilidad y la eficiencia operativa.
La necesidad de flexibilidad también influye en el tipo de tecnología seleccionada. Ante una demanda impredecible, las compañías están optando por sistemas configurables, escalables y adaptables.
Con el crecimiento del ecommerce, la complejidad operativa también ha aumentado. Las unidades de manejo más pequeñas —como piezas individuales y cajas— requieren hardware y software más sofisticados para gestionar procesos logísticos cada vez más detallados.
Las soluciones también están aprovechando mejor el espacio vertical de los almacenes, además de la expansión horizontal. Esto resulta especialmente relevante en centros de micro-fulfillment y ubicaciones urbanas donde el espacio disponible es limitado.
Además, las implementaciones en instalaciones existentes —brownfield— están superando a los nuevos desarrollos desde cero. Esto obliga a que las soluciones de automatización funcionen dentro de infraestructuras que ya se encuentran operando.
Putaway y Picking
Los sistemas goods-to-person, los robots móviles autónomos (AMRs) y los vehículos guiados autónomos (AGVs) pueden generar un valor significativo en procesos de acomodo y surtido. Al reducir el tiempo que los trabajadores dedican a desplazarse, el personal puede concentrarse en tareas específicas como picking o putaway.
Captura de pedidos y redireccionamiento de envíos
La inteligencia artificial agéntica hace referencia a sistemas capaces de tomar decisiones y operar de forma autónoma. En logística, estas soluciones pueden automatizar tareas tanto analíticas como transaccionales.
Por ejemplo, en la captura de pedidos, agentes de IA pueden recibir órdenes desde múltiples canales, validar datos, revisar crédito e inventario y crear o actualizar pedidos dentro de sistemas operativos como un WMS, sin necesidad de intervención manual.
Capas de orquestación
Las plataformas de orquestación de almacenes sintetizan datos provenientes de múltiples fuentes —como WMS e inventarios— para crear planes operativos optimizados.
Si llega una orden urgente no programada, el sistema puede ayudar a determinar cuántos colaboradores deben reasignarse y cómo evitar impactos en otros procesos. Una sola decisión puede involucrar decenas de variables interconectadas.
Visibilidad de inventario y transporte interno
La tecnología está transformando la visibilidad de los inventarios. Robots móviles autónomos pueden recorrer almacenes, capturar imágenes y leer códigos de barras para reducir la necesidad de realizar conteos cíclicos.
Los AMRs y AGVs también pueden mover mercancía dentro de los almacenes sin requerir rutas fijas, lo que los convierte en soluciones ideales para operaciones con cambios constantes de volumen, layout o flujo de trabajo.
Empaque
La automatización del empaque continuará creciendo conforme aumenten los costos de paquetería y el nivel de escrutinio sobre el tamaño de los envíos.
El right-sizing tridimensional se está convirtiendo en un elemento clave: no todas las máquinas ajustan el empaque en tres dimensiones, y aquellas que sí lo hacen suelen requerir mayor inversión y espacio. Por ello, el proceso debe diseñarse para mantener estos equipos operando a máxima capacidad.
Gemelos Digitales
Los gemelos digitales —representaciones virtuales de procesos o sistemas— están evolucionando de herramientas de simulación a plataformas de apoyo para la toma de decisiones.
Con inteligencia artificial integrada, pueden simular escenarios, evaluar alternativas —como redireccionar envíos o modificar ubicaciones de abastecimiento— y recomendar la mejor acción con base en criterios como costo, servicio u operación.
Automatización en acción
Lob.com, plataforma de automatización de correo directo para más de 12,000 marcas, utiliza un motor de decisión impulsado por inteligencia artificial para evaluar capacidad, costo, ubicación y nivel de servicio de sus socios de impresión.
El sistema optimiza rutas para equilibrar velocidad, confiabilidad y margen, convirtiendo su red de impresión en un ecosistema autooptimizado y no en una tabla estática de rutas.
Logística y transporte
Fuera del almacén, la tecnología también está agilizando las operaciones logísticas. Circle Logistics, por ejemplo, utiliza un sistema automatizado para evaluar nuevos transportistas, revisando equipo, seguros y otros requisitos operativos.
La empresa también está probando programas de inteligencia artificial para rastrear paquetes y gestionar excepciones, escalando únicamente los casos fuera de lo normal para intervención humana.
Una visión realista
Aunque la automatización puede mejorar múltiples procesos, todavía existen retos importantes. Muchas soluciones son relativamente nuevas y no todos los proveedores sobrevivirán en el mercado. Elegir al socio tecnológico correcto será un factor clave.
Otro desafío es la convivencia entre procesos manuales y automatizados. Las “costuras” entre ambos modelos pueden generar fricciones operativas si no están correctamente orquestadas.
Además, no todos los procesos son fáciles de automatizar. La descarga de mercancía, por ejemplo, continúa siendo compleja porque los productos pueden moverse durante el tránsito o llegar en configuraciones inesperadas.
La automatización funciona mejor en entornos controlados y consistentes. En operaciones con alta variabilidad, el criterio humano sigue siendo indispensable.
Incluso con una mayor integración tecnológica, la interacción humana continúa siendo crítica. En logística, por ejemplo, una persona puede ayudar a un transportista a corregir requisitos para convertirse en un socio calificado. Difícilmente un software puede construir ese tipo de relación.
La automatización no reemplaza la estrategia: la habilita. Para construir cadenas de suministro resilientes, las empresas deben combinar datos limpios, software robusto, integración operativa y talento preparado.
El futuro no será completamente automatizado ni completamente manual. Será una combinación inteligente entre tecnología, criterio humano y capacidad de adaptación.
Las siguientes recomendaciones pueden ayudar a las organizaciones de cadena de suministro a obtener mayor valor de sus soluciones de automatización.
- Comience con software y procesos sólidos.
Instalar soluciones de automatización sobre software obsoleto probablemente generará cuellos de botella, ya que el sistema no podrá soportar la automatización. - Garantice la calidad de los datos.
La inteligencia artificial depende en gran medida de los datos y de su calidad. La falta de datos limpios y unificados dificulta que la IA sintetice la información y genere recomendaciones. - Mapee los cambios necesarios.
El hecho de que un sistema esté automatizado no significa que producirá grandes eficiencias. Los cambios deben mapearse, probarse y ajustarse según sea necesario. - Implemente medidas de ciberseguridad.
Los riesgos de seguridad pueden aumentar al utilizar soluciones que incorporan IA o automatización. Controlar quién puede acceder a los datos y garantizar una gobernanza adecuada, entre otras acciones, ayuda a mitigar estos riesgos. - Considere los requerimientos de soporte.
Estos suelen subestimarse, especialmente en sistemas complejos. Por ejemplo, si un sistema que controla decenas de robots móviles autónomos (AMRs) falla repentinamente, podría detener toda una operación. El programa de mantenimiento y soporte debe contemplar este riesgo. - Analice cómo trabajarán juntas las soluciones.
La automatización debe integrarse de manera fluida con los sistemas existentes sin generar tiempos muertos, particularmente en entornos brownfield. Además de la integración física, es importante considerar cómo coordinar distintas tecnologías para que funcionen conjuntamente. Sin sincronización entre equipos, flujos de trabajo y toma de decisiones, la automatización puede crear nuevos silos en lugar de eliminarlos. - Considere tecnologías más antiguas.
Algo tan simple como el código de barras puede aportar valor, especialmente en operaciones que antes dependían de procesos manuales y en papel. - Pregunte cómo acceder a sus datos una vez dentro del sistema.
Esto no siempre es fácil de determinar desde el inicio. Por ejemplo, ¿será necesario llamar al proveedor e iniciar un proyecto costoso? ¿O se podrá acceder mediante una API u otra tecnología? - Evalúe los costos y beneficios de la flexibilidad.
Diseñar escalabilidad y flexibilidad en una solución puede ser más costoso, pero podría ser indispensable para cumplir con las necesidades del negocio. Por ejemplo, si una cadena de suministro trabaja tanto con artículos cilíndricos como cuadrados, un brazo robótico capaz de manipular solo uno de ellos probablemente no justificará la inversión. - Reconozca que no existen soluciones mágicas.
Pocos procesos de cadena de suministro pueden resolverse con una sola pieza de automatización. Lo más común es que múltiples tecnologías deban trabajar de forma conjunta. - Escuche la opinión de su personal.
No es raro que los empleados ignoren una nueva solución tecnológica cuando esta no mejora realmente la eficiencia. Según Derek Holst, vicepresidente senior de Circle Logistics: “Sabrá que la tecnología es la correcta cuando su personal le exija mantenerla”.
La otra cara de la automatización: Reentrenar a la fuerza laboral de la Cadena de Suministro
La automatización suele presentarse como un reemplazo de la mano de obra humana, pero la realidad es más compleja: es un poderoso complemento. A medida que los robots móviles autónomos (AMRs) se encargan de los recorridos en procesos de putaway y picking, y los sistemas de IA agéntica gestionan tareas transaccionales rutinarias, la naturaleza del trabajo humano cambia de manera fundamental. La clave para construir una cadena de suministro resiliente no es únicamente instalar tecnología, sino reentrenar a las personas que la operan.
La fuerza laboral del futuro necesita evolucionar de operadores manuales a supervisores de automatización y analistas de datos. Entre las nuevas habilidades críticas destacan:
- Mantenimiento y gestión de robótica.
A medida que se implementa hardware más sofisticado, se requieren técnicos con conocimientos en mecatrónica y software para dar mantenimiento y resolver fallas en sistemas complejos. - Orquestación y análisis de datos.
Las plataformas de orquestación de almacenes requieren gerentes capacitados para interpretar datos integrados, tomar decisiones de alto impacto y ajustar planes optimizados. Además, la dependencia de la IA para la toma de decisiones subraya la necesidad de contar con personal capaz de garantizar datos “limpios y unificados” que permitan modelos de machine learning precisos. - Gestión de excepciones.
La automatización funciona mejor en entornos consistentes. Sin embargo, los productos pueden moverse durante el tránsito o llegar en configuraciones inesperadas. La flexibilidad humana —como acomodar cajas de distintos tamaños o resolver situaciones imprevistas de carga— se vuelve invaluable para manejar estas excepciones y evitar cuellos de botella en operaciones híbridas. - Construcción de relaciones.
En áreas como logística, la interacción humana sigue siendo fundamental. Una solución de software no podrá “sugerir cambios que el transportista pueda realizar para convertirse en un proveedor calificado”, una parte esencial del proceso de construcción de relaciones, señala Derek Holst, de Circle Logistics.
En última instancia, el objetivo es aprovechar las fortalezas únicas de ambos. La tecnología se encarga de las tareas repetitivas e intensivas en datos, liberando a los colaboradores para concentrarse en la resolución de problemas, las decisiones estratégicas y las relaciones humanas esenciales que mantienen unida a la cadena de suministro.
Sabrá que la transición está funcionando cuando, como sugiere Holst, “su personal exija conservar la nueva tecnología” porque realmente mejora su eficiencia.
Este es un texto de la edición 178 de la revista Inbound Logistics LATAM, descárgala AQUÍ.
