La Inteligencia Artificial está dejando de ser una tecnología experimental dentro de la logística para convertirse en una competencia cada vez más demandada.

Un estudio de Gartner, consultora especializada en investigación y análisis tecnológico, muestra hasta qué punto está cambiando el mercado laboral del sector: la demanda de habilidades relacionadas con la Inteligencia Artificial en puestos vinculados a la cadena de suministro aumentó un 387% entre el primer trimestre de 2023 y el primer trimestre de 2026.

El dato refleja algo más que el crecimiento del interés por una tecnología concreta. Las empresas necesitan cada vez más profesionales capaces de combinar conocimientos de logística y supply chain con competencias en Inteligencia Artificial.

La transformación también está cambiando qué significa estar preparado para trabajar en una cadena de suministro moderna. Ya no basta con conocer los procesos logísticos; cada vez resulta más importante comprender cómo utilizar los datos y las nuevas tecnologías para anticipar problemas, optimizar operaciones y tomar decisiones.

El crecimiento registrado por Gartner se produce en un contexto en el que las cadenas de suministro tienen que gestionar una cantidad de información y variables cada vez mayor.

La demanda puede cambiar rápidamente, los inventarios deben ajustarse a distintos escenarios, las rutas necesitan optimización y las empresas tienen que responder a interrupciones o cambios inesperados.

La Inteligencia Artificial puede intervenir en muchos de estos procesos. Entre sus aplicaciones se encuentran la previsión de demanda, la optimización de inventarios y rutas, la detección de riesgos y la automatización de determinadas operaciones.

Pero el cambio más importante no está únicamente en las herramientas disponibles.

De hecho, Gartner recomienda priorizar la capacitación de los profesionales que ya forman parte de las organizaciones, en lugar de depender exclusivamente de nuevas contrataciones para cubrir estas necesidades.

Esto plantea una oportunidad para quienes ya trabajan en logística: su conocimiento del sector sigue siendo fundamental, pero puede complementarse con nuevas competencias tecnológicas.

Hasta hace relativamente poco, muchas de las aplicaciones de IA en supply chain se centraban en analizar grandes cantidades de información, identificar patrones y realizar predicciones.

Por ejemplo, un sistema podía analizar el histórico de ventas para estimar la demanda futura o detectar determinadas anomalías en una operación.

La evolución hacia la IA agéntica plantea un escenario diferente.

Los agentes de IA pueden combinar varias acciones para alcanzar un objetivo siguiendo unas instrucciones y reglas previamente establecidas. En un entorno logístico, esto podría permitir que un sistema no solo detecte una variación inesperada en la demanda, sino que también analice sus consecuencias sobre el inventario, valore diferentes alternativas y proponga o ejecute determinados ajustes dentro de los límites establecidos.

El cambio puede resumirse en una evolución:

Eso no significa que las decisiones puedan dejarse completamente en manos de un sistema automatizado. En operaciones donde existen implicaciones económicas, estratégicas o de servicio, la supervisión humana sigue siendo necesaria para establecer criterios, validar determinadas acciones y controlar los riesgos.

La cuestión pasa, por tanto, de preguntarse únicamente “¿qué puede hacer esta herramienta?” a plantearse “¿en qué parte de este proceso tiene sentido utilizarla?”.

La incorporación de IA no implica que los profesionales de logística tengan que convertirse en programadores.

El perfil que empieza a adquirir mayor relevancia es diferente: profesionales que conocen las operaciones y que, además, comprenden las posibilidades y limitaciones de la Inteligencia Artificial.

Un responsable de planificación, por ejemplo, puede necesitar entender cómo utilizar modelos predictivos para anticipar la demanda. Un profesional de operaciones puede beneficiarse de sistemas capaces de detectar anomalías o proponer ajustes. Y un responsable de cadena de suministro puede tener que evaluar qué procesos son susceptibles de automatización y qué controles deben mantenerse.

En todos estos casos, el conocimiento del sector sigue siendo imprescindible.

La IA puede procesar información y ejecutar determinadas tareas, pero necesita objetivos, contexto y criterios que permitan determinar qué resultado es realmente útil para la organización.

Por eso, la combinación entre conocimiento logístico y competencias en IA está adquiriendo cada vez más importancia.

También está cambiando la relación de las empresas con estas tecnologías.

En una primera etapa, muchas organizaciones experimentaron con herramientas de IA para comprobar qué podían aportar a determinadas tareas.

El siguiente paso consiste en integrarlas dentro de los procesos habituales de la compañía.

En una cadena de suministro, además, los procesos están conectados entre sí. Una modificación en la previsión de demanda puede afectar al inventario; una variación del inventario puede modificar las necesidades de transporte; y una alteración en los tiempos de entrega puede repercutir sobre otros procesos.

Por eso, incorporar IA a supply chain exige entender el proceso completo y no solamente la herramienta.

Esta evolución está generando también una necesidad concreta en el ámbito de la formación.

Los cursos generalistas permiten conocer los fundamentos de la Inteligencia Artificial, pero los profesionales que ya trabajan en logística necesitan dar un paso más: aprender cómo trasladar esas tecnologías a las situaciones y decisiones que forman parte de su actividad diaria.

Una formación especializada permite partir del conocimiento que el profesional ya posee sobre operaciones, transporte, inventario o planificación y añadir las competencias necesarias para trabajar con IA.

El crecimiento del 387% en la demanda de habilidades de IA vinculadas a la cadena de suministro apunta a una transformación del perfil que las empresas necesitan.

La logística seguirá necesitando profesionales que entiendan cómo funcionan las operaciones, pero cada vez será más importante que sepan trabajar también con sistemas capaces de analizar grandes cantidades de información, realizar predicciones y participar en determinadas tareas.

Y ahí es donde puede aparecer una de las principales ventajas para los profesionales que ya conocen el sector: combinar una experiencia que sigue siendo imprescindible con unas competencias tecnológicas que las empresas están demandando cada vez más.