En el Logistikkdagen 2026 celebrado en Åndalsnes, Marius Monsås Svenungsen, director de producto de CAI | Maritech, compartió nuestra visión sobre la inteligencia artificial en el sector de la logística. A continuación, presentamos las ideas clave de la ponencia, para aquellos que no pudieron asistir.
Nadie sabe hacia dónde se dirige la IA. La brecha es real.
Las predicciones sobre la IA van desde «todo va a cambiar» hasta «se le da demasiada importancia». Tanto el ritmo como la dirección son inciertos. Lo que sí es seguro es que existe una gran brecha entre lo que los modelos de lenguaje pueden hacer hoy en día y el uso que la mayoría de las empresas les da realmente.
Para cualquier empresa, la inversión en inteligencia artificial tiene que dar sus frutos de una de estas dos formas: mayor crecimiento, menores costes o ambas cosas.
Dos vías para las iniciativas de inteligencia artificial
Vía 1: Aumentar la productividad de cada empleado. Proporcionar a los empleados mejores herramientas, como un asistente de chat, sin modificar los procesos. Es fácil de implementar, pero el límite lo marca la capacidad humana.
Vía 2: Rediseñar los procesos en torno a la IA. Cambiar la forma de trabajar para que la IA pueda asumir una mayor parte de la carga de trabajo. Es un proceso exigente, lleva tiempo y conlleva más incertidumbre, pero el potencial es mucho mayor.
No es una cuestión de «o una cosa o la otra».
Tú das las instrucciones, Claude se encarga de utilizar los sistemas
Hoy en día, un empleado introduce datos en un TMS a través de un navegador. En el futuro, el empleado dará instrucciones a un asistente de IA, que utilizará los sistemas en su nombre. En Maritech, las personas que más utilizan la IA ya trabajan de esta manera: comienzan la tarea en Claude y extraen datos de otros sistemas sobre la marcha.
Los procesos de tu TMS, CMS y WMS siguen siendo válidos, y el ser humano mantiene el control. Revisas el resultado en la pantalla habitual y corriges los pequeños errores antes de que se lleve a cabo cualquier acción. Lo que cambia es la cantidad de trabajo rutinario que realizas manualmente:
- Menos requisitos, registro más rápido. Aún así, es necesario comprender cómo funciona el sistema, pero la IA determina cómo deben introducirse los datos y los rellena automáticamente.
- Datos de distintos sistemas sin necesidad de un proyecto de integración. La IA recopila información de varios sistemas en una sola tarea, en lugar de que tengas que copiarla tú de una pantalla a otra.
- Un asistente que aprende cómo trabajas. Le proporcionas información sobre tus procesos, de modo que sabe tanto lo que hay en los sistemas como cómo quieres que se realice el trabajo.
¿Qué es el MCP y en qué se diferencia del EDI y de las API?
MCP es un estándar abierto que permite a los asistentes de IA utilizar tus sistemas. El sistema describe lo que la IA puede hacer; una única conexión sirve para todos los asistentes de IA, y la IA obtiene los mismos derechos de acceso que el usuario.
Una forma sencilla de verlo:
- El EDI es como un formulario estándar que se envía por correo. Se trata de mensajes fijos en un formato común, ideales para pedidos y facturas entre socios.
- Una API es como una cadena de montaje. Se trata de una fórmula fija creada por un desarrollador, ideal para establecer conexiones estables entre dos sistemas.
- MCP es como un nuevo compañero de trabajo. La IA decide qué hacer, lo más adecuado para diversas tareas que abarcan distintos sistemas.
El MCP no sustituye al EDI ni a las API. Se basa en ellos. Utiliza una API cuando el flujo sea conocido y se repita con frecuencia, y el MCP cuando la tarea varíe.
Tres ejemplos de la logística cotidiana
Un pedido típico pasa por las fases de recepción, planificación, reserva de capacidad, comunicación con el conductor, tramitación de documentos, despacho de aduanas y facturación, con comunicación constante con el cliente a lo largo de todo el proceso. En la actualidad, la mayoría de estos pasos se realizan de forma manual, y muchos de ellos se prestan bien al uso de agentes de IA. Hemos mostrado tres:
- Correo electrónico para realizar un pedido. La IA lee el correo electrónico recibido, extrae los datos del cliente, la recogida y la entrega, los productos y la fecha; comprueba el cliente y el precio acordado en el TMS; crea el pedido y responde indicando el número de pedido. Tú lo revisas en el TMS.
- Planificación de un pedido con un vehículo. La IA busca pedidos que no cuenten con vehículo, comprueba tu propia flota, solicita presupuestos a los transportistas por correo electrónico y a través de portales, compara precios, plazos y capacidad, y prepara la mejor opción en el TMS. Tú apruebas al transportista.
- Despacho de aduanas. La IA lee la factura, la lista de embalaje y el certificado de origen, clasifica las mercancías, calcula los aranceles y el IVA, rellena la declaración en el CMS y gestiona las respuestas. Tú la revisas antes de enviarla. Con el tiempo, el despacho de aduanas podría llegar a estar casi totalmente automatizado.
¿Quiénes son los más vulnerables y quiénes tendrán éxito?
Los modelos de lenguaje grande (LLM) no modifican el aspecto físico de la logística, pero sí el aspecto relacionado con el conocimiento. Cuanto más se base tu valor en la información y la coordinación, mayor será tu exposición. Las terminales y los almacenes cuentan con una mejor planificación. Los transportistas reciben ayuda con la planificación de rutas, las reservas y los trámites administrativos. Los transitarios, cuyo valor reside en el conocimiento, las redes y la documentación, son los que experimentan el mayor cambio.
Las empresas que tengan éxito serán aquellas que cambien su forma de trabajar. Para ello se necesitan tres elementos que deben ir de la mano: el conocimiento de los procesos, el conocimiento de la tecnología y el liderazgo para impulsar el cambio. El conocimiento de los procesos es lo más importante. El tamaño también influye: las empresas pequeñas pueden perder las ventajas que ofrece la escala, mientras que los grandes grupos tienen dificultades para conseguir que toda la organización se sume al cambio.
También conviene ser sincero respecto al resultado. Si tienes éxito, necesitarás menos personal para realizar el mismo trabajo, y muchas personas encontrarán un nuevo empleo: hacer que la IA funcione lo mejor posible.
Preguntas abiertas
- ¿Comprar o desarrollar? ¿Qué tecnología se adquiere a un proveedor como Maritech y qué se desarrolla internamente? Si todo el mundo compra lo mismo, no hay ventaja competitiva.
- ¿Qué es lo que no cambia? La IA evoluciona rápidamente, pero un modelo general nunca llegará a conocer tu negocio. Es el mejor compañero de trabajo del mundo, pero necesita formación para cada tarea. Tus datos y tu contexto, así como la forma en que los utilices a lo largo del tiempo, serán decisivos.
Nadie tiene aún la respuesta, ni siquiera nosotros. El cambio será gradual, no se producirá de la noche a la mañana. Un buen punto de partida es volver a lo que realmente significa la logística: transportar mercancías de A a B, por cuenta de terceros, en el momento adecuado y con la calidad adecuada, al menor coste posible. Hay que partir de ese objetivo, no de cómo se lleva a cabo el proceso hoy en día.
Próximamente: cuatro análisis en profundidad
Esta entrada es una visión general. En las próximas semanas publicaremos cuatro entradas complementarias en las que se profundizará en distintos aspectos de la charla:
- ¿EDI, API o MCP? En qué consisten las diferencias y cuándo utilizar cada una.
- Tres tareas logísticas cotidianas que puede asumir la IA: la gestión de pedidos por correo electrónico, la planificación de un pedido en un vehículo y el despacho de aduanas.
- ¿Quiénes son los más vulnerables y quiénes tendrán éxito? Las terminales, las compañías navieras y los transitarios, y la competencia necesaria.
- Dos vías para la IA en la logística: mejores herramientas para cada empleado o procesos rediseñados en torno a la IA.
¿Quieres descubrir qué puede aportar la IA a tus flujos de trabajo de TMS, CMS o WMS? Ponte en contacto con el equipo de Maritech y síguenos para no perderte las cuatro próximas entradas.
