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La inteligencia artificial en la cadena de suministro gana peso en la estrategia de muchas compañías, pero, pese a su potencial para mejorar el día a día de las operaciones, muchas empresas siguen sin pasar de las fases iniciales. Más que la tecnología en sí, la principal razón está en la dificultad para reunir, conectar y alinear datos útiles que sirvan de base para desplegar la IA. Este artículo analiza el cambio de prioridades, los retos que plantea su implantación y por qué la colaboración con operadores logísticos se vuelve clave para convertir datos fragmentados en decisiones más eficaces para el día a día.
Más eficiencia, menos errores manuales y mayor productividad más allá del horario habitual. La lista de objetivos que las empresas esperan alcanzar al invertir en tecnología e inteligencia artificial en la cadena de suministro es larga. Sin embargo, las prioridades a la hora de desplegar tecnología han cambiado en los últimos años, tal y como reflejan los directivos logísticos encuestados en el EU Supply Chain Tech Survey 2025/26 de Oliver Wyman y Prequel Ventures. La reducción de costes se ha convertido en el principal objetivo de la inversión tecnológica, por delante de otras metas más ligadas a la innovación o al crecimiento. También ganan peso la agilidad operativa, la mejora de los plazos y una mayor transparencia sobre el suministro y la disponibilidad.
Sin embargo, los beneficios de aplicar inteligencia artificial en la cadena de suministro solo pueden hacerse realidad si parten de información completa, actualizada y no solapada con otras capas de la operativa. Intentar automatizar sin entender bien todo lo que sucede en la cadena puede generar más fricción que eficiencia.
Para las empresas que buscan apoyarse en nuevas herramientas y en la inteligencia artificial para mejorar sus procesos logísticos, contar con una base de datos sólida es una condición previa. Pero a medida que las cadenas de suministro se han vuelto más complejas en los últimos años, también ha aumentado la profundidad, la diversidad y la precisión que se exige a esos datos, por ejemplo en todo lo relacionado con los costes.
Aunque muchas compañías han avanzado de forma significativa en digitalización, la información sigue estando repartida entre distintos sistemas e interfaces: ERP, WMS, TMS, herramientas de planificación, portales de proveedores y sistemas externos. Hoy, el reto pasa por recuperar el control sobre esos datos antes de poder utilizarlos de forma efectiva para desplegar inteligencia artificial en la cadena de suministro.
El Supply Chain Tech Report 2026 muestra que, para dos tercios de los directivos encuestados, esa fragmentación y la baja calidad de la información son una de las principales barreras para adoptar inteligencia artificial en sus organizaciones. A eso se suma que un 61% apunta a problemas de integración con los sistemas existentes, mientras que la mayoría de los casos de uso sigue todavía en fases iniciales, lejos de una implantación completa.
En otras palabras, el problema no está tanto en encontrar una solución de IA mejor, sino en saber si la estructura sobre la que debe apoyarse está preparada para sostenerla.
El 67% de los directivos encuestados cita los datos de baja calidad o fragmentados como la principal barrera para desplegar IA.
El 61% apunta a problemas de integración con los sistemas existentes.
Solo alrededor del 15% afirma haber desplegado aplicaciones de IA de forma completa.
Una de las ideas más útiles del informe ayuda a entender por qué muchas iniciativas de IA están encontrando tantas dificultades: la IA no crea problemas nuevos, pero sí hace más visibles los que ya estaban ahí.
Muchas organizaciones están descubriendo que sus limitaciones no tienen tanto que ver con la falta de tecnología como con años de trabajo con sistemas heredados, estructuras de datos poco definidas y procesos fragmentados. Eso ayuda a explicar por qué tantas iniciativas no logran avanzar más allá de las primeras fases. Para muchas empresas, el siguiente paso no será añadir más herramientas, sino estructurar y alinear mejor los datos con los que ya cuentan.
Ahí es donde la colaboración con operadores logísticos adquiere todavía más relevancia, porque a menudo son ellos quienes disponen de una visión más completa de cómo los datos de la cadena de suministro se traducen en un rendimiento real.
En muchos casos, los operadores llegamos a manejar incluso más datos del cliente que el propio cliente.
El operador logístico dispone de la capacidad para aglutinar información clave para la operativa de las empresas, con datos de enorme valor, que suelen incluir aspectos como:
Si toda esa información estuviera disponible de forma consolidada, las empresas podrían identificar patrones, detectar ineficiencias y entender mejor cómo funciona realmente su operativa. Sin embargo, como la información suele estar repartida entre departamentos, proveedores, herramientas internas y procesos con una comunicación limitada, reunir y poner en valor ese conocimiento adquiere hoy mucho más peso.
Para Andreu Gutiérrez, este cambio ya se percibe en una relación cada vez más analítica entre clientes y operadores logísticos. Lo que antes se centraba principalmente en el seguimiento de la ejecución, con expediciones, incidencias, plazos o entregas, empieza a ir más allá de las tareas puramente operativas. Hoy, los operadores logísticos pueden ofrecer a las empresas una visión más precisa del rendimiento real de su cadena de suministro y ayudarles a interpretar esos datos para tomar mejores decisiones.
La inteligencia artificial en la cadena de suministro puede acelerar ese proceso, pero no sustituye una base de colaboración sólida. Lo que hace, en realidad, es hacer todavía más visible la necesidad de contar con datos bien definidos, integrados y compartidos.
Para muchas empresas, el auge de la inteligencia artificial en la cadena de suministro está abriendo un debate más amplio sobre el tipo de relación que necesitan con su operador logístico. Lo que cada vez gana más importancia no es solo la ejecución, sino una comprensión compartida de lo que está ocurriendo en la cadena, desde los plazos y las incidencias hasta la capacidad y los niveles de servicio. Este tipo de colaboración crea una base de datos más consistente y permite mejoras tangibles en la operativa, como:
En Rhenus trabajamos precisamente desde esa lógica. La combinación de conocimiento operativo, cercanía al cliente y capacidad para interpretar los flujos logísticos nos permite acompañar a las empresas no solo en la ejecución diaria, sino también en la comprensión y el uso de esos datos para sacar el máximo partido a la inteligencia artificial en la cadena de suministro.
La inteligencia artificial en la cadena de suministro ofrece un gran potencial de cara a los próximos años, pero su éxito dependerá menos de las herramientas que adopten las empresas que de la calidad de los datos con los que trabajen y de su capacidad para analizarlos junto a sus operadores logísticos.
El informe de Oliver Wyman y Prequel Ventures identifica la fragmentación del dato y los problemas de integración entre sistemas como las principales barreras. En ese contexto, una colaboración más estrecha entre clientes y operadores logísticos se vuelve esencial para mejorar la visibilidad, tomar mejores decisiones y construir cadenas de suministro más eficientes.
Descubre cómo Rhenus puede ayudarte a ganar control, agilidad y eficiencia en tu cadena de suministro.
Learn more1 Source: Oliver Wyman/Prequel EU Supply Chain Tech Survey 2025/26: Supply Chain Tech Report 2026,
