México se encuentra en una etapa temprana de adopción de agentes de inteligencia artificial en logística. El movimiento todavía se ubica por debajo del ritmo observado en Estados Unidos, aunque muestra señales de aceleración dentro del mercado mexicano y en el contexto latinoamericano.

“Contra Estados Unidos sí, pero en Latinoamérica está bastante avanzado. México hoy día es el más rápido en adoptar AI, al menos agéntica, de toda la región”, dijo en entrevista Álvaro Echeverría, director ejecutivo de la empresa de tecnología logística SimpliRoute.

Datos de Strand Partners y Amazon Web Services (AWS) citados por SimpliRoute indican que 72% de las empresas mexicanas adoptó inteligencia artificial de forma básica en 2025; 16% se encontraba en una fase intermedia y 3% operaba en un nivel avanzado con sistemas personalizados.

Durante años, las empresas han organizado sus procesos sobre herramientas separadas para transporte, almacenes, inventarios, pedidos y seguimiento. Cada sistema resolvió una parte del recorrido y dejó a las personas la tarea de conectar información, interpretar incidencias y coordinar acciones entre áreas. La nueva capa tecnológica busca intervenir justo en ese punto mediante agentes de inteligencia artificial (IA) que pueden procesar señales desde distintas fuentes y actuar sobre el flujo completo.

“Es que vamos a dejar atrás de que las plataformas sean hilos separados, que no conversan entre ellos. Vamos a ver que, en los próximos dos años, va a nacer un cerebro centralizado en las empresas de logística, que lo que va a hacer es interconectar todos los elementos”, dijo.

El cambio apunta a sistemas que ya no sólo informan lo que ocurre, sino que pueden planificar y ejecutar tareas. En logística, esto abre espacio para agentes que reciben eventos desde plataformas de transporte (TMS), almacenes (WMS) o planeación empresarial (ERP), analizan el contexto y desencadenan acciones sobre entregas, incidencias, validaciones o contacto con operadores.

“Probablemente no van a estar como hoy día los TMS, WMS […]. El software logístico […] va a pasar a ser headless […]. Ya hay un ruteador, pero no interactúo con él. Eso solamente alimenta a un agente y ese agente es el que interactúa conmigo”, dijo.

Herramientas como los TMS, WMS o ERP seguirán existiendo como infraestructura dentro de las empresas, aunque la interacción del usuario empieza a desplazarse hacia una capa superior. Ahí puede cambiar también la captura de valor. La competencia deja de centrarse únicamente en vender un módulo especializado y empieza a girar alrededor de quién consigue orquestar datos, decisiones y ejecución dentro de una misma operación.

México aparece en una posición atractiva para esa disputa porque el mercado todavía va detrás de otras geografías en tendencias de producto y en discusión comercial, lo que abre espacio para que algunos jugadores intenten tomar ventaja temprana en una categoría que apenas empieza a ganar visibilidad.

“México todavía está un poco atrás en tendencias de producto. Entonces, como nadie está hablándolo, yo quiero apostar a ser muy agresivo en el mercado y volverme el Gold Standard de la plataforma de agentes de IAI de México en logística”, dijo.

El despliegue operativo de estos sistemas todavía enfrenta límites claros. Los agentes requieren supervisión humana en puntos críticos, sobre todo cuando aparecen ambigüedades, información incompleta o decisiones con impacto directo en costo logístico, seguridad de mercancía o cumplimiento de entregas.

“La participación del ser humano se llama human in the loop, porque los agentes de IA no son 100% autónomos para resolver todos los casos. Entonces, saber cómo interactuar con el humano para poder decir cuándo se lo escalan, lo hace”, dijo.

La exigencia técnica también se mueve hacia otro terreno. Integrar sistemas, monitorear el comportamiento del agente y medir la resolución autónoma empiezan a ser tan importantes como el modelo mismo.

Los primeros casos mostrados por SimpliRoute apuntan a impactos concretos en supervisión de rutas, detección de anomalías y escalamiento de incidencias, incluida una reducción de 76% en merma tras identificar patrones de robo de mercancía en tres meses.

México todavía se mueve en una fase inicial de esta transición. El proceso dejó de ser una conversación abstracta sobre inteligencia artificial y empieza a tocar decisiones de arquitectura tecnológica, diseño operativo e inversión empresarial.

rodrigo.riquelme@eleconomista.mx