AI en logística y mercado de la cadena de suministro - Por componente, por tecnología, por aplicación, por fin análisis de uso, Compartir, previsión de crecimiento, 2025 - 2034

AI en logística y tamaño del mercado de la cadena de suministro

La IA global en logística y tamaño del mercado de la cadena de suministro fue valorada en USD 20.1 mil millones en 2024 y se prevé que crecerá en una CAGR de 25,9% entre 2025 y 2034. Este crecimiento está impulsado por el aumento de la demanda de visibilidad de la cadena de suministro en tiempo real, optimización de rutas, pronóstico de la demanda y automatización de almacenes.

Además, las empresas están incorporándose cada vez más a la IA en sus operaciones para mejorar la toma de decisiones, minimizar los costos de funcionamiento y llevar a cabo complejas redes logísticas. La adopción de herramientas habilitadas para IA como analítica predictiva, automatización de procesos robóticos y vehículos autogestionados está revolucionando las cadenas de suministro tradicionales en ecosistemas inteligentes y adaptables.

En enero de 2024, IBM lanzó LogiGen AI, una solución generativa de IA adaptada para los sectores logístico y de transporte. La herramienta integra características avanzadas como la optimización de rutas impulsadas por IA, la previsión de demanda y la detección de anomalías. Al aprovechar los datos en tiempo real y el aprendizaje automático, LogiGen AI permite a los proveedores de logística mejorar la eficiencia operacional, reducir los tiempos de entrega y mejorar la satisfacción del cliente, apoyando la gestión de la cadena de suministro más inteligente y ágil.

La creciente complejidad de las cadenas mundiales de suministro ha dado lugar a la demanda de visibilidad en tiempo real y análisis predictivos. AI permite a las empresas analizar datos masivos recuperados de sensores, GPS-trackers y sistemas ERP para predecir la demanda, identificar anomalías y evitar interrupciones. Esto genera un manejo óptimo de inventarios, bajos gastos operativos y mayor satisfacción del cliente. Con las cadenas de suministro cada vez más dinámicas y peligrosas, las herramientas predictivas impulsadas por IA proporcionan ideas esenciales que permiten a las empresas actuar rápidamente cuando se trata de cambiar las condiciones de mercado y las luchas asociadas con la logística.

Por ejemplo, en noviembre de 2024, NVIDIA se asoció con SAP para integrar la IA generativa y la analítica predictiva avanzada en las soluciones de cadena de suministro de SAP. Esta colaboración tiene por objeto permitir la visibilidad en tiempo real de las operaciones logísticas utilizando simulaciones impulsadas por AI y herramientas de pronóstico de la demanda. La integración permite a las empresas tomar decisiones más precisas y basadas en datos, minimizando así las demoras y optimizando la enrutamiento e inventario

El crecimiento exponencial del comercio electrónico y el surgimiento del comercio electrónico han transformado el rostro de la operación logística, introduciendo la necesidad de velocidad, precisión y flexibilidad. Las tecnologías AI permiten esta transformación ya que simplifica el procesamiento de pedidos y automatiza los calendarios de entrega y pronostica el comportamiento del cliente para una gestión eficaz de los inventarios. Mientras que los consumidores están demandando entregas más rápidas y opciones de cumplimiento flexibles, AI apoya a los proveedores de logística para mantener la oferta y demanda en equilibrio a través de varios canales. Esto permite operaciones sin costuras en todo el país, reduce los problemas de entrega de última millas y mejora la experiencia del cliente.

Por ejemplo, en marzo de 2025, Amazon avanzó su transformación digital adoptando tecnologías de planificación de la cadena de suministro impulsadas por AI. La empresa integró modelos de aprendizaje automático para mejorar los procesos de pronóstico de la demanda, asignación de inventarios y reposición. Se espera que este cambio estratégico reduzca los stockouts, mejore los plazos de entrega y optimice el uso de recursos en toda su red logística global, fortaleciendo la eficiencia operativa de Amazon en un paisaje competitivo de comercio electrónico.

IA en las tendencias logísticas y del mercado de la cadena de suministro

• Los proveedores de logística están adoptando cada vez más análisis predictivos impulsados por AI para optimizar la exactitud de la previsión de la demanda. Estas herramientas estudian datos históricos de ventas, estacionalidad y factores actuales del mercado de tiempo para mejorar la gestión de inventarios y evitar excesos de stock o stockouts. Esta tendencia permite a las empresas sincronizar el tiempo de producción y distribución con la demanda del mercado, mejorando su eficiencia y satisfacción del cliente. El creciente acceso a las plataformas de computación en la nube y a los grandes datos también aumenta la tasa de adopción de analítica predictiva en las cadenas de suministro.
• Por ejemplo, en enero de 2024, la Corporación Internacional de Máquinas de Negocios colaboró con SAP SE para codesarrollar nuevas soluciones impulsadas por la IA adaptadas para los productos de consumo y los sectores minoristas. A través de esta asociación, IBM integró su plataforma de datos y inteligencia artificial de calidad empresarial con asistentes avanzados de inteligencia artificial en la cadena de suministro y soluciones de tecnología empresarial de SAP. La colaboración tiene como objetivo aumentar la eficiencia operacional, mejorar las experiencias de los clientes y simplificar los procesos de toma de decisiones en las empresas minoristas y de productos de consumo.
• Los vehículos de entrega autónomos impulsados por AI y los drones son recogidos para facilitar la entrega de última millas. Tales tecnologías acortan el tiempo de entrega, disminuyen el coste laboral y aumentan la optimización de la ruta. Amazon, FedEx y JD.com son ejemplos destacados de que las empresas gastan fortunas en ensayos de vehículos autónomos y drones. Esta tendencia impulsa la logística sostenible en la medida en que reduce la emisión de carbono y mejora la velocidad en las zonas urbanas y remotas. Los desarrollos tecnológicos y la mejora de los sensores hacen que la logística autónoma sea más factible y escalable.
• Por ejemplo, en febrero de 2023, DHL implementó algoritmos de IA para optimizar las rutas de entrega y reducir las emisiones de carbono, parte de su iniciativa GoGreen. Esto se ajusta a la tendencia de la sostenibilidad a través de la IA y una mejor planificación de rutas.
• La integración de AI con dispositivos IoT permite un seguimiento y visibilidad en tiempo real en toda la cadena de suministro. Los algoritmos de IA procesan datos de sensores, RFID y GPS para detectar interrupciones, predecir retrasos y sugerir acciones alternativas. Esto aumenta la resiliencia de la cadena de suministro, especialmente durante las crisis mundiales o las subidas impredecibles de la demanda. La tendencia refleja el aumento de las expectativas de los clientes en materia de transparencia y se apoya en el aumento de las inversiones en infraestructura logística inteligente en todo el mundo.

Trump Administration Tariffs

• Los aranceles impuestos a los bienes chinos llevaron a muchas empresas a redirigir cadenas de suministro a través de países alternativos. Esto creó la necesidad de sistemas logísticos impulsados por la IA capaces de optimizar rápidamente las rutas, gestionar las aduanas y prever retrasos. Como resultado, la demanda de soluciones de IA aumenta la agilidad y la planificación de escenarios en entornos comerciales globales complejos.
• Los aranceles aumentaron los costos operativos de los importadores y exportadores estadounidenses. Para compensar estos gastos, las empresas se han convertido en automatización impulsada por AI en almacenamiento, gestión de inventarios y previsión de demanda. Estas tecnologías ayudan a reducir los costos laborales, minimizar la retención de inventarios y mejorar la asignación de recursos, haciendo de la IA un instrumento crítico en la mitigación de costos.
• Debido a las presiones arancelarias, muchas empresas comenzaron a cambiar la fabricación más cerca de los mercados finales (tierra terrestre). Esto requiere rediseñar cadenas de suministro con nuevos modelos de datos y logística, impulsando el uso de AI para la optimización de la ruta en tiempo real, análisis de riesgo de proveedores y automatización de almacenes. El papel de AI creció significativamente a medida que las empresas necesitaban estrategias de localización más rápidas y basadas en datos.
• Los cambios arancelarios aumentaron la complejidad reglamentaria, obligando a las empresas a adoptar sistemas de cumplimiento comercial basados en AI. Estas herramientas ayudan a las empresas a mantenerse actualizadas con políticas comerciales cambiantes, automatizar la documentación aduanera y asegurar la alineación regulatoria. Esta tendencia condujo al crecimiento de las aplicaciones de la IA en ámbitos jurídicos y de cumplimiento de la gestión de la cadena de suministro.

AI en logística y análisis del mercado de la cadena de suministro

Basado en componente, el mercado se divide en hardware, software y servicios. En 2024, el segmento de software dominaba el mercado, representando alrededor del 56% de cuota y se espera que crezca en una CAGR de más del 26% durante el período de pronóstico.

• El segmento de software tiene la cuota de mercado más alta en la IA en el mercado logístico debido a su papel fundamental en la adopción de decisiones inteligentes, la automatización y el análisis de datos en tiempo real en toda la cadena de suministro. Las aplicaciones de software impulsadas por AI, como la optimización de rutas, la previsión de la demanda, la automatización de almacenes y los instrumentos de gestión de inventarios, son ampliamente adoptadas por los proveedores de logística para simplificar las operaciones, reducir los costos y mejorar la eficiencia de los servicios. Estas soluciones aumentan la precisión en la planificación, reducen el error humano y se adaptan rápidamente a las fluctuaciones del mercado.
• Además, el creciente énfasis en la analítica predictiva y la visibilidad en tiempo real dentro de las cadenas de suministro aumenta significativamente la demanda de soluciones de software AI. Estas herramientas permiten la toma de decisiones proactivas mediante el análisis de grandes conjuntos de datos para prever interrupciones, optimizar rutas de flota y gestionar riesgos de proveedores. La capacidad de los programas informáticos impulsados por AI para proporcionar información práctica y apoyar operaciones logísticas autónomas hace que sea indispensable para aumentar la resiliencia y la capacidad de respuesta en los ecosistemas modernos de cadena de suministro.
• Además, el cambio cada vez mayor hacia la transformación digital, la adopción en la nube y la integración de la IA con los sistemas institucionales existentes como ERP y TMS alimenta aún más la demanda de software. La escalabilidad y flexibilidad del software AI permiten a las empresas personalizar y ampliar sus capacidades sin inversiones de hardware significativas, lo que lo convierte en el segmento más accesible e impactante de todas las operaciones logísticas a nivel mundial.
• Por ejemplo, en marzo de 2024, Oracle lanzó nuevas capacidades logísticas impulsadas por IA como parte de su suite Oracle Fusion Cloud Supply Chain " Manufacturing (SCM). Las herramientas utilizan el aprendizaje automático para mejorar el pronóstico, automatizar los flujos de trabajo del almacén y aumentar la visibilidad del suministro.

Sobre la base de la tecnología, la IA en el mercado de la logística y la cadena de suministro se segmenta en el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural (NLP), la visión de la computadora, la informática del contexto y la automatización del proceso robótica (RPA). En 2024, el segmento de aprendizaje automático domina el mercado con un 47% de cuota de mercado, y se espera que el segmento crezca en una CAGR de más del 24% de 2025 a 2034.

• El aprendizaje automático (ML) tiene la mayor participación en la IA en el mercado de la logística y la cadena de suministro debido a su capacidad robusta para procesar vastos conjuntos de datos y desvelar los conocimientos prácticos en tiempo real. Las operaciones logísticas generan enormes volúmenes de datos estructurados y no estructurados de dispositivos IoT, sistemas GPS, plataformas de gestión de pedidos e interacciones con los clientes. Los algoritmos de ML analizan estos datos para identificar patrones de demanda, optimizar los niveles de inventario y reducir los cuellos de botella operacionales, en última instancia aumentar la eficiencia y la eficacia en función de los costos. Estos modelos aprenden y mejoran continuamente, ofreciendo ideas predictivas y oportunidades de automatización que superan los sistemas tradicionales.
• Además, el aprendizaje automático desempeña un papel vital en la optimización de las rutas y la toma de decisiones en tiempo real. Las empresas logísticas dependen cada vez más de algoritmos de ML para redirigir dinámicamente las entregas basadas en el tráfico, el clima o las fluctuaciones de la demanda. Además, ML apoya el mantenimiento predictivo mediante la previsión de fallos de equipo, minimizando así las horas de inactividad y mejorando la fiabilidad de la flota. Estos casos contribuyen directamente a mejorar los niveles de servicio y reducir los tiempos de entrega, que son cruciales en las redes de suministro de ritmo rápido de hoy.
• El dominio del ML también está respaldado por fuertes inversiones y adopción en los principales centros logísticos como Estados Unidos, Alemania y China. Las organizaciones priorizan la integración de ML en sistemas de gestión de almacenes, plataformas de pronóstico de demanda y chatbots de servicio al cliente para obtener ventajas competitivas. A medida que el comercio electrónico sigue creciendo, la necesidad de operaciones de cadena de suministro en tiempo real y basadas en datos hace de ML una tecnología esencial. Su escalabilidad y capacidad para manejar redes logísticas complejas refuerzan su liderazgo en el mercado logístico de AI.
• Por ejemplo, en noviembre de 2023, FedEx lanzó herramientas avanzadas de IA y aprendizaje automático para revolucionar su red logística global, la compañía introdujo sistemas impulsados por IA para la optimización de rutas, seguimiento de paquetes y pronóstico de demanda. Estas innovaciones tienen como objetivo aumentar la eficiencia operacional, mejorar la toma de decisiones en tiempo real y ofrecer mejores experiencias de clientes en la cadena de suministro de FedEx.

Sobre la base de la aplicación, el mercado de la IA en logística y cadena de suministro se centra en la gestión de flotas, la planificación de cadenas de suministro, la gestión de inventarios, la gestión de riesgos de fletes, la previsión de demanda, el servicio al cliente (captbots, asistentes virtuales), el cumplimiento de pedidos " entrega de última millas y otros. En 2024, la categoría de gestión de flotas esperaba dominar el mercado con 19% de la cuota de mercado.

• El segmento de gestión de la flota tiene la mayor cuota de mercado de la IA en el mercado logístico debido a su papel fundamental en la garantía de operaciones de transporte oportunas, eficientes y rentables. Con la gestión de flotas impulsadas por AI, los proveedores de logística pueden supervisar el rendimiento de los vehículos, optimizar el consumo de combustible y predecir las necesidades de mantenimiento utilizando datos telemáticos en tiempo real. Esto reduce las horas de inactividad, aumenta la utilización de vehículos y contribuye a un ahorro significativo de costos, lo que lo convierte en un área de aplicación clave para la adopción de AI en toda la industria logística.
• Además, la gestión de flotas impulsadas por AI mejora la optimización de rutas mediante el análisis de las condiciones de tráfico, los horarios de entrega y los datos meteorológicos para recomendar los caminos más eficientes. Esto minimiza los retrasos en la entrega y reduce el consumo de combustible, que es crucial a medida que las empresas buscan mejorar los niveles de servicio y cumplir con los objetivos de sostenibilidad. AI también permite la programación dinámica y el envío automatizado, lo que ayuda a los operadores logísticos a responder eficientemente a los cambios en tiempo real en la demanda o las interrupciones.
• Además, la integración de la IA en sistemas de gestión de flotas mejora la seguridad del conductor y el cumplimiento. La analítica predictiva puede identificar el comportamiento de conducción arriesgado, permitiendo la formación proactiva y la intervención. AI también facilita el cumplimiento regulatorio mediante inspecciones automatizadas de vehículos y procesos de documentación. Estos beneficios combinados hacen indispensable la gestión de flotas impulsadas por AI, con lo que su dominio en el mercado de logística AI.
• En octubre de 2023, Volvo Trucks lanzó Volvo Connect, un portal integrado de gestión de flotas digitales destinado a simplificar las operaciones logísticas. La plataforma consolida los datos de vehículos, las herramientas de optimización de rutas y los calendarios de mantenimiento en una sola interfaz, mejorando la visibilidad operacional y la eficiencia para los operadores de flotas. Esta iniciativa refleja el impulso de Volvo hacia la transformación digital y soluciones logísticas más inteligentes y basadas en datos para flotas comerciales.

En 2024, la región estadounidense de América del Norte dominaba la IA en el mercado de la logística y la cadena de suministro con alrededor del 85% de cuota de mercado en América del Norte y generaba alrededor de USD 6.200 millones en ingresos.

• EE.UU. lidera el mercado en términos de cuota de ingresos, debido a su infraestructura digital avanzada y fuerte adopción de tecnologías emergentes. Las compañías logísticas americanas son primeros adoptantes de inteligencia artificial, aprovechando para la optimización de rutas, automatización de almacenes, pronóstico de demanda y mantenimiento predictivo. La robusta presencia de gigantes tecnológicos globales y proveedores de soluciones de IA en el país acelera la integración de tecnologías inteligentes en procesos de logística y cadena de suministro, lo que impulsa el crecimiento del mercado.
• Además, importantes inversiones públicas y privadas en AI R plagaD han mejorado la escalabilidad de las soluciones de IA en logística. El apoyo del gobierno estadounidense a través de iniciativas como la Ley de Iniciativas Nacionales de AI y los programas de movilidad inteligente del DOT ha catalizado la adopción de AI para la gestión de infraestructuras y fletes. Estos esfuerzos fomentan la innovación y la colaboración entre empresas tecnológicas, proveedores de logística y agencias públicas, fortaleciendo así el liderazgo del país en el mercado.
• Además, el aumento del comercio electrónico y las expectativas de entrega del mismo día en Estados Unidos ha obligado a las empresas logísticas a aumentar la eficiencia mediante herramientas impulsadas por AI. Los principales jugadores como FedEx, UPS y Amazon usan AI para vehículos autónomos, almacenes inteligentes y sistemas de seguimiento inteligentes. Estas implementaciones mejoran la experiencia del cliente y la eficiencia operativa, consolidando a Estados Unidos como la región líder en el mercado global de IA.
• Por ejemplo, en mayo de 2024, el Departamento de Transporte de EE.UU. anunció más de $50 millones en SMART Grants para acelerar la innovación impulsada por AI en el transporte. Estos fondos apoyan proyectos que utilizan IA, machine learning y tecnologías conectadas para mejorar la logística, el flujo de tráfico y la eficiencia de la infraestructura. Esto alimenta directamente el crecimiento del mercado permitiendo operaciones y planificación más inteligentes y basadas en datos.

Se espera que la IA en el mercado de la logística y la cadena de suministro en Alemania experimente un crecimiento significativo y prometedor de 2025 a 2034.

• Alemania ocupa una posición dominante en la IA en el mercado logístico debido a su robusta infraestructura industrial y su experiencia arraigada en operaciones avanzadas de fabricación y cadena de suministro. Como líder mundial en logística y hogar de proveedores logísticos de alto nivel, el ecosistema de Alemania ofrece una sólida base para integrar tecnologías de IA. La ubicación estratégica del país en Europa y su densa red de centros de transporte y almacenamiento han impulsado la pronta adopción de soluciones impulsadas por AI para optimizar el movimiento de carga, la planificación de rutas y el seguimiento de inventarios.
• Además, el enfoque de Alemania en la Industria 4.0 y las iniciativas de transformación digital ha contribuido significativamente al crecimiento de la IA en logística. Programas como “Digital Now” e inversiones en IA del Ministerio Federal de Asuntos Económicos y Acción Climático están permitiendo a las PYME y las empresas logísticas adoptar herramientas de análisis, robótica y aprendizaje automático basadas en IA. Estos esfuerzos son apoyados por las instituciones de investigación y colaboraciones bien establecidas de Alemania entre academia, startups y grandes empresas.
• Además, la fuerte economía exportadora de Alemania, especialmente en los sectores automotriz y maquinaria, exige redes de cadena de suministro altamente eficientes e inteligentes. Para mantener la competitividad mundial, las empresas están implementando cada vez más IA para el mantenimiento predictivo, la previsión de la demanda y la visibilidad del envío en tiempo real. La integración de la IA ayuda a reducir los costos operativos, mejorar la precisión de la entrega y asegurar la resiliencia en los sistemas logísticos para consolidar el liderazgo de Alemania en el mercado logístico regional de AI.
• Por ejemplo, en noviembre de 2024, Microsoft destacó la colaboración entre la proeza industrial alemana y la IA para revolucionar sectores como automotriz, energía y fabricación. Esta asociación tiene por objeto aumentar la productividad y la innovación utilizando tecnologías avanzadas de inteligencia artificial. Al integrar la IA con la ingeniería alemana, la iniciativa se establece para impulsar la demanda de IA en las cadenas logísticas y de suministro, posicionando a Alemania como un actor clave en soluciones industriales impulsadas por IA.

Se espera que la AI en el mercado de la logística y la cadena de suministro en China experimente un crecimiento significativo y prometedor de 2025 a 2034.

• Se prevé que China sea testigo de un crecimiento sustancial en el mercado debido a su amplio sector del comercio electrónico y a una rápida transformación digital. El país alberga gigantes como Alibaba y JD.com, que invierten fuertemente en tecnologías logísticas impulsadas por AI para gestionar volúmenes masivos de envíos diarios. Estas empresas utilizan AI para almacenamiento inteligente, optimización de rutas y entrega autónoma, impulsando la adopción generalizada de AI en todo el paisaje logístico. La creciente demanda de servicios de entrega más rápidos y eficientes fomenta aún más la integración de capacidades avanzadas de IA.
• El apoyo gubernamental desempeña un papel fundamental en la promoción del dominio de China en este mercado. A través de iniciativas como el “Plan de Desarrollo de Inteligencia Artificial de Nueva Generación”, el gobierno chino ha comprometido miles de millones al desarrollo de AI, incluyendo aplicaciones en logística y cadenas inteligentes de suministro. Los gobiernos locales también respaldan parques logísticos inteligentes y ensayos de vehículos autónomos, proporcionando infraestructura y apoyo regulatorio que acelere el despliegue de IA en transporte y transporte de mercancías.
• Además, la proeza manufacturera de China y la fuerte huella comercial global requieren un sistema logístico altamente eficiente. La IA se aprovecha para simplificar la visibilidad de la cadena de suministro, la analítica predictiva y las operaciones de transporte transfronterizo. Con inversiones estratégicas en 5G, IoT y AI, China sigue mejorando la capacidad de respuesta y la resiliencia de sus redes logísticas solidificando su estatus como el mercado regional dominante para la logística y las innovaciones en la cadena de suministro impulsadas por AI.
• Por ejemplo, en febrero de 2025, el Ministerio de Transporte de China hizo hincapié en el desarrollo de estándares para la integración de AI en el transporte y la logística de baja altitud, como los envíos de drones. La iniciativa tiene por objeto mejorar los sistemas inteligentes de transporte y ya ha visto aproximadamente 2,7 millones de parcelas entregadas por drones en todo el país en 2024.

AI en logística y mercado de la cadena de suministro

• Las 7 principales empresas de la IA en el mercado de la cadena logística y de suministro son Google, Oracle, Microsoft, Amazon Web Series, IBM, SAP SE y Blue Yonder alrededor del 80% del mercado en 2024.
• Google Cloud aplica IA para la visibilidad de la cadena de suministro, previsiones de demanda y optimización de almacenes. Cadena de suministro Twin y Demand Forecasting AI de Google ayudan a las empresas a planificar y encontrar perturbaciones. Las capacidades de aprendizaje automático de Google aumentan la eficiencia, optimizan las rutas y apoyan el mantenimiento predictivo para la logística y las redes de fabricación.
• Oracle utiliza AI en su nube SCM para automatizar la planificación, adquisición y logística. Las ideas impulsadas por la IA ayudan a optimizar los niveles de inventario, previsiones de demanda e identificar amenazas de cadena de suministro. La nube logística de Oracle emplea el aprendizaje automático para la optimización de rutas, planificación de cargas y seguimiento de envíos en tiempo real, potenciando la resiliencia y eficiencia de la cadena de suministro.
• Microsoft Azure ofrece soluciones AI para la visibilidad de la cadena de suministro en tiempo real, analítica predictiva y pronóstico de la demanda. Azure AI trabaja con Dynamics 365 para simplificar las adquisiciones, la logística y el almacenamiento. Las funciones de IA en Microsoft proporcionan flexibilidad en la cadena de suministro mediante la automatización inteligente, las réplicas digitales y la detección de anomalías de las medidas de rendimiento logístico.
• SAP utiliza la IA en su cartera de la cadena de suministro digital para apoyar la analítica predictiva, la sensibilización de la demanda y la gestión inteligente de inventarios. SAP Integrated Business Planning (IBP) aplica el aprendizaje automático para previsiones de demanda y planificación de escenarios. Las funciones de inteligencia artificial en SAP Logistics aumentan la gestión del riesgo de transporte, almacenamiento y cadena de suministro.
• AWS ofrece servicios de IA como Amazon Forecast, Lookout for Metrics y SageMaker para mejorar la eficiencia logística. Las empresas utilizan AWS para optimizar las rutas, predecir la demanda y aumentar el mantenimiento predictivo. Amazon utiliza AI para robótica, planificación de rutas y gestión de inventario dentro de su enorme red de cadena de suministro.
• IBM Sterling Supply Chain Suite, con capacidades de inteligencia artificial, proporciona flujos de trabajo cognitivos, información en tiempo real y analítica predictiva. IBM Watson facilita la detección de anomalías, perfiles de riesgo de proveedor y demanda de pronóstico. Al integrar la tecnología de blockchain, IBM maximiza la transparencia y la trazabilidad a lo largo de las redes logísticas para que las empresas puedan responder proactivamente a las perturbaciones y optimizar los procesos finales a extremo.
• Blue Yonder está dedicado a la cadena de suministro y soluciones logísticas habilitadas para AI. Su plataforma Luminate aprovecha el aprendizaje automático para previsiones de demanda, planificación autónoma y cumplimiento dinámico. La torre de control en tiempo real de Blue Yonder para la cadena de suministro proporciona una respuesta proactiva a las perturbaciones y maximizando la eficiencia logística.

AI en logística y empresas del mercado de la cadena de suministro

Los principales jugadores que operan en la IA en la industria de la logística y la cadena de suministro son:

• Google
• Oracle
• Microsoft
• Amazon Web Services
• IBM
• SAP SE
• Blue Yonder
• FourKites
• C3.ai
• Manhattan Associates

La actual estrategia de mercado para la IA en la cadena logística y de suministro se centra en mejorar la eficiencia operacional mediante análisis y automatización de datos en tiempo real. Las empresas están priorizando la integración de tecnologías de inteligencia artificial como el aprendizaje automático, la analítica predictiva y la visión informática para mejorar la toma de decisiones y la eficiencia operacional. Estas herramientas se utilizan para prever la demanda, gestionar el inventario, optimizar las rutas y reducir los tiempos de entrega. La estrategia se centra en el uso de datos para impulsar la automatización y reducir el error humano, aumentando así la precisión, fiabilidad y eficiencia de costes en las operaciones logísticas

La mayoría de las empresas logísticas están cambiando a plataformas de IA basadas en la nube que permiten un despliegue escalable, flexible y en tiempo real en cadenas globales de suministro. Estas plataformas permiten la gestión centralizada de datos, la integración perfecta con dispositivos IoT y la adaptabilidad impulsada por API. Al aprovechar los modelos de software como servicio (SaaS), las empresas pueden evitar grandes costos de infraestructura iniciales manteniendo la agilidad, apoyando la formación rápida de modelos de IA y permitiendo actualizaciones continuas y visibilidad a nivel de todo el sistema.

Además, las organizaciones están integrando cada vez más las plataformas de IoT y cloud para permitir el mantenimiento predictivo, el seguimiento en vivo y la comunicación sin costuras en toda la cadena de suministro. Estas estrategias integradas garantizan la adopción de decisiones basadas en datos y ayudan a crear sistemas logísticos adaptables y escalables acordes con la evolución de las demandas de consumo y reglamentación.

AI en Logística y Noticias de la Industria de la Cadena de Suministros

• En mayo de 2025, Lumen Technologies e IBM anunciaron una colaboración estratégica para ofrecer soluciones de IA escalables, seguras y de conocimiento de red para empresas. Al integrar la plataforma de IBM y datos con la infraestructura de alta capacidad de Lumen, la asociación tiene como objetivo acelerar la adopción de IBM en todas las industrias, permitiendo una toma de decisiones más rápida, información en tiempo real y una menor latencia para aplicaciones críticas.
• En abril de 2024, SAP SE lanzó mejoras avanzadas impulsadas por la IA a sus soluciones de cadena de suministro, con el objetivo de aumentar significativamente la productividad, la precisión y la eficiencia en la fabricación. Al analizar datos en tiempo real, estas actualizaciones permiten a las empresas optimizar la toma de decisiones, simplificar el desarrollo de productos y mejorar el rendimiento operativo.
• En abril de 2024, Vitesco Technologies GmbH se asoció con DHL Group para fortalecer las cadenas de suministro de automóviles. DHL, actuando como socio logístico líder, está consolidando las opciones de transporte multimodal y ecoeficiente para crear redes de suministro más resilientes y rentables.
• En enero de 2024, Lenovo lanzó su plataforma AI-powered Supply Chain Intelligence (SCI), integrando datos en tiempo real en todos los sistemas logísticos en un solo ecosistema. La plataforma utiliza herramientas inteligentes de monitoreo para identificar y resolver de forma proactiva las perturbaciones, permitiendo operaciones de cadena de suministro más inteligentes y ágiles.

La IA en el informe de investigación sobre la logística y el mercado de la cadena de suministro incluye una cobertura detallada de la industria con estimaciones " en términos de ingresos (USD Mn) y de 2021 a 2034, para los siguientes segmentos:

Mercado, por componente

• Hardware
  • Sensores
  • Robots (por ejemplo, vehículos guiados automatizados, drones)
• Software
  • Análisis predictivo
  • Sistemas de gestión del transporte
  • Gestión de inventarios
  • Gestión de almacenes
• Servicios
  • Servicios gestionados
  • Servicios profesionales
    • Despliegue e integración
    • Consultoría
    • Apoyo y mantenimiento

Mercado por tecnología

• Aprendizaje a máquina
• Procesamiento del lenguaje natural (NLP)
• Visión informática
• Computación contexto
• Automatización de procesos de robótica (RPA)

Mercado, por aplicación

• Gestión de la flota
• Planificación de la cadena de suministro
• Inventario " gestión de almacenes "
• Corrección de carga " gestión de riesgos
• Previsión de la demanda
• Servicio al cliente (chatbots, asistentes virtuales)
• Realización del pedido " entrega de última milla

Mercado, por fin uso

• Comercio electrónico
• Fabricación
• Automoción
• Alimentos y bebidas
• Salud " Farmacias
• Transporte y logística
• Energía y utilidades
• Otros

La información mencionada se proporciona a las siguientes regiones y países:

• América del Norte
  • EE.UU.
  • Canadá
• Europa
  • Alemania
  • UK
  • Francia
  • Italia
  • España
  • Rusia
  • Nordics
• Asia Pacífico
  • China
  • Japón
  • India
  • Corea del Sur
  • ANZ
  • Asia sudoriental
• América Latina
  • Brasil
  • México
  • Argentina
• MEA
  • UAE
  • Arabia Saudita
  • Sudáfrica