Planificación de rutas + IA: ¿evolución o revolución?

Aunque la mayoría de las empresas del sector logístico ya emplean software especializado para su planificación de rutas, alrededor del 20 % sigue utilizando métodos manuales y poco efectivos. Y esto, en un mercado tan competitivo como el actual, se suele convertir en un gran lastre.

Por otro lado, y aunque solo un 38 % de las empresas han comenzado a integrar soluciones basadas en IA, todo apunta a que su adopción se convertirá muy pronto en un estándar. Las compañías que sigan aferradas a modelos tradicionales podrían quedar fuera de juego.

La planificación de rutas impulsada por IA llega con la promesa de maximizar el rendimiento operativo, reducir costes y elevar los niveles de servicio. ¿Pero es de verdad una revolución tan grande como parece o tan solo una simple evolución de la tecnología existente? En este artículo lo averiguaremos.

Planificación de rutas: ¿Por qué es cada vez más complejo?

En materia de planificación de rutas de transporte y gestión de flotas, lo que antes era válido y funcionaba, ahora está quedando obsoleto ante la creciente complejidad del sector logístico. La diversidad de requisitos de optimización y la ingente cantidad de variables que intervienen son las principales causas. Tan solo hace falta recordar algunos ejemplos para verlo:

• Esquemas de flotas más complejos: coordinar diferentes tipos de vehículos, proveedores y servicios, combinar flotas propias y subcontratadas, optimizar la capacidad de carga y los tiempos de entrega, logística inversa, gestión de rutas multimodales y requisitos especiales de carga… Y todo ello tomando decisiones en tiempo real.
• Regulaciones: normativas cada vez más estrictas en materia de sostenibilidad, tiempos de conducción, emisiones y restricciones de circulación limitan las opciones de planificación y requieren que los gestores de flotas tengan que buscar soluciones que cumplan con todas las exigencias legales a la par que mantienen la eficiencia operativa.
• Costes fluctuantes: según el Informe de Tendencias de Tecnologías en Gestión de Flotas 2025, el incremento de los costes es considerado por un 62% de las empresas como uno de los mayores retos. Mantener una economía de combustible saludable, reducir el coste de los accidentes, seguros o mantenimiento de los vehículos es cada vez más complicado.
• Escasez de conductores: según el informe de la IRU Global Truck Driver Shortage Report 2024, más del 40% de las empresas se enfrentaron a problemas graves o muy graves para cubrir puesto de conductores. La brecha generacional, la falta de incentivos y las condiciones laborales son algunos de los factores que están agravando este problema.

La suma de más y más variables a gestionar, hace que cada vez sea más difícil saber qué botón tocar a la hora de trazar rutas óptimas que ayuden a manejar esta creciente complejidad. En este contexto, las empresas necesitan herramientas más potentes y sofisticadas que les permitan optimizar sus operaciones y tomar decisiones más inteligentes.

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Los 7 retos de la planificación de rutas tradicional

A pesar de la evolución tecnológica y las ventajas de la IA, muchas empresas siguen utilizando métodos tradicionales para planificar sus rutas, como softwares TMS básicos o incluso métodos aún más anticuados. De esta forma, afrontar los retos actuales del sector resulta muy complicado.

1. Eficiencia

Las múltiples variables que intervienen en el proceso, unidas a la exigencia y competitividad, hacen que la planificación manual de rutas sea ineficiente e incompleta.

El resultado: rutas subóptimas que dejan poco margen de ganancia, desperdician recursos y dejan insatisfechos a los clientes. Las rutas que nunca cambian ni se adaptan a las circunstancias de cada momento son malas rutas.

2. Rutas saturadas

Impulsado por el comercio online, el volumen de entregas y envíos no para de crecer. Esto provoca que las rutas habituales se saturen más fácilmente que hace unos años.

Como la planificación de rutas tradicional no puede predecir los niveles de tráfico o los picos de demanda en tiempo real, los vehículos acaban atrapados en atascos o sobrecargados de trabajo.

Esto conlleva retrasos en las entregas y un servicio deficiente. La falta de flexibilidad para adaptarse a estas fluctuaciones hace que sea prácticamente imposible mantener un servicio óptimo y rentable.

3. Flotas desaprovechadas

Un día, un buen porcentaje de la flota puede quedarse sin utilizarse mientras que al siguiente está al borde del colapso. ¿Te suena? Con cargas de trabajo muy variables, sin autorizaciones ni sistemas de predicción, es difícil crear un plan estratégico adaptado a la oferta y la demanda.

Esto provoca una mala distribución de recursos que afecta directamente a la rentabilidad del negocio

4. Retrasos

Según el estudio del Centro Español de Logística, 7 de cada 10 empresas de transporte experimentan retrasos de más de una hora durante las operaciones de carga y descarga. Los errores acumulados en la cadena de suministro provocan una caída de la calidad del servicio, trabajadores estresados, retrasos en las entregas e insatisfacción de clientes intermedios y finales.

5. Errores humanos que aumentan los costes

Los jefes de tráfico se enfrentan al reto de tomar decisiones sin disponer de toda la información, lo que provoca errores que aumentan los costes y reducen las ganancias. Un estudio de McKinsey reveló que entre el 13 y el 19 % de los costes extras derivan de los problemas de visibilidad.

Por otro lado, y según un estudio de la Universidad Industrial de Santander, la probabilidad de que se cometa un error humano a lo largo de la cadena de suministro oscila aproximadamente entre el 25 y un 34 %. El cálculo de costes del servicio, el ingreso de datos de las rutas, la comunicación entre los distintos actores y la generación de la documentación son las áreas más susceptibles al error..

6. Escalabilidad limitada

Muchas empresas de logísticas se encuentran atrapadas en un círculo vicioso: no pueden crecer porque su sistema de planificación es ineficiente, pero tampoco pueden permitirse invertir en mejores sistemas porque sus márgenes son demasiado bajos. Su escalabilidad empresarial se encuentra limitada por una planificación de rutas ineficiente.

7. Pérdida de oportunidades

De la misma forma, la capacidad de reacción frente a imprevisto en las condiciones del mercado es muy limitada. Los sistemas tradicionales no permiten identificar ni aprovechar oportunidades de negocio que surgen de forma inesperada. Esto se traduce en pérdidas económicas directas y en la incapacidad de ampliar la cartera de clientes de forma ágil.

Planificación de rutas con IA: ¿presente y futuro de la logística?

La incorporación de IA a los TMS está transformando la planificación de rutas, pasando de ser reactiva a proactiva y predictiva.

Gracias a soluciones de aprendizaje automático y la integración de decenas de fuentes de datos, las rutas se planifican de forma adaptativa, hiperpersonalizada y autónoma, asegurando una eficiencia operativa sin precedentes.

Los algoritmos pueden analizar patrones históricos, condiciones del tráfico en tiempo real o variables meteorológicas para optimizar constantemente las rutas y anticiparse a posibles incidencias. La IA no solo está permitiendo a las empresas a afrontar los retos actuales, sino que también está abriendo nuevas posibilidades.

• Optimización de rutas en tiempo real: las rutas se ajustan dinámicamente según las condiciones reales de tráfico, clima, accidentes, etc. Esto permite reducir retrasos, optimizar los costes de combustible y mantener los compromisos de entrega incluso ante imprevistos.
• Previsión de la capacidad de transporte: los algoritmos de IA pueden predecir con precisión las necesidades de capacidad de transporte basándose en datos históricos, tendencias estacionales y patrones de demanda. Esto permite una gestión más eficiente de la flota y una mejor planificación de recursos, reduciendo hasta 10 % costes extras y aprovechando la disponibilidad de la flota en un 99 %.
• Previsión de incidencias: la IA también permite identificar riesgos proactivamente para mejorar la planificación y anticiparse a posibles problemas como obras en carretera o condiciones meteorológicas adversas, permitiendo ajustar las rutas con antelación. Esto reduce las interrupciones del servicio y mejora en la satisfacción del cliente.
• Optimización de costes: mediante el análisis de múltiples variables como consumo de combustible, desgaste de vehículos u horas de conducción, la IA puede sugerir las rutas más rentables, reduciendo hasta en un 50 % los costes de servicio.
• Cálculo dinámico de precios: empleando un motor de precios vitaminado con IA se pueden calcular precios dinámicamente y adaptado a cada cliente. Gracias a ello se puede mejorar el margen hasta en un 50 % e incrementar hasta en un 40 % las ofertas ganadas.
• Sostenibilidad: la optimización de rutas mediante IA permite reducir la huella de carbono al minimizar las distancias recorridas y el consumo de combustible. Según un estudio de McKinsey la IA podría reducir hasta un 15 % las emisiones totales del sector.

Confirmado: la planificación de rutas con IA es una revolución

Automatizar, predecir, hiperpersonalizar, adaptación en tiempo real… Las nuevas capacidades que añade la IA a la planificación de rutas permiten confirmar que estamos ante una revolución. Una gran revolución que está cambiando por completo la forma en que las empresas logísticas gestionan sus operaciones.

La IA no solo está resolviendo los problemas tradicionales, sino que también está creando nuevas oportunidades de crecimiento y diferenciación.

Las empresas early adopters de esta tecnología conseguirán enormes ventajas competitivas. A su vez, obligarán, a las demás empresas a adaptarse o ir perdiendo poco a poco su cuota de mercado. Ante este panorama, la pregunta no es si se debes integrar IA en tus sistemas, sino cómo y cuándo hacerlo.

Por suerte, soluciones IA como las de Ontruck permiten dar el salto a la planificación de rutas inteligente de forma rápida y sin grandes inversiones iniciales. La integración es sencilla y los beneficios son inmediatos, permitiendo optimizar rutas y costes desde el primer día. Con un modelo de Software as a Service (SaaS), estas soluciones ponen la potencia de la IA al alcance de cualquier empresa.

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Bibliografía:

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• Technologies, L. I. (2024, 6 junio). IA en la logística: ¿Cómo afecta al sector logístico? https://www.linkedin.com/pulse/ia-en-la-log%C3%ADstica-c%C3%B3mo-afecta-al-sector-bxc1f/ 
• Hernández, M. C. (2024, 7 febrero). 7 de cada 10 empresas de transporte experimentan retrasos de más de una hora durante las operaciones de carga y descarga - CEL - Centro Español de Logística. CEL - Centro Español de Logística. https://cel-logistica.org/7-de-cada-10-empresas-de-transporte-experimentan-retrasos-de-mas-de-una-hora-durante-las-operaciones-de-carga-y-descarga/ 
• Bhattacharjee, D., Kamil, A., Lukasiewicz, M., & Melnikov, L. (2024, 5 enero). Digitizing mid- and last-mile logistics handovers to reduce waste. McKinsey & Company. https://www.mckinsey.com/industries/logistics/our-insights/digitizing-mid-and-last-mile-logistics-handovers-to-reduce-waste 
• Saavedra-Robinson, L. A., Sarmiento, S. P., & Ramírez, J. F. (2020, 29 agosto). Cuantificación del error humano en la cadena de suministro: caso de estudio en los servicios de transporte terrestre. https://www.redalyc.org/journal/5537/553768213025/html/ 
• Vilariño, A. (2025, 19 febrero). Inteligencia artificial y logística se dan la mano para lograr un transporte sostenible. Revista Haz. https://hazrevista.org/innovacion-social/2025/02/inteligencia-artificial-logistica-se-dan-mano-lograr-transporte-sostenible/