NTT Data: 92,6% de empresas quiere IA, 11,1% la usa

Qué revela el estudio de CEL y NTT Data sobre la automatización logística

Solo el 3,7% de las empresas ha alcanzado un estadio transformacional o autónomo en su cadena de suministro. El dato sale del estudio sobre automatización y robótica elaborado por el Centro Español de Logística (CEL) y NTT Data, que mide la implantación real de estas tecnologías con la vista puesta en 2030.

Para quien vende software o servicios al sector logístico, la lectura es doble: hay demanda masiva, pero también una distancia enorme entre el interés declarado y la ejecución.

El trabajo combina una encuesta a empresas de varios sectores —41,4% de transporte y logística, 17,2% de comercio y comercio electrónico, 13,8% de sanidad y farmacia— con las aportaciones cualitativas de un grupo de trabajo. La muestra pesa hacia compañías medianas y grandes: el 56% supera los 250 trabajadores y el 59,3% factura más de 50 millones de euros al año.

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Los niveles de madurez confirman ese avance desigual: el 51,9% se sitúa en un nivel intermedio, el 25,9% declara uno avanzado y apenas el 3,7% llegó al estadio autónomo.

¿Por qué la IA predictiva no se traduce en adopción real?

El contraste más fuerte del informe está en la inteligencia artificial. El 92,6% de las empresas considera prioritaria la IA predictiva, pero solo el 11,1% desarrolla iniciativas de IA agéntica, es decir, sistemas que ejecutan tareas y coordinan decisiones de forma autónoma.

Los casos de uso más citados son la predicción de demanda (93%), la simulación de escenarios (70%) y, más atrás, la planificación de producción y el mantenimiento inteligente (48% cada uno).

En automatización administrativa, lo que ya está resuelto es lo más simple: informes y cuadros de mando (85%), gestión de pedidos (67%) y gestión de facturas (59%). La atención automatizada a proveedores y clientes baja al 37% y la automatización de contratos al 19%.

El mismo patrón se repite en el transporte. El 60% de las organizaciones no usa ninguna capacidad avanzada de IA para gestionar su operación. La optimización dinámica de rutas y la IA dentro del TMS llegan al 30%, la simulación predictiva de demanda al 25%, la asignación automática de cargas al 20% y la replanificación automática ante incidencias apenas al 5%.

¿Por qué las empresas no delegan las decisiones críticas en la IA?

El estudio es claro en un punto que suele pasarse por alto: las empresas no quieren autonomía total. El 48,1% prefiere recomendaciones automáticas validadas por una persona, el 22,2% apuesta por una ejecución parcialmente automatizada y solo el 3,7% ve apropiada una ejecución totalmente autónoma.

Las razones que da el informe son la fiabilidad del sistema, la trazabilidad de las decisiones y la calidad del dato. Traducido a producto: vender «el agente decide solo» choca con un mercado que hoy compra «el agente propone y yo apruebo». El diseño que gana es el que deja la excepción en manos humanas y automatiza el resto.

El cuello de botella declarado es la integración. El 81,5% señala la integración de datos de extremo a extremo como capacidad fundamental, el 74,1% menciona analítica avanzada e IA, y el 51,9% la automatización de decisiones y la orquestación entre sistemas.

¿Cómo avanzan la última milla y los almacenes?

En última milla la automatización sigue siendo marginal: solo el 14,8% de las empresas declara operaciones automatizadas, aunque el 75% persigue reducir tiempos de entrega y costes operativos, y el 50% mejorar la experiencia del cliente y la capacidad de reparto. Las taquillas inteligentes están consolidadas; los robots de reparto, los vehículos autónomos y los drones, todavía no.

El almacén va por delante. El 66,7% prioriza la automatización cognitiva y el uso de IA en planificación y gestión, frente al 55,6% que prioriza la automatización física. Entre las empresas robotizadas, los sistemas de mercancía a persona lideran con 61,5%, seguidos de los AGV (38,5%), los brazos robóticos industriales (30,8%) y los AMR (23,1%). Solo el 7,7% usa robots de preparación de pedidos con visión artificial.

¿Qué dicen los datos de mercado sobre la logística inteligente?

El informe Smart Logistics Market Report 2026 de ResearchAndMarkets, difundido por Yahoo Finance, proyecta que el mercado global de logística inteligente pase de 52.200 millones de dólares en 2025 a 62.740 millones en 2026, con una tasa de crecimiento anual compuesta del 20,2%, y alcance los 131.920 millones en 2030 a un CAGR del 20,4%.

Ese crecimiento no garantiza buenas implementaciones. Una encuesta de Exotec entre 250 responsables de cadena de suministro de Estados Unidos y Canadá, publicada por PR Newswire, encontró que uno de cada cuatro se arrepiente de su decisión de automatización y que el 94% considera que cambiar de proveedor sería prohibitivamente caro. El 65% vio un coste total de propiedad superior al esperado y el 70% sufrió costes no declarados que elevaron su gasto anual de mantenimiento.

El dato que más debería incomodar a un founder: el 91% de esos responsables dice que la automatización ya es un requisito básico y el 99% usa IA de alguna forma, pero el 24% sigue en fase piloto.

En España, el contexto macroeconómico añade presión. La inversión logística cayó un 39% en el país, por encima del descenso europeo del 21%, según El Periódico. Y Randstad Research cifró en 928.000 los ocupados del sector logístico español al cierre de 2025, con la escasez de mano de obra como telón de fondo.

Sobre el retorno, Interempresas reporta que las ventas globales de robots logísticos pasaron de 75.000 unidades en 2019 a 400.000 en la actualidad, y que las implementaciones bien planteadas recuperan la inversión en menos de dos años, con casos por debajo de los doce meses.

Qué significa esto para tu startup

La conclusión práctica del estudio es que el valor ya no está en automatizar una función más, sino en conectar las que existen.

Vende integración, no herramientas sueltas. Si tu producto resuelve un solo paso del proceso, prepárate para que el cliente lo use como silo. Posiciónalo como la capa que conversa con el WMS, el TMS y el ERP, y muestra métricas de interoperabilidad: tiempo de sincronización, calidad del dato y excepciones resueltas.
Diseña con humano en el bucle desde el día uno. Con el 48,1% del mercado pidiendo recomendaciones validadas, un flujo de propuesta, aprobación y registro de la decisión es más vendible que la autonomía total. La trazabilidad es argumento de compra, no un extra.
Optimiza antes de automatizar. El propio informe advierte que automatizar un proceso mal definido solo traslada la ineficiencia al sistema nuevo. Antes de vender, audita el proceso del cliente y documenta el antes y el después.
Prioriza casos de uso escalables. Empieza por lo que ya tiene demanda probada —predicción de demanda, cuadros de mando, gestión de pedidos— y usa ese resultado para financiar la siguiente fase.

El horizonte 2030 que dibujan CEL y NTT Data combina IA colaborativa, redes logísticas adaptativas, gemelos digitales y automatización sostenible. Pero el propio informe aclara que la implantación real será más modesta y desigual, condicionada por la infraestructura, la regulación y la madurez de cada organización. La ventana para quien sepa conectar sistemas, y no solo automatizar tareas, está abierta ahora.