CEL y NTT DATA: 67% prioriza IA en logística

Qué revela el estudio de CEL y NTT DATA sobre la IA en la cadena de suministro

El 67 % de las empresas sitúa la automatización cognitiva y el uso de inteligencia artificial en planificación y gestión como su principal ámbito de trabajo para los próximos años. Pero solo el 3,7 % considera adecuado un modelo de ejecución totalmente autónoma de los sistemas de IA.

Esa es la conclusión central del Estudio de Automatización y Digitalización en la Cadena de Suministro, elaborado por el Centro Español de Logística (CEL) y NTT DATA y presentado en Madrid Ifema el 11 de noviembre. El informe combina metodología cuantitativa y cualitativa y recoge la visión de organizaciones de transporte y logística, retail, comercio electrónico, industria, automoción, gran consumo y salud.

Para un founder que vende software al sector logístico, el mensaje es incómodo y valioso a la vez: el interés por la IA está consolidado, pero la disposición a delegar decisiones en un sistema autónomo sigue siendo marginal.

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La brecha entre interés y ejecución: los datos del informe

El estudio dibuja una adopción desigual. La automatización ya forma parte de la estrategia de muchas organizaciones: el 52 % de las empresas encuestadas se sitúa en un nivel intermedio de automatización, mientras que el 26 % declara haber alcanzado niveles avanzados.

Los casos de uso muestran dónde está el apetito real:

La predicción de la demanda es el principal caso de uso de IA para el 93 % de las empresas participantes.
Le siguen la simulación de escenarios y la optimización de la planificación.
Solo el 11 % cuenta actualmente con iniciativas relacionadas con IA agéntica, lo que evidencia la distancia entre el interés por estas tecnologías y su implantación efectiva.

En automatización física, entre las organizaciones que ya disponen de soluciones robotizadas, los almacenes automáticos alcanzan una presencia del 70 % y los sistemas Goods-to-Person del 62 %.

El margen de mejora está en otro lado: el 60 % de las empresas declara no utilizar todavía capacidades avanzadas de gestión del transporte, lo que limita la visibilidad de extremo a extremo. Y el 81 % considera que la integración de datos de extremo a extremo es la capacidad más relevante para evolucionar hacia una cadena de suministro inteligente, incluso por delante de la propia inteligencia artificial o de la analítica avanzada.

¿Por qué las empresas no sueltan el volante de la IA?

El 48 % considera que el modelo más adecuado para incorporar IA es aquel en el que las recomendaciones generadas por los sistemas son posteriormente validadas por una persona. Frente a eso, apenas un 3,7 % se muestra favorable a una ejecución completamente autónoma.

Carmen González, gerente de innovación para cadena de suministro en NTT DATA, lo resume así: las empresas ya superaron la fase de exploración y ahora necesitan resultados tangibles de sus inversiones. El reto, dice, está en ir más allá de la eficiencia y trabajar en la capacidad de anticipación y la calidad de la toma de decisiones.

Santiago Vesga, director de Innovación y Desarrollo del CEL, apunta en la misma dirección: la evolución hacia una cadena de suministro más autónoma no supone sustituir a las personas, sino redefinir su papel, con un modelo híbrido donde capacidades humanas y tecnológicas evolucionen de forma complementaria.

El informe identifica tres factores determinantes para capturar el potencial de la automatización: la calidad de los datos, la integración entre sistemas y la madurez de los procesos. Ninguno es un problema de modelo de lenguaje.

¿Cómo se compara España con el resto del mundo?

El patrón se repite fuera de España. El 2027 Global Supply Chain Outlook de Prologis y The Harris Poll, con más de 1.800 directivos en EE. UU., Reino Unido, Alemania, India, China y México, encontró que casi dos tercios de los encuestados británicos afirman que la IA y la automatización les están ayudando a ganar ventaja competitiva, según recogió BDC Magazine.

Ese mismo informe señala que la previsión de demanda con IA (43 %) y los sistemas de IA agéntica (39 %) figuran entre las tecnologías más transformadoras esperadas a tres años, con un 75 % planeando inversiones significativas en previsión de demanda y un 71 % en sistemas agénticos, según la cobertura de FingerLakes1. Los obstáculos que citan son los mismos que aparecen en el estudio español: integración con sistemas heredados (27 %), ciberseguridad (26 %) y costes iniciales (23 %).

La diferencia entre el 11 % español con iniciativas agénticas y el 71 % global que planea invertir en ellas no es contradictoria: mide intención frente a despliegue real. Es exactamente el espacio donde una startup puede posicionarse.

El talento sigue siendo el cuello de botella

El propio CEL ya documentó el problema en la segunda edición de ‘El gran libro de la Supply Chain en España’, elaborado junto a ManpowerGroup. Según ese estudio, el 84 % de las empresas declara dificultades para cubrir vacantes por escasez de perfiles cualificados, rotación y relevo generacional, y la desactualización salarial escaló por primera vez a la primera posición como barrera, afectando al 18,2 % de las compañías frente al 13,1 % del año anterior.

El informe también muestra un giro hacia competencias digitales, con mayor demanda en departamentos de Proyectos (12,2 %), Transporte y Movilidad (10,7 %) y Sistemas/IT (10,1 %). Y un dato que conviene leer con cuidado: solo el 41,5 % cree que la IA y la automatización no destruirán empleo, frente al 70 % en 2024.

Ramón García García, director general del CEL, cierra el diagnóstico: la automatización y la digitalización han dejado de ser una opción para convertirse en una condición necesaria para mantener la competitividad. Las organizaciones que sepan integrar tecnología, personas y datos estarán mejor preparadas para responder a las disrupciones.

¿Qué significa esto para tu startup?

Si vendes software de IA a operadores logísticos, el estudio marca dónde está el dinero y dónde está el muro.

Diseña para el humano en el loop, no para reemplazarlo. Con solo el 3,7 % dispuesto a la ejecución autónoma y el 48 % pidiendo validación humana, un producto que arranca en modo «sugerencia revisable» y gana autonomía por módulos tiene mucho más recorrido comercial que uno que promete reemplazar al planificador. Vende la reducción de carga cognitiva, no la eliminación del puesto.
Vende integración de datos antes que modelos. El 81 % de las empresas señala la integración de extremo a extremo como la capacidad más relevante, por encima de la IA. Si tu producto no resuelve la conexión con el ERP, el TMS y los sistemas heredados del cliente, el modelo es irrelevante para él.
Ataca el 60 % sin gestión avanzada de transporte. Es el segmento más grande y menos atendido del estudio: empresas con almacén ya automatizado pero sin visibilidad de extremo a extremo. Ahí hay un problema concreto y presupuesto asignado.
Prepara el caso de negocio en euros, no en precisión de modelo. El informe señala que las empresas ya pasaron la fase de exploración y exigen resultados tangibles. Un piloto de predicción de demanda con métricas de ahorro en inventario o quiebres de stock convence más que un benchmark técnico.

El siguiente salto de competitividad, según el propio estudio, dependerá de integrar tecnología, datos, procesos y talento humano en un modelo de gestión más inteligente, resiliente y sostenible. Para una startup, eso significa que el diferencial no está en el modelo de IA, sino en la capa de integración y en la confianza que logres construir con el operador.