Falabella y Flowcraft: IA logística para ganar resiliencia

Qué dijo Falabella sobre la IA en la logística

En el marco de TOC Americas 2026, Gonzalo Córdova, líder de AI, Innovación y Desarrollo para Logística de Falabella Group, y David Alvo, partner de la consultora Flowcraft, plantearon que el valor de la inteligencia artificial en las cadenas de suministro no está en automatizar tareas sueltas, sino en rediseñar procesos completos. La conversación, publicada por MundoMarítimo, deja una idea incómoda para cualquier equipo de operaciones: comprar la herramienta es la parte fácil.

Córdova fue directo sobre el contexto. Para él, la resiliencia es una condición indispensable para la logística internacional, porque la industria vive expuesta a crisis e interrupciones de manera constante. Su punto es que la IA sirve para responder mejor, no para adivinar el futuro: permite identificar cargas prioritarias, evaluar campañas comerciales y determinar qué operaciones requieren atención inmediata cuando el escenario se rompe.

Alvo puso el foco en el orden de la implementación. Según su visión, la transformación debe comenzar por el aprendizaje individual, avanzar hacia los equipos de trabajo y después extenderse a toda la operación. Es un orden que muchas empresas invierten: compran la licencia antes de que alguien entienda el proceso que van a intervenir.

Por qué la IA no reemplaza al equipo operativo

Ambos coincidieron en un límite que conviene tener claro antes de firmar cualquier contrato: la IA no reemplaza el conocimiento operacional ni la responsabilidad humana en la toma de decisiones. Su aporte consiste en acelerar el análisis de información y facilitar respuestas frente a contingencias, siempre que la organización tenga procesos definidos y entienda el problema que quiere resolver.

«La IA te da la velocidad para responder más rápido, sea cual sea la crisis que venga», señaló Alvo. La industria logística maneja volúmenes enormes de información cuyo procesamiento puede reducirse de forma considerable con estas herramientas, lo que deja a los responsables de operaciones con mejores antecedentes para adaptarse a escenarios cambiantes.

Córdova agregó una capa previa que suele darse por sentada: la estandarización de datos. Sin estructura, la IA no interpreta nada. En sus palabras, la tecnología también puede contribuir a comprender cómo se estructuran los datos, facilitando su análisis y permitiendo decisiones más rápidas frente a las contingencias de la actividad logística internacional.

Sobre el retorno de inversión, Alvo planteó una lectura que incomoda a los equipos financieros: el ROI no debe medirse solo por la automatización, sino por la capacidad de acelerar cambios estructurales. «Creo que el mayor valor es la transformación. Entender a cabalidad el proceso para poder transformarlo y hacerlo rápido», afirmó, y destacó que actividades que antes requerían períodos prolongados hoy pueden resolverse en semanas.

Qué dice el resto de la industria sobre el ROI

El discurso de Falabella y Flowcraft choca con una realidad que los datos del sector confirman. Según un informe de un operador logístico global difundido por Infobae, apenas el 35% de los trabajadores recibió capacitación vinculada con inteligencia artificial, mientras el 75% de las empresas ya está adoptando esta tecnología. En logística, el 54% de las organizaciones analizadas automatiza tareas de bajo valor agregado para enfrentar la escasez de mano de obra.

El mismo informe ubica a la IA agéntica con un horizonte de adopción inferior a cinco años y a los robots humanoides entre cinco y diez años, con plataformas básicas que parten de valores cercanos a los USD 30.000 y sistemas avanzados que pueden alcanzar entre USD 150.000 y 250.000.

Gartner es todavía más conservador. La firma proyecta que solo el 5% de las organizaciones que implementan alguna forma de automatización de supply chain tomarán al menos el 10% de sus decisiones de planificación de forma autónoma hacia el final de la década, según reportó Sourcing Journal. Buse Aras, analista de la práctica de supply chain de Gartner, lo resume así: gastar millones en automatización amplía capacidades técnicas, pero la inversión por sí sola no crea preparación para la IA. Una encuesta de la firma a 394 profesionales de empresas con al menos USD 250 millones de facturación anual mostró que más de la mitad de los responsables de supply chain no tiene claro cuál es su retorno.

El antecedente más citado sigue siendo el del MIT: USD 40.000 millones invertidos en IA generativa empresarial y 95% de las organizaciones sin retornos visibles todavía, de acuerdo con el mismo reporte.

Hay excepciones. Chap Achen, analista senior de la práctica de supply chain de Gartner, señaló a Business Insider que el ganador temprano es el pronóstico y la planificación de demanda: el 82% de los retailers encuestados por la firma ya implementó o está implementando soluciones de IA en esa área. En el mismo artículo, YMX Logistics contó que su automatización de accesos con visión computacional permitió a un retailer de comestibles recuperar USD 60.000 en un caso de robo de carga.

La escala del mercado explica la presión. El mercado global de IA agéntica pasó de USD 8.190 millones en 2025 a una estimación de USD 12.130 millones en 2026, con proyección de USD 290.620 millones para 2035 y un CAGR del 42,88%, según Analytics Insight. Pero la brecha entre experimentar y escalar sigue abierta: McKinsey encontró que el 62% de los encuestados experimenta con agentes de IA y solo el 23% escaló un sistema agéntico en alguna parte de su negocio.

Cómo se ve esto en América Latina

El cuello de botella de datos que menciona Córdova tiene una expresión concreta en la región. Según cifras de GS1 Venezuela difundidas por Contrapunto, de cada 10 productos de consumo que se introducen en el mercado local apenas 3 solicitan la codificación estándar para cajas y paletas de despacho, lo que genera recepciones manuales, retrasos en la distribución y mayores costos de inventario.

No es un problema exclusivo de la logística. En otro panel del mismo evento regional, Mikkel Rasmussen, responsable global de Crecimiento de Ventas de Maersk, planteó que la próxima frontera no consiste en visualizar la cadena de suministro, sino en transformar esa información en recomendaciones y llevarlas a la práctica. Thomas Liske, vicepresidente de Logística de PUMA, advirtió que la IA debe responder a necesidades concretas: las personas deben analizar cuál es el problema real que quieren resolver, cuál es el beneficio y cómo actuar a partir de los resultados, según MundoMarítimo.

Qué significa esto para tu startup

Si tu startup opera logística, comercio electrónico o distribución, la conversación de TOC Americas 2026 deja tareas concretas:

• Documenta el proceso antes de comprar la herramienta. Elige un solo flujo —priorización de pedidos, seguimiento de envíos, gestión de devoluciones— y mapéalo con tiempos reales. Sin ese mapa no puedes medir si la IA mejoró algo.
• Estandariza los datos del flujo elegido. Códigos, formatos de dirección, unidades de medida y campos obligatorios. La estandarización es lo que permite que un modelo interprete la información; sin ella, cualquier piloto se queda en demo.
• Mide el ROI en tiempo de ciclo, no en tareas automatizadas. Si un análisis que tomaba tres semanas ahora toma días, ese es el número que va a tu tablero de inversores.
• Cierra la brecha de capacitación. El 35% de trabajadores capacitados contra el 75% de empresas que adoptan IA es una oportunidad para equipos pequeños: formar a cinco personas clave rinde más que comprar otra licencia.

Conclusión

La IA en logística ya pasó la etapa de la curiosidad. Lo que separa a las empresas que obtienen resultados de las que solo acumulan pilotos es menos glamoroso de lo que parece: procesos definidos, datos ordenados y gente capacitada. Como resume Alvo, la IA da velocidad para responder a cualquier crisis; el trabajo de decidir qué hacer con esa velocidad sigue siendo humano.

Fuentes

• MundoMarítimo — Inteligencia artificial en la logística: el desafío de transformar procesos y fortalecer la resiliencia (fuente original)
• Infobae — La inteligencia artificial acelera una nueva etapa de automatización en la logística global
• Sourcing Journal — Gartner Predicts Most Supply Chains Still Won’t Use AI to Automate Planning by 2030
• Business Insider — We asked 8 supply chain leaders what impressed and surprised them most about AI
• Analytics Insight — Agentic AI Market Outlook 2026-2035
• Contrapunto — Cadena de suministro e Inteligencia Artificial centralizan la agenda de Nexo GS1 Venezuela 2026
• MundoMarítimo — Maersk, Schneider Electric y PUMA destacan el uso de datos para anticipar interrupciones

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