CEL: solo 3 de cada 10 empresas ven rentable la IA en logística

La adopción de la inteligencia artificial en la cadena de suministro española ha dejado de ser una promesa de futuro para convertirse en una realidad operativa. Sin embargo, esta rápida integración tecnológica no se ha traducido automáticamente en beneficios económicos tangibles. Durante el 48º Congreso del Centro Español de Logística (CEL) celebrado en Madrid, se presentaron los resultados del III Estudio sobre el impacto de la inteligencia artificial en la cadena de suministro en España, un informe elaborado junto a Accenture que pone de manifiesto una paradoja preocupante para el tejido empresarial del sector.

La paradoja de la eficiencia sin beneficios

El dato más disruptivo del informe, subrayado por Ana Isabel González, presidenta del CEL, es la distancia que separa la percepción de la utilidad operativa de la viabilidad financiera. Mientras que 7 de cada 10 profesionales encuestados están convencidos de que la IA optimizará la eficiencia de la cadena de suministro, solo 3 de cada 10 prevén que esta tecnología impacte positivamente en la rentabilidad de sus compañías.

Esta divergencia sugiere que las empresas están logrando que los procesos sean más rápidos o precisos, pero no están sabiendo monetizar esa mejora ni trasladarla a los márgenes de beneficio. La presidenta del CEL ha alertado sobre esta brecha, señalando que el gran desafío actual no es la implementación técnica, sino encontrar los cauces necesarios para convertir la IA en un valor real para el negocio.

Crecimiento acelerado pero superficial

Si analizamos la evolución desde el primer estudio realizado en 2024, el salto cuantitativo es masivo. En aquel año, apenas un 23% de los encuestados aplicaba alguna forma de inteligencia artificial. Para 2026, esa cifra se ha disparado hasta el 80%. De este grupo, el 48,6% ya tiene soluciones de IA en producción y un 31,4% se encuentra en fase piloto.

A pesar de esta normalización en la adopción, el conocimiento técnico no ha avanzado al mismo ritmo. El 60% de los equipos logísticos se mantiene en niveles de conocimiento básicos. Resulta especialmente crítico que una mayoría de los profesionales no logran distinguir entre tres conceptos fundamentales para la estrategia de negocio:

La IA agéntica se define como el sistema autónomo capaz de recibir un objetivo general, planificar los pasos, tomar decisiones y ejecutar acciones en tiempo real mediante herramientas externas, con una supervisión humana mínima o nula.

Esta confusión conceptual entre la IA tradicional, la generativa y la agéntica impide que las empresas diseñen hojas de ruta claras, limitando la tecnología a tareas aisladas en lugar de integrarla en una transformación estructural.

El déficit de inversión y talento especializado

La ambición tecnológica choca frontalmente con la realidad presupuestaria. El estudio revela que el 66% de las organizaciones trabaja con recursos nulos o muy reducidos para desarrollar innovación en IA. La inversión sigue siendo minoritaria, ya que solo el 11% de los encuestados asigna recursos significativos a esta área.

Esta escasez de capital se refleja también en la gestión del capital humano. Aunque el 48,6% de las organizaciones identifica la falta de conocimiento como la primera barrera para el despliegue de la IA, las acciones correctivas son insuficientes. Solo el 31,4% de las empresas está formando a sus equipos actuales y apenas un 20% recurre a la contratación de personal especializado.

Del despliegue técnico al cambio operativo

José Buch, director general de Supply Chain de Accenture, ha advertido que el sector avanza demasiado despacio en términos de estrategia. Según Buch, el hecho de que la productividad aumente pero los márgenes no se vean afectados indica que el problema no es la herramienta, sino el modelo de negocio.

El reto se ha desplazado ahora desde la tecnología hacia el modelo operativo. Muchos proyectos piloto funcionan en entornos controlados, pero fallan al intentar escalar hacia una estructura que genere rentabilidad. Para que la IA deje de ser un gasto operativo y se convierta en un activo financiero, las empresas deben rediseñar la forma en que operan, en lugar de simplemente añadir una capa de software a procesos obsoletos.

Análisis de la adopción en el sector

Para comprender la magnitud del despliegue actual, es necesario observar cómo se distribuyen las fases de implementación en las empresas españolas según los datos del estudio del CEL:

• IA en producción: 48,6% de las organizaciones.
• IA en fase piloto: 31,4% de las organizaciones.
• Nivel de conocimiento básico: 60% de los equipos.
• Inversión significativa: Solo el 11% de las empresas.

Impacto y perspectivas para la empresa española

La situación descrita refleja la estructura tradicional del tejido empresarial español, compuesto mayoritariamente por pymes que, aunque son ágiles en la adopción de herramientas externas, tienen dificultades para financiar la I+D interna. En el contexto actual, la implementación de la IA en logística no puede desligarse del marco regulatorio europeo, especialmente el AI Act, que obligará a las empresas a clasificar sus sistemas según el riesgo, añadiendo una capa de cumplimiento administrativo que podría ralentizar a quienes ya cuentan con pocos recursos.

Para que la agenda digital española sea efectiva en el sector logístico, es imperativo pasar de la digitalización cosmética a la transformación operativa. La brecha entre eficiencia y rentabilidad es, en esencia, una brecha de gestión. Las empresas locales que logren integrar la IA no solo para reducir costes operativos, sino para crear nuevos modelos de servicio o optimizar la captura de valor, serán las que lideren el mercado. El riesgo para el empresario español es quedar atrapado en la fase de piloto perpetuo: herramientas que funcionan técnicamente pero que no mueven la aguja de los beneficios netos.

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Fuentes: Ace-cargadores, Diariodelpuerto, Logisticaprofesional ·