Se exige a las operaciones de almacén que asuman una mayor complejidad, al tiempo que deben parecer más sencillas para los clientes. Esa tensión se está manifestando en todos los ámbitos, tanto en los servicios de logística de terceros (3PL) como en la gestión interna de pedidos: más referencias (SKU), más compromisos de servicio, más informes para los clientes, más controles de cumplimiento y más presión para tomar todas las decisiones relacionadas con el almacén en tiempo real. En el Reino Unido, el número de instalaciones de transporte, logística y almacenamiento fue 88% mayor en 2021 que en 2011. Al mismo tiempo, la Oficina Nacional de Estadística constató que el 9% de las empresas británicas utilizaban la IA en 2023 y se preveía que esta cifra aumentara hasta el 22% en 2024. En toda la UE, Eurostat informó de que 20% de las empresas con 10 o más empleados utilizaban la IA en 2025. Para nosotros, eso deja una cosa clara: la IA en las operaciones de almacén ya no es un tema marginal. Se está convirtiendo en parte del modelo operativo.
No creemos que la verdadera revolución de la IA en los almacenes comience con la sustitución de las personas por robots. Creemos que empieza por la gestión del almacén, la rapidez en la toma de decisiones y la claridad operativa. Oliver Facey, vicepresidente sénior de Programas de Operaciones de Red Global de DHL Express, lo expresó muy bien cuando escribió que “la IA está abriendo oportunidades apasionantes para nuestra red”, y añadió que cada minuto que se ahorra al empaquetar un pedido y cada pulgada que se ahorra en el almacén pueden traducirse en importantes ahorros de costes. Esa es la perspectiva correcta para los responsables de operaciones de almacén: no la novedad, sino las ventajas prácticas en cuanto a precisión, flujo y tiempo de respuesta.
Por nuestra parte, el trabajo más valioso de la IA en las operaciones de almacén suele ser el menos glamuroso. Se trata del trabajo repetitivo que ralentiza el día a día de un proveedor de logística externo (3PL): elaborar informes, comprobar excepciones, interpretar solicitudes, resumir los problemas de los clientes y convertir los datos en tiempo real del almacén en la siguiente acción segura. Las recientes implementaciones de IA generativa de DHL Supply Chain se han centrado en la limpieza de datos, el análisis de propuestas, el apoyo en la gestión de documentos legales y el resumen de consultas de los clientes. Este patrón es relevante porque muestra dónde la IA resulta útil más rápidamente: no como un espectáculo en la planta del almacén, sino como una forma de eliminar las fricciones en el nivel de control que rodea al almacén.
¿Por qué las operaciones de almacén están sometidas a una mayor presión en estos momentos?
Las operaciones de almacén se ven sometidas a una gran presión, ya que cada fuente de crecimiento añade otra capa de coordinación. Un nuevo cliente puede suponer una nueva norma de facturación. Un nuevo canal de ventas puede implicar diferentes horas límite. Una nueva línea de productos puede suponer un mayor control de lotes, una mayor trazabilidad de los mismos y más consultas de atención al cliente. Cuando la superficie del almacén aumenta, la carga administrativa crece con ella, y la presión suele recaer en los supervisores, los planificadores y los equipos de 3PL que atienden a los clientes antes que en cualquier otro lugar. Esa es una de las razones por las que la creciente adopción de la IA y el crecimiento de los almacenes están chocando ahora y no más adelante. [1][2][3]
También observamos que las operaciones de almacén se están volviendo menos tolerantes con los retrasos. El modelo de antaño de “ya enviaremos ese informe más tarde” ya no funciona cuando un cliente quiere respuestas sobre el stock al instante, cuando un fallo en el servicio puede extenderse por múltiples canales y cuando la planificación de la mano de obra puede cambiar hora a hora. En ese entorno, la gestión del almacén no es solo un gasto general, sino un cuello de botella en la toma de decisiones. Si el equipo de un proveedor de logística externo (3PL) no puede ver qué está retrasado, qué falta, qué se está quedando obsoleto o qué hay que reasignar, el almacén acaba reaccionando más lentamente de lo que el cliente espera.
Por eso creemos que la IA en las operaciones de almacén debe evaluarse en función de tres preguntas prácticas: ¿Reduce la necesidad de volver a introducir datos? ¿Acorta el tiempo entre la pregunta y la respuesta? ¿Ayuda al equipo del almacén a actuar basándose en datos en tiempo real sin generar más riesgos? Si la respuesta es «no», puede que se trate de una tecnología interesante, pero aún no está contribuyendo a mejorar las operaciones.
¿En qué áreas del almacén elimina la IA primero las tareas administrativas?
Los mejores casos de uso iniciales
Empieza por tareas repetitivas y basadas en reglas
Los mejores casos de uso iniciales de la IA en las operaciones de almacén son tareas repetitivas, basadas en reglas y que ya resultan tediosas. Las primeras aplicaciones de IA generativa de alto valor de DHL Supply Chain no fueron experimentos futuristas en almacenes, sino herramientas para limpiar datos, analizar más rápidamente los requisitos entrantes, resumir las consultas de los clientes y tramitar documentos legales. Sally Miller, directora global de Información de DHL Supply Chain, las describió como “aplicaciones prácticas destinadas a transformar procesos empresariales clave”. Así es exactamente como creemos que los responsables de los almacenes deberían enfocar la IA: no como un presupuesto de innovación independiente, sino como una forma mejor de gestionar el trabajo operativo repetitivo.
Para un equipo de almacén o de 3PL, eso suele traducirse en cinco objetivos inmediatos. En primer lugar, la generación de informes programados, que actualmente depende de un superusuario. En segundo lugar, las consultas sobre existencias y pedidos, que obligan a los usuarios a saltar de una pantalla a otra. En tercer lugar, la gestión de excepciones relacionadas con pedidos retrasados, existencias obsoletas, lotes con fecha de caducidad próxima y riesgo de reabastecimiento. En cuarto lugar, las actualizaciones de estado dirigidas a los clientes. En quinto lugar, tareas que requieren mucho trabajo administrativo, como la recopilación de justificantes de cobros, resúmenes de servicios o notas de traspaso operativo. Todas estas actividades de almacén implican mucho texto, son repetitivas y están vinculadas a datos en tiempo real, lo que las convierte en buenas candidatas para la asistencia mediante IA, en lugar de una automatización ciega.
Dentro de Clarus WMS, nuestro asistente de IA está diseñado en torno a ese mismo modelo de almacén: formula una pregunta en lenguaje sencillo, consulta una tabla o un gráfico en tiempo real y lleva a cabo la siguiente acción de forma segura sin tener que perderse en un laberinto de informes. Lo importante no es la interfaz de chat. Lo importante es que la respuesta del almacén proviene de datos operativos en tiempo real, y que la acción se rige por los mismos permisos y reglas de proceso que el resto del sistema. Eso es lo que convierte a la IA de una simple novedad en un sistema de control del almacén.
Dónde la IA aporta valor más allá de los paneles de control
Un panel de control informa al responsable del almacén de lo que ha ocurrido. Una buena IA en las operaciones de almacén debería ayudar a explicar qué requiere atención inmediata y qué medidas se pueden tomar a continuación. Esto puede significar señalar los recogimientos retrasados antes de que el cliente se ponga en contacto, destacar el stock que caduca esta semana, identificar una zona que se está quedando atrás o preparar un informe de KPI programado antes de que comience el turno. En la práctica, la IA resulta más valiosa cuando reduce la distancia entre los datos del almacén, la toma de decisiones y la acción en el almacén.
¿Cómo puede la inteligencia artificial mejorar la gestión del inventario, la gestión de personal y la elaboración de informes?
El reciente estudio de McKinsey resulta útil en este contexto porque se basa en resultados operativos. La consultora afirma que la IA puede reducir los niveles de inventario entre 20% y 30% gracias a una mejor previsión y optimización. También señala que las herramientas basadas en la IA pueden liberar entre un 7% y un 15% de capacidad adicional en las redes de almacenes, y destaca el caso de un proveedor de logística que aumentó la capacidad de sus almacenes en casi un 10% sin necesidad de adquirir nuevos inmuebles. En lo que respecta a las operaciones de almacén, esas cifras son importantes porque vinculan la IA directamente con el espacio, las existencias y los niveles de servicio, en lugar de con el lenguaje abstracto de la transformación digital.
Esas mejoras las trasladaríamos a las prioridades diarias del almacén. Unas mejores previsiones basadas en la IA significan menos fallos evitables en la reposición. Una mayor visibilidad asistida por la IA significa menos stock muerto acumulado en el lugar equivocado. Una mejor planificación de la mano de obra respaldada por la IA significa que los supervisores dedican menos tiempo a apagar incendios y más a equilibrar el trabajo. Unos informes de IA más precisos significan que los responsables dejan de esperar a la hoja de cálculo de ayer y empiezan a actuar en función de las condiciones actuales del almacén. En otras palabras, la IA resulta más útil cuando facilita la gestión del almacén, y no solo cuando facilita hablar de él.
Así es como debería ser un buen reportaje
Que el equipo del almacén apruebe la acción
Uno de nuestros ejemplos favoritos del mundo real es Mitchell Storage & Distribution. Tras modernizar sus operaciones, la empresa informó de que los correos electrónicos y las llamadas telefónicas con preguntas básicas sobre el stock se habían reducido en aproximadamente un 60%, ya que los clientes podían ver lo que necesitaban sin obligar al equipo del almacén a buscar las respuestas manualmente. Para una empresa de logística 3PL, ese tipo de mejora en el almacén no es insignificante. Libera tiempo para el servicio de atención al cliente, reduce las interrupciones y permite que el personal operativo se centre en el trabajo que realmente mejora los resultados del servicio.
Hemos visto el mismo principio, aunque de otra forma, en el caso de Interspan. Tal y como explicó Tim Payne, director ejecutivo de Clarus WMS, en ese proyecto, el objetivo operativo era “automatizar la elaboración de informes de cumplimiento, mejorar la visibilidad y agilizar la gestión de pedidos”. Esa cita da en el clavo a la hora de definir el valor de la IA en las operaciones de almacén. El valor no reside en que el sistema sea capaz de generar texto. El valor radica en que el almacén pueda elaborar informes más rápidamente, detectar los riesgos con mayor antelación y actuar con menos esfuerzo manual.
¿Qué requisitos previos debe cumplir un sistema de gestión de almacenes (WMS) para que la inteligencia artificial funcione?
Un almacén no obtiene resultados fiables de IA a partir de datos poco fiables del propio almacén. Parece obvio, pero es ahí donde muchos proyectos se estancan. La ONS descubrió que el 91% de las empresas del Reino Unido que utilizan IA también empleaban sistemas y aplicaciones informáticos basados en la nube. Consideramos que esto es una clara señal de que la IA suele funcionar mejor como una capa sobre una base digital más limpia, y no como una solución provisional para sistemas inconexos. Si la ubicación de las existencias es imprecisa, los datos maestros son incoherentes y cada excepción acaba en la bandeja de entrada de alguien, la IA no hará más que poner de manifiesto esa confusión más rápidamente.
Por qué la captura de datos sigue siendo importante
La IA es tan precisa como el escaneo
Aquí es donde la disciplina en el almacén sigue siendo clave. Las ubicaciones con códigos de barras, el escaneo fiable, los flujos de trabajo basados en funciones, los datos claros de los clientes y un sistema de gestión de almacenes (WMS) que registre correctamente las transacciones no son requisitos anticuados que la IA pueda sustituir. Son, precisamente, la razón por la que la IA puede ofrecer una respuesta fiable sobre el estado del almacén. En Mitchell Storage & Distribution, las ubicaciones escaneables y el historial de transacciones en tiempo real mejoraron la visibilidad, la trazabilidad y la confianza en la precisión de las existencias. Ese es el tipo de base logística que proporciona a la IA un punto de partida fiable sobre el que trabajar.
También creemos que las mejores implementaciones de IA en las operaciones de almacén son graduales. Empiece con informes de solo lectura. A continuación, pase a las acciones sugeridas. Después, permita transacciones aprobadas para flujos de trabajo específicos. Este enfoque por etapas da tiempo al equipo de un proveedor de logística externo (3PL) para comprobar la calidad de los datos, los permisos, las aprobaciones y la confianza de los usuarios antes de que la IA se ocupe de tareas de almacén más delicadas. Además, mantiene el debate centrado en las pruebas operativas, en lugar de en las promesas.
La IA frente a los flujos de trabajo tradicionales en los almacenes: ¿qué cambia realmente?
Los flujos de trabajo tradicionales en los almacenes se basan en gran medida en pantallas y dependen de las personas. Alguien inicia sesión, aplica filtros, exporta un informe, copia los datos a otro formato, envía un resumen por correo electrónico, espera una respuesta y, a continuación, crea una tarea. En un flujo de trabajo de almacén asistido por IA, ese mismo responsable puede solicitar una visión en tiempo real en lenguaje sencillo, revisar el resultado y aprobar la siguiente acción en el mismo flujo. El cambio no consiste en que desaparezcan las personas. El cambio consiste en que las operaciones del almacén pierden menos tiempo trasladando información de un lugar a otro.
Dificultades habituales en la implementación de la IA
El reto es que muchos programas de IA siguen partiendo de un enfoque demasiado amplio. McKinsey señala que alrededor del 95% de los distribuidores están explorando casos de uso de la IA, pero solo alrededor del 30% afirman disponer de suficiente talento para ampliarlos, y menos del 10% afirman haber desarrollado una hoja de ruta de IA y haber priorizado los casos de uso para su implantación. Esa brecha entre el entusiasmo y la preparación operativa es donde los proyectos de almacén suelen tambalearse. Los equipos intentan automatizar en exceso, se saltan el diseño de los flujos de trabajo o dan por sentado que el modelo solucionará de alguna manera los procesos defectuosos. Pero no será así.
Mantener intactos los permisos, las validaciones y los registros de auditoría
Cuando incorporamos la IA en Clarus WMS, no la consideramos una vía secundaria para acceder a las operaciones del almacén. Mantenemos los mismos permisos basados en roles, las mismas reglas de negocio, las mismas validaciones y el mismo registro de auditoría. Nuestra arquitectura actual del Asistente de IA analiza las consultas validadas y ejecuta acciones a través de la misma capa de control que la interfaz de usuario, con comprobaciones de campos que faltan, límites de volume, confirmaciones y aprobaciones. Así es como creemos que debe comportarse la IA en un almacén: rápida, útil y estrictamente controlada.
La otra gran diferencia es de carácter psicológico. El software tradicional de almacén suele dar por hecho que el usuario sabe exactamente dónde hacer clic. Las operaciones de almacén asistidas por IA, en cambio, pueden partir de la intención del responsable: qué está retrasado, qué se está quedando obsoleto, qué está bloqueado, qué hay que hacer. Eso hace que el sistema sea más conversacional, pero la verdadera ventaja no radica en el diseño conversacional por sí solo. Es que la intención del almacén puede traducirse en una respuesta controlada y una acción controlada mucho más rápido que antes.
¿Estás listo para sacar partido a la IA en tu almacén?
Si las operaciones de tu almacén siguen perdiendo horas cada semana en correos electrónicos de seguimiento, informes en hojas de cálculo, la gestión manual de excepciones y las preguntas repetidas de los clientes, no empezaríamos con un proyecto de IA ambicioso. Empezaríamos por un flujo de trabajo del almacén que sea frecuente, cuantificable y frustrante. Establece como referencia el tiempo que lleva ahora. Conecta la IA a los datos en tiempo real del sistema de gestión de almacenes (WMS). Decide qué acciones son de solo lectura y cuáles requieren aprobación. A continuación, mide los resultados a lo largo de 30 días en cuanto a rapidez, precisión y tiempo de gestión administrativa.
Esa es la enfoque práctico en el que creemos en Clarus WMS. La IA debería ayudar a los equipos de almacén a pensar más rápido, no a sentirse más ocupados. Debería reducir las tareas administrativas del almacén, no crear otro panel de control. Y debería ganarse la confianza mejorando un flujo de trabajo importante cada vez, hasta que los beneficios sean demasiado evidentes como para ignorarlos.
Referencias
- Oficina Nacional de Estadística, “El auge de los almacenes en el Reino Unido y el ‘triángulo dorado de la logística’”, https://www.ons.gov.uk/businessindustryandtrade/business/activitysizeandlocation/articles/theriseoftheukwarehouseandthegoldenlogisticstriangle/2022-04-11
- Oficina Nacional de Estadística, “Prácticas de gestión y adopción de tecnología e inteligencia artificial en las empresas del Reino Unido: 2023”, https://www.ons.gov.uk/economy/economicoutputandproductivity/productivitymeasures/articles/managementpracticesandtheadoptionoftechnologyandartificialintelligenceinukfirms2023/2025-03-24
- Eurostat, “El 20% de las empresas de la UE utilizan tecnologías de inteligencia artificial”, https://ec.europa.eu/eurostat/en/web/products-eurostat-news/w/ddn-20251211-2
- Oliver Facey, de DHL Express, “La inteligencia artificial en la logística y la entrega de última milla”, https://www.dhl.com/discover/en-global/logistics-advice/logistics-insights/ai-in-logistics-and-last-mile-delivery
- Grupo DHL: “DHL Supply Chain implementa la IA generativa para mejorar la gestión de datos, la atención al cliente y la precisión de las propuestas”, https://group.dhl.com/en/media-relations/press-releases/2024/dhl-supply-chain-implements-generative-ai.html
- McKinsey & Company, “Aprovechar el potencial de la IA en las operaciones de distribución”, https://www.mckinsey.com/industries/industrials/our-insights/distribution-blog/harnessing-the-power-of-ai-in-distribution-operations
- Clarus WMS, “Cómo la IA facilita la gestión de almacenes”, https://stg-khh4l5.elementor.cloud/features/how-ai-takes-the-effort-out-of-warehouse-decision-making/
- Clarus WMS, “Cómo MSD redujo la administración del almacén en un 60% y generó nuevos ingresos”, https://stg-khh4l5.elementor.cloud/customer-stories/msd-cut-warehouse-admin/
- Clarus WMS, “¡Interspan reducirá el tiempo de elaboración de informes en un 90%!”, https://stg-khh4l5.elementor.cloud/customer-stories/interspan-cut-reporting/
- DHL e IBM, “La inteligencia artificial en la logística”, https://www.dhl.com/content/dam/dhl/global/core/documents/pdf/glo-core-artificial-intelligence-trend-report.pdf