La logística se encuentra en un punto de inflexión. En un entorno marcado por la volatilidad de la demanda, la presión sobre los costes y la necesidad de operar en tiempo casi real, la capacidad de anticipar, simular y optimizar operaciones ha dejado de ser una ventaja competitiva para convertirse en una condición cada vez más necesaria.
En este contexto, la combinación de generación de datos y herramientas avanzadas de inteligencia de decisión está abriendo nuevas vías para mejorar la eficiencia y la resiliencia de las cadenas de suministro. Sin embargo, el alcance real de estas capacidades sigue estando condicionado por un factor estructural: la calidad del dato.
Más allá de una cuestión puramente técnica, la disponibilidad de datos fiables, completos y representativos sigue siendo uno de los principales límites para la aplicación efectiva de modelos avanzados en logística. La toma de decisiones en ámbitos como la planificación de rutas, la gestión de inventarios o la previsión de la demanda depende de información que, en muchos casos, continúa estando fragmentada, sesgada o restringida por criterios de confidencialidad o regulación. Esta brecha entre el dato disponible y el dato necesario reduce el impacto real de la analítica en la operación y, con frecuencia, pasa desapercibida en muchos proyectos de IA.
En el marco del programa SEDIA (Espacios de Datos Sectoriales), impulsado por el Ministerio para la Transformación Digital y de la Función Pública, Baobab AI está trabajando precisamente sobre este reto, con un enfoque que integra generación de datos, simulación y optimización para mejorar la toma de decisiones en entornos logísticos complejos.
Uno de los ejes del proyecto es el uso de datos sintéticos como complemento estratégico al dato real. Su utilidad no reside únicamente en resolver problemas de privacidad, sino en permitir operar analíticamente cuando el dato no existe, no es accesible o no presenta la calidad suficiente. En logística, esta situación es más frecuente de lo que parece: nuevas líneas de negocio, cambios bruscos en la demanda, disrupciones operativas o contextos inéditos generan escenarios donde el histórico deja de ser una base suficiente para modelizar.
En estos casos, la generación de datos sintéticos permite construir escenarios plausibles sobre los que trabajar tanto en predicción como en optimización. Esto hace posible no solo simular lo que podría ocurrir, sino diseñar y evaluar de forma anticipada el comportamiento del sistema antes de que suceda. Entre otras aplicaciones, permite testar la resiliencia de una red logística ante diferentes escenarios de demanda, recrear condiciones variables de tráfico o modelar incidencias complejas que no están recogidas en los datos históricos.
Además, cuando la propia generación de datos se apoya en técnicas de aprendizaje automático, estos entornos pueden refinarse de forma iterativa. A medida que se incorpora nueva información o se validan los resultados en operación, los modelos pueden ajustarse para producir datos cada vez más representativos, reduciendo progresivamente la distancia entre simulación y realidad.
Junto a ello, el proyecto se apoya en una segunda transformación relevante para el sector: la evolución desde modelos de información en silos hacia entornos colaborativos de intercambio seguro de datos. La lógica de los espacios de datos sectoriales permite que distintos actores de la cadena —operadores, cargadores y plataformas tecnológicas— compartan información bajo esquemas de gobernanza definidos, construyendo una visión más completa de la cadena de suministro.
Pero disponer de más datos no es, por sí solo, suficiente. El valor se materializa cuando esos datos se convierten en decisiones operativas. En este punto entra en juego la inteligencia de decisión o Decision AI, un enfoque que combina analítica avanzada, modelos predictivos y técnicas de optimización para responder a preguntas concretas de negocio y operación: cómo reconfigurar rutas ante una disrupción, cómo ajustar inventarios en contextos inciertos o cómo priorizar operaciones bajo múltiples restricciones.
Sobre esta base, Baobab AI está desarrollando capacidades orientadas a cerrar el ciclo completo: desde la generación y tratamiento del dato —incluido el uso de datos sintéticos— hasta su aplicación directa en la toma de decisiones en entornos reales. Desde una perspectiva de negocio, este enfoque permite acelerar los ciclos de prueba, reducir el coste del error, mejorar la utilización de recursos y reforzar la capacidad de anticipación y respuesta en un entorno cada vez más exigente.
La experiencia en SEDIA refleja así un cambio de enfoque que va más allá del desarrollo tecnológico aislado. La combinación de espacios de datos, datos sintéticos e inteligencia de decisión apunta a una aplicación cada vez más operativa de la IA en logística, con impacto directo en eficiencia, resiliencia y capacidad de adaptación.
