La inteligencia artificial no es el futuro del transporte y la logística. Es su presente. Esa fue una de las grandes ideas compartidas en el coloquio «Movilidad y logística: inteligencia artificial al servicio de la eficiencia y competitividad«. Un encuentro multisectorial que reunió a directivos de empresas pioneras y expertos en tecnología para compartir retos, oportunidades y casos de uso que están ya transformando el sector en nuestras ciudades, nuestras carreteras y nuestros puertos.
El evento puso el foco en un objetivo compartido: avanzar hacia una movilidad más eficiente, sostenible y conectada. Participaron representantes de Alsa, Cabify, EMT Madrid, GLS, Method Advanced Logistics, Puertos del Estado, Suardiaz y Transmediterránea, junto con Ayesa, Grupo Etra, IFS y Outsystems. Todos coincidieron en la necesidad de aplicar la inteligencia artificial con un enfoque realista, colaborativo y orientado a resultados. No se trata de usar IA porque sí, sino de entender dónde aporta verdadero valor, cómo mejorar la experiencia del usuario y de qué forma incrementar la competitividad y sostenibilidad del sistema.
Entre los retos que salieron a la luz, uno de los más repetidos fue la dificultad de optimizar rutas y gestionar entregas precisas, especialmente cuando se trata de mercancía voluminosa o de franjas de reparto muy estrechas. En este tipo de logística, cada minuto cuenta y cada giro en una esquina puede marcar la diferencia. Los modelos predictivos tradicionales, bien entrenados con datos históricos y en tiempo real, se están demostrando mucho más útiles que la IA generativa en estos casos. Empresas como Cabify, GLS o Method Advanced Logistics compartieron ejemplos reales en los que ya se está reduciendo la incertidumbre del cliente y aumentando la eficiencia operativa gracias a estas soluciones, si bien es cierto que cabe esperar que la IA generativa evolucione y mejore hasta superar los resultados que ofrece actualmente.
En el ámbito urbano, la inteligencia artificial está empezando a utilizarse para anticipar cancelaciones de servicios antes de que ocurran, analizar el cumplimiento de frecuencias y ajustar la velocidad comercial en tiempo real. En la logística de mercancías, permite evitar trayectos en vacío, asignar mejor los recursos y equilibrar el coste de operación con el valor ofrecido al cliente. Todo ello repercute directamente en la sostenibilidad, ya que menos kilómetros recorridos y una mejor ocupación de los activos implica una menor huella de carbono.
Pero nada de esto es posible sin datos. Y aquí surge una de las principales barreras. No todos los sectores disponen de datos preparados para entrenar modelos de IA. En el sector portuario, por ejemplo, los silos de información entre empresas impiden el intercambio de datos y dificultan la generación de conocimiento. La falta de interoperabilidad entre plataformas, la ausencia de estándares y la necesidad de gobernanza del dato son factores que limitan el avance tecnológico y exigen una visión compartida a largo plazo.
A esta problemática se suman los dilemas legales, éticos y culturales. ¿Hasta dónde debe llegar la monitorización de un conductor? ¿Qué datos se pueden usar, dónde deben almacenarse y durante cuánto tiempo? ¿Cómo afecta la nueva ley europea de IA a proyectos que buscan mejorar la seguridad o la productividad? Las empresas se mueven en una delgada línea entre la innovación y el cumplimiento normativo, y necesitan claridad para avanzar sin miedo. Varios participantes subrayaron también la importancia de comunicar de forma sencilla y efectiva los beneficios de estas tecnologías a toda la organización, desde dirección hasta el operario de base.
Otro de los temas clave fue el talento. La escasez de perfiles tecnológicos, unida al envejecimiento de la población activa en sectores como el transporte o la logística, genera una tormenta perfecta que sólo puede afrontarse con formación, sensibilización y automatización inteligente. La IA puede contribuir a paliar esa carencia, pero es necesario acompañar el cambio con una estrategia clara, involucrando a los equipos desde el principio y evitando resistencias que frenen la transformación.
La visión de futuro se completó con ejemplos de movilidad autónoma, conducción remota y nuevas formas de operar los centros logísticos. Desde autobuses que se lavan y recargan solos dentro del depósito hasta sistemas de visión artificial para detectar distracciones o comportamientos anómalos, la sensación general es que la tecnología está lista para dar el siguiente paso. Lo que falta es alinear regulación, inversión y estrategia para hacerlo posible de forma escalable y segura.
Pese a todos los desafíos, el tono del encuentro fue optimista. Las empresas están actuando, y el sector ha demostrado tener una capacidad de transformación muy superior a la de otros ámbitos. El consenso fue claro: la inteligencia artificial debe aplicarse con sentido común, desde la operativa real y con la implicación de todos los actores de la cadena. Solo así podremos lograr una movilidad y una logística más eficientes, competitivas y sostenibles. Y en ese camino, todos los agentes, públicos y privados, tienen un papel clave que jugar.
