Logística inteligente: “Los datos bien gestionados convierten operaciones en decisiones sabias”

Jorge Arana Varona

El Foro UNIR invitó a José Luis Lapetra, director de Logística y Control de Gestión en Coferdroza, para presentar ejemplos reales de cómo la empresa líder en el sector está impulsando su transformación digital gracias a la IA. El directivo estuvo acompañado por expertos del Instituto Tecnológico de Aragón.

El 36% de las empresas españolas ya ha implementado o está ejecutando un plan de transformación digital en logística, según un estudio de YouGov para Handelsblatt y TeamViewer. En este contexto, José Luis Lapetra, director de Logística y Control de Gestión en Coferdrosa, lanzó una idea clave: “la inteligencia artificial es realidad, no futuro”.

Esta edición del Foro UNIR se centró en cómo la IA está cambiando la forma de gestionar la cadena de suministro. Desde la predicción de la demanda hasta la optimización de rutas, la tecnología se ha convertido en un aliado estratégico para reducir costes y aumentar la eficiencia.

Junto al directivo de la empresa líder en la distribución de material de ferretería, bricolaje y suministro industrial en España, Lorena Polo Navarro, directora académica del Máster en Dirección Logística de UNIR; y Alberto Capella Garcés, coordinador del Área de Tecnologías Digitales en el Instituto Tecnológico de Aragón; fueron los invitados a este encuentro

“Los datos bien gestionados convierten operaciones en decisiones inteligentes”, subrayó Lapetra. Para el invitado la calidad de la información es la base para que la IA aporte valor real a las empresas.

Siete claves del Foro UNIR

• De mover productos a mover datos: La logística ha dejado de ser solo transporte físico. Hoy, la inteligencia artificial permite gestionar información en tiempo real para anticipar la demanda, optimizar procesos y reducir costes. “Si metes basura, sacarás basura”, recordó Lapetra sobre la importancia de depurar datos.
• De la logística reactiva a la predictiva: “La IA nos permite pasar de una logística reactiva a una predictiva, anticipando problemas antes de que ocurran”, señaló Capella. Para el coordinador del instituto aragonés esta tecnología reduce riesgos en la cadena de suministro.
• Predicción inteligente para ganar competitividad: Algoritmos de machine learning analizan patrones históricos, tendencias estacionales y eliminan valores atípicos para prever la demanda con mayor precisión. Esto reduce roturas de stock y sobrecostes. “El largo plazo ahora es un año”, señaló Lapetra.
• El papel de los procesos y las personas: “La tecnología es importante, pero debe ir acompañada de procesos y personas”, explicó Polo. La académica insistió en que la inteligencia artificial es solo un soporte para la toma de decisiones y que, sin datos limpios y equipos preparados, los modelos no funcionan.
• Automatización que libera talento: La IA no sustituye personas, sino que elimina tareas repetitivas y permite que los profesionales se centren en actividades estratégicas como negociación y análisis de mercado. “No sustituye personas, las empodera”, afirmó Lapetra.
• Formación como palanca de transformación: La tecnología avanza rápido, y sin profesionales preparados no hay cambio. “Un profesional en logística debe dominar tecnologías como IA, IoT y robótica”, destacó Polo.
• Proyectos cortos para motivar el cambio: “Combinar proyectos de largo alcance con otros de impacto rápido es clave para mantener la motivación”, recomendó Capella. Ver resultados tempranos facilita la adopción de tecnologías y la transformación cultural en las empresas.

La revolución de la predicción

La volatilidad de la demanda es uno de los grandes retos actuales. Antes, el largo plazo se medía en cinco años; hoy apenas alcanza uno. Para afrontar este cambio, Coferdrosa implementó un sistema basado en IA con tres módulos: forecasting, inventory y replenishment.

“Con este modelo conseguimos reducir roturas y sobrecostes”, explicó Lapetra. El sistema analiza patrones históricos, identifica tendencias estacionales y elimina valores atípicos. Gracias a ello, la empresa ajusta niveles de stock y automatiza reposiciones, evitando excesos que encarecen la operación.

Pero lo más interesante del foro fueron los ejemplos reales. Coferdrosa comenzó con una prueba piloto sobre tres grandes proveedores, utilizando un histórico de 15 meses para predecir 12 y validar los resultados con los tres restantes.

Este método permitió afinar los algoritmos y mejorar la precisión de las previsiones. “Si el modelo no acertaba, lo ajustábamos hasta encontrar el patrón correcto”, detalló el director de Logística y Control de Gestión.

Además, la IA se aplicó para automatizar el aprovisionamiento en función de niveles de servicio definidos por criterios ABC. Los productos críticos (categoría A) alcanzaron niveles de servicio del 95-100%, mientras que los menos estratégicos (categoría C) se mantuvieron en torno al 60%, optimizando costes sin comprometer la disponibilidad.

Evitar sobrestock

Otro avance clave fue la reducción del inventario. “El espacio del almacén también tiene un coste, y muchas veces no lo valoramos”, señaló Lapetra. Gracias a la optimización predictiva, la empresa evitó sobrestock y liberó espacio, reduciendo gastos asociados a liquidaciones y almacenamiento innecesario.

Finalmente, la IA permitió eliminar tareas administrativas que no aportaban valor. “Antes dedicábamos horas a picar datos y generar informes; ahora esas personas pueden centrarse en negociar precios o buscar nuevos productos”, afirmó el directivo. Este cambio no solo mejoró la eficiencia, sino que reforzó la idea central del foro: la IA no sustituye personas, las empodera.

Formación continua

La tecnología avanza rápido, pero sin profesionales preparados no hay transformación. “Un máster en logística debe integrar IA, IoT, robótica y blockchain”, explicó Polo. El objetivo es formar expertos capaces de liderar proyectos de innovación en cualquier sector.

La empleabilidad en este ámbito es alta. “La logística está en automoción, retail, agro… Es transversal”, recordó la académica. Muchos alumnos del máster han pasado de roles operativos a puestos directivos gracias a esta especialización.

Según estudios recientes, el mercado global de soluciones de IA en logística superará los 30.000 millones de dólares en 2030. Para quienes quieran liderar esta transformación, UNIR ofrece el Máster en Dirección Logística, con un enfoque práctico en tecnologías emergentes como IA, IoT y robótica.