Entregas más rápidas y sostenibles: así transforma la IA la última milla en Colombia

En pleno siglo XXI, la inteligencia artificial (IA) ha dejado de ser un concepto futurista para convertirse en un eje central de la logística moderna. Más allá de automatizar procesos, esta tecnología está redefiniendo la manera en que las empresas planifican, ejecutan y supervisan sus operaciones, con un impacto directo en la reducción de costos, la eficiencia y la satisfacción del cliente.Aunque su presencia es evidente en áreas como la salud, el retail y las finanzas, es en la logística de última milla donde la IA ha generado una verdadera revolución. Este segmento de la cadena de suministro, considerado el más costoso y complejo, se ha transformado gracias a algoritmos capaces de optimizar rutas en segundos, adaptarse a las condiciones del tráfico o el clima en tiempo real y reducir tanto el consumo de combustible como los kilómetros recorridos.En Colombia, el Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación definió una hoja de ruta vigente entre 2024 y 2033 para impulsar la adopción ética y sostenible de la IA. El objetivo es que, para 2033, al menos el 50% de las organizaciones del país integren esta tecnología en sus operaciones. Pese a este avance, el país aún enfrenta desafíos en infraestructura tecnológica, innovación y adopción masiva de estos sistemas, según estudios del Mintic y el DNP.Carlos Díaz Ojeda, gerente general de DispatchTrack Latinoamérica, señaló que la IA se ha convertido en la herramienta indispensable para optimizar la última milla.“La Inteligencia Artificial permite que cada entrega sea más precisa, sostenible y con un impacto directo en la experiencia del consumidor. Al finalizar 2025 veremos cómo esta transformación se consolida en América Latina”, afirmó. La incidencia en los consumidores es evidente: la IA permite ofrecer tiempos de entrega precisos, reducir ventanas horarias amplias, anticipar retrasos, enviar alertas proactivas y mantener a los clientes informados en tiempo real mediante notificaciones digitales. Asimismo, posibilita personalizar las entregas de acuerdo con los hábitos de compra y mejorar la transparencia sobre el estado de los pedidos.El aprendizaje automático (Machine Learning) es clave en este proceso, al convertir grandes volúmenes de datos en acciones estratégicas: prever la demanda, ajustar inventarios, asignar pedidos al repartidor más eficiente y diseñar rutas más rápidas. Con cada entrega, las operaciones se vuelven más inteligentes, rentables y sostenibles.