La denominada logística agéntica comienza a perfilarse como una nueva etapa en la transformación digital de las cadenas de suministro, al incorporar agentes de inteligencia artificial capaces de analizar información, tomar decisiones operativas y ejecutar tareas de manera autónoma bajo determinados parámetros.
A diferencia de las herramientas tradicionales de automatización, que siguen instrucciones predefinidas, estos sistemas pueden evaluar distintas alternativas, coordinar procesos y adaptar sus acciones ante cambios en la demanda, las condiciones del transporte o las interrupciones de las operaciones. En este contexto, la consultora Gartner ha situado a los agentes de inteligencia artificial entre las tendencias relevantes para la evolución de las empresas, abriendo oportunidades para transformar la planificación logística y la gestión de las cadenas de suministro.
Su importancia para América Latina radica en la posibilidad de mejorar la coordinación entre actores que históricamente han operado con distintos niveles de digitalización, como exportadores, transportistas, operadores portuarios, agentes de aduanas, depósitos y empresas navieras. Mediante la integración de datos provenientes de sistemas de gestión de transporte (TMS), planificación de recursos empresariales (ERP), plataformas de seguimiento de carga y documentación comercial, los agentes de IA podrían anticipar retrasos, identificar inconsistencias y recomendar alternativas antes de que un problema afecte al conjunto de la operación.
La Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE), en sus análisis sobre transformación digital y productividad, ha destacado la relevancia de adoptar tecnologías digitales para fortalecer la competitividad empresarial. Sin embargo, el beneficio de la logística agéntica dependerá de que las compañías latinoamericanas dispongan de datos confiables, sistemas interoperables y procesos suficientemente digitalizados.
En el transporte terrestre, marítimo y aéreo, la logística agéntica podría generar cambios concretos en la planificación de rutas, la asignación de vehículos, la consolidación de cargas y la gestión de contingencias. Por ejemplo, ante el cierre temporal de un puerto, un retraso en una conexión marítima o una interrupción fronteriza, un agente inteligente podría evaluar rutas alternativas, comparar costos, revisar la disponibilidad de capacidad y proponer una nueva programación.
En el ámbito de los centros de distribución, también podría coordinar ventanas de carga, citas de recepción y comunicaciones con conductores y clientes. El informe Logistics Trend Radar 8.0, publicado por DHL en septiembre de 2026, identifica la inteligencia artificial agéntica como una de las tendencias con mayor potencial para transformar las operaciones logísticas, al permitir que los sistemas pasen del análisis de información a la planificación y ejecución de tareas.
Sin embargo, el impacto real de la logística agéntica en América Latina no será automático ni homogéneo. Las grandes navieras, operadores portuarios, empresas de courier y multinacionales logísticas cuentan, en general, con mayores recursos para experimentar con estas soluciones, mientras que las pequeñas y medianas empresas pueden enfrentar barreras relacionadas con los costos de implementación, la falta de personal especializado y la escasa integración de sus sistemas.
A ello se suman los riesgos asociados a la calidad de los datos, la ciberseguridad y las decisiones automatizadas que podrían generar gastos adicionales si operan con información incorrecta. Gartner advirtió en sus análisis de 2025 que, aunque la inteligencia artificial agéntica presenta oportunidades para la logística, también plantea desafíos de gobernanza, explicabilidad y confiabilidad, por lo que recomendó priorizar casos de uso concretos y evaluar sus resultados antes de ampliar las inversiones.
En definitiva, la logística agéntica puede convertirse en una ventaja competitiva para el transporte y el comercio exterior latinoamericano, pero su valor dependerá de los resultados que consiga demostrar en operaciones reales. Su adopción debería comenzar por procesos específicos, como la gestión de documentos, la programación de transportes, el seguimiento de embarques y la detección temprana de incidencias, midiendo indicadores como el costo por envío, los tiempos de despacho, las entregas a tiempo y la reducción de errores.
l objetivo no debería ser reemplazar indiscriminadamente la intervención humana, sino combinar la capacidad de análisis y ejecución de la inteligencia artificial con la experiencia de los profesionales logísticos, manteniendo controles para las decisiones de mayor impacto. Si la región avanza en interoperabilidad, capacitación y digitalización, esta tecnología podría contribuir a cadenas de suministro más ágiles, resilientes y competitivas; de lo contrario, existe el riesgo de que sus beneficios se concentren en las empresas que ya poseen mayores capacidades tecnológicas.
