¿Cómo la IA optimiza las entregas de paquetes y reduce emisiones?

Cómo la IA optimiza la última milla en logística

La transición del método manual a la automatización es uno de los grandes cambios actuales, y la IA es la principal aliada para el 72,5% de las empresas, según el XVI Barómetro Círculo Logístico, elaborado en el marco del Salón Internacional de la Logística de Barcelona (SIL).

La clave es que esta tecnología se apoya en modelos predictivos: el ‘machine learning’ (aprendizaje automático, en español) y los algoritmos de IA permiten analizar distintas variables de manera simultánea, como las condiciones meteorológicas, las ventanas horarias, las rutas de los envíos o el estado del tráfico en tiempo real para optimizar los trayectos.

La combinación de estos sistemas de análisis avanzados e IA permite a los operadores de última milla anticipar la demanda, optimizar rutas, mejorar la toma de decisiones y responder a la creciente exigencia de entregas rápidas.

Cómo la IA reduce costes y emisiones en la última milla

Además de su impacto económico, la inteligencia artificial (IA) contribuye a reducir costes y avanzar hacia procesos más sostenibles al eliminar trayectos innecesarios, prever la demanda, monitorizar rutas en tiempo real y reducir las emisiones urbanas. Para lograrlo, la IA y la electrificación de flotas se han convertido en palancas estratégicas conjuntas para recortar emisiones y eliminar ineficiencias. De hecho, según datos de la Asociación de Constructores Europeos de Automóviles (ACEA), los vehículos eléctricos ya representan el 11,2% de la flota en 2025, lo que refleja un compromiso creciente con el medioambiente. 

El impacto real de esta tecnología es muy concreto. “Los casos de uso de inteligencia artificial que hoy están generando impacto real en costes, tiempos y emisiones se concentran en cuatro ámbitos clave: la optimización dinámica de rutas y la asignación inteligente de entregas, la predicción de demanda para una mejor consolidación y proximidad logística, la orquestación multimodal de la última milla y la predicción de incidencias y entregas fallidas”, explica Carolina Ciprés, Directora de Investigación en Zaragoza Logistics Center, centro especializado en logística asociado al MIT (Massachusetts Institute of Technology). 

Aplicaciones de la IA en la logística urbana

Los beneficios que aporta esta tecnología son evidentes y se traducen en las siguientes aplicaciones prácticas:

• Establecer rutas ecológicas: El objetivo es reducir kilómetros innecesarios y mejorar la carga de vehículos, priorizando el menor consumo energético y evitando los ‘viajes en vacío’. Los algoritmos analizan el tráfico, las horas punta o el clima para definir las rutas más eficientes y cruzar los puntos de entrega. Esto implica una menor huella de carbono: empresas como Geotab (España) o Simpliroute (Chile) estiman que la aplicación de la IA en el sector evitó la emisión de 29.345 toneladas de dióxido de carbono (CO₂) en México durante 2025.
• Reducir el consumo de combustible: Además de optimizar los envíos, la IA facilita el ahorro de costes operativos asociados al consumo de combustible, un gasto con impacto directo en los ingresos de las empresas y que está relacionado con la intensidad de carbono por paquete entregado.
• Prever la demanda y evitar un exceso de inventario: El análisis de datos agregados permite anticipar el volumen de pedidos, identificar los momentos de mayor demanda y optimizar el uso de personal y recursos. Así, las empresas pueden dar un mejor uso a las flotas realizando entregas más rápidas y sostenibles, al tiempo que mejoran la experiencia del cliente con plazos de entrega adaptados a su historial de pedidos.
• Gestión inteligente de la atención al cliente: Mediante el uso de IA generativa y agentes inteligentes, las empresas pueden resolver dudas y gestionar cambios en las condiciones de entrega (como dirección o franja horaria) de forma autónoma. Según datos de Capgemini, el uso de esta tecnología permite que 9 de cada 10 organizaciones mejoren sus índices de resolución, lo que en logística se traduce en una drástica reducción de las entregas fallidas y, por tanto, en un ahorro significativo de emisiones al evitar desplazamientos innecesarios del transportista.
• Optimización de la logística inversa y economía circular: La IA permite integrar las devoluciones en las rutas de entrega ya existentes, coordinando la recogida de paquetes con la entrega de nuevos pedidos en la misma zona. Este modelo de “logística circular” evita que los vehículos realicen trayectos adicionales específicos para devoluciones, maximizando la ocupación de la flota y reduciendo la huella de carbono asociada al ciclo de vida completo del producto.