El costo de traslado de mercancías se ha convertido en un indicador clave del rendimiento logístico para las empresas mexicanas en 2025. Este elemento es fundamental en las operaciones de la empresa.
Lo más relevante es el cierre de las entregas en los mercados estadounidense y canadiense.
Alvaro Echeverría, director ejecutivo de Simpliroute, mencionó en una conferencia que los profesionales de la logística consideran que el costo de traslado podría representar hasta el 40% de los costos operativos anuales en empresas de América Latina debido a factores macroeconómicos, especialmente en el contexto actual de México en relación a Estados Unidos.
“Este estudio se realizó a la mitad de la administración de Trump, por lo que el costo de traslado se ha vuelto un factor más relevante”, comentó Echeverría al referirse al informe de Logística 2025, que recopiló información de 889 profesionales y destacó que el 97% de los bienes importados en el país son cruciales para la economía mundial.
Inteligencia Artificial en Logística
Según Echeverría, la integración de nuevas tecnologías es esencial para afrontar los desafíos económicos existentes. Sin embargo, el costo de traslado sigue siendo el indicador principal, y las empresas deben adaptarse a las particularidades del mercado local.
Las compañías están empezando a adoptar modelos de inteligencia artificial (IA) y máquinas de aprendizaje automático para mejorar sus operaciones logísticas.
La complejidad del entorno operativo en México y las variables que influyen en la logística, como la eficiencia de los operadores, son críticas. Los datos y el aprovechamiento de herramientas tecnológicas se han vuelto vitales para la supervivencia de las empresas en este ámbito.
Datos
La inteligencia artificial aplicada a la logística se ha invasivo en el uso de datos. La compañía está determinada a trabajar con Google Cloud para mejorar sus procesos.
Eduardo Alegre, director de Demétrica Móvil, ha enfatizado la necesidad de optimizar la operativa a través de un nuevo enfoque en la gestión de datos.
Este enfoque se asemeja a un “modelo lego”, en el que cada pieza representa un elemento de la cadena de suministro, y la real interconexión es fundamental.
De acuerdo con el estudio de Simpliroute, mientras que el 70% de las empresas con más de 100 empleados utilizan análisis de datos en sus operaciones, esa cifra desciende al 55% en empresas más pequeñas.
“Las aplicaciones más frecuentes en los procesos operativos son la previsión de la demanda y la optimización de rutas”, destaca el análisis. En este sentido, la implementación de machine learning se ha comprometido a optimizar los sistemas operativos.
Los descensos de costos podrían variar entre el 20% y el 40% gracias al uso de herramientas tecnológicas. Es esencial construir modelos robustos que sostengan la infraestructura logística.
