La inteligencia artificial (IA) se perfila como una herramienta clave para optimizar la entrega de paquetes y reducir la contaminación generada durante la llamada última milla. A través de modelos de machine learning, los algoritmos pueden analizar distintas variables que afectan el proceso logístico y determinar rutas, tiempos y recursos más eficientes.
De acuerdo con un informe de BBVA, la automatización de estos procesos permitiría reducir los tiempos de reparto y disminuir la huella de carbono de esta etapa, que concentra una parte importante del impacto ambiental de la actividad logística a escala global.
Entre sus principales aplicaciones se encuentra la creación de rutas más cortas y rápidas, priorizando un menor consumo de energía y combustible. También permite anticipar la demanda de pedidos, mejorar el control de inventarios, agilizar la resolución de incidencias con clientes y reducir costos operativos.
Estas herramientas pueden contribuir, además, a aprovechar mejor la capacidad de carga de los vehículos, disminuir el impacto ambiental por envío y avanzar hacia modelos logísticos más sostenibles.
Vehículos eléctricos e IA, una combinación para la última milla. La transición hacia nuev as tecnologías también alcanza a las flotas de reparto. El informe señala que los vehículos eléctricos representaron 11.2 por ciento de la flota en 2025, con base en datos de la Asociación de Constructores Europeos de Automóviles (ACEA).
“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 y proximidad logística, la orquestación multimodal de la última milla, predicción de incidencias y entregas fallidas”, explica Carolina Ciprés, directora de Investigación en Zaragoza Logistics Center.
Aunque la IA ya comienza a pasar de las pruebas experimentales a aplicaciones concretas dentro del sector logístico, el vehículo autónomo todavía enfrenta retos tecnológicos, regulatorios y de adaptación social antes de convertirse en una solución de uso generalizado.
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