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

El sector logístico ha evolucionado de forma constante y ha integrado de forma progresiva innovaciones en transporte y gestión. Hoy, el gran reto sigue siendo trasladar mercancías de un origen a un destino en el menor tiempo posible. Es aquí donde cobra protagonismo la etapa final de la distribución, conocida como última milla.

Esta fase es crítica por su enorme impacto: representa el 53% de las emisiones de carbono totales del sector logístico en el ámbito global, según estimaciones de McKinsey. El gran problema para reducir este impacto son las ineficiencias operativas históricas, que suelen oscilar entre el 13 % y el 19 %.

Ante este escenario, el sector vive una transformación acelerada en la que la eficiencia sostenible ya es prioritaria. La clave está en optimizar la capacidad de carga para reducir el impacto ambiental de cada envío, apoyándose en la tecnología para avanzar hacia procesos más sostenibles.

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 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.

Vehículos autónomos y drones en la última milla

El auge de la IA en el sector logístico se suma a iniciativas más experimentales. Aunque el desarrollo del vehículo autónomo todavía está en fase embrionaria, puede cambiar la manera en la que las personas se mueven por las ciudades y tener un impacto considerable en la logística. Estos vehículos operan sin intervención humana y son útiles en rutas de media distancia, como muestran proyectos de empresas como Einride, Gatik, Scania, Volvo o Waymo, que ya están en fase de pruebas en escenarios reales.

Por su parte, los drones se están empleando en pruebas para el reparto con un menor impacto medioambiental, ya que funcionan con motores eléctricos en lugar de combustibles fósiles. Han sido identificados por la agenda STRIA (Strategic Transport Research and Innovation Agenda), adoptada por la Comisión Europea, como una de las tecnologías clave para lograr una movilidad limpia y conectada. De acuerdo con un informe del Joint Research Centre (JRC), organismo de la Comisión Europea, este método de envío podría llegar hasta el 30% de la población europea, especialmente en determinados servicios urbanos y de corta distancia.

Retos de la IA en logística: datos, costes y escalabilidad

A pesar de sus grandes ventajas, la IA requiere un entorno colaborativo e información fiable. Como reconoce la directora de investigación en Zaragoza Logistics Center, "los modelos predictivos de demanda están demostrando ser una herramienta muy eficaz para reducir la incertidumbre, que es el principal generador de ineficiencias en la última milla". Al predecir riesgos de entrega fallida, se optimiza la consolidación, las ventanas horarias y los modos de entrega, mejorando los niveles de precisión.

Sin embargo, como señala Ciprés, “la reducción de emisiones en la última milla no se consigue con una única palanca, sino mediante la combinación coordinada de diversas actuaciones habilitadas por datos compartidos". A su juicio, la IA aporta "mayor valor" cuando se utiliza para "coordinar decisiones a escala de red urbana", logrando reducciones significativas de kilómetros recorridos, reintentos, congestión y emisiones.

Un ejemplo destacado de esta necesidad de integración es el proyecto europeo DISCO (Data‑driven, Integrated, Synchromodal, Collaborative and Optimised urban freight meta‑model), que utiliza datos para optimizar activos logísticos y el uso del espacio urbano, logrando emitir menos gases y reducir la congestión.

En definitiva, el reto de la escalabilidad pasa por una planificación y orquestación urbana basada en datos compartidos y en una gestión más flexible del espacio, optimizando el tiempo y los recursos "antes de actuar sobre la flota".