Cómo empezar a usar IA en operaciones y logística

Redacción IA en la Empresa · 30 de octubre de 2026

En operaciones, la IA está menos extendida que en otras áreas. En 2025, solo el 6,08 % de las empresas de la UE que usaban IA la aplicaban a la logística, el uso menos frecuente de todos, frente al 34,70 % que la usaba en marketing o ventas, según Eurostat. En procesos de producción la usaba el 33,46 % de las grandes y el 19,02 % de las pequeñas, según la misma fuente.

En España, la industria también va por detrás: en el primer trimestre de 2026 usaba IA el 29,1 % de las empresas industriales y el 22,6 % de las de construcción, frente al 38,2 % de las de servicios, según el INE.

Qué se puede automatizar y qué no

Cuatro usos tienen recorrido:

• Previsión de demanda. A partir del histórico de ventas, la herramienta calcula una previsión, muestra su margen de error y mide su precisión. Los módulos de planificación de algunos ERP ya lo incluyen, como describe la documentación de Microsoft Dynamics 365. Sin histórico fiable no hay previsión fiable.
• Partes de trabajo. El técnico dicta lo que ha hecho al terminar y la IA lo convierte en un parte con sus campos: cliente, avería, material, horas. También puede leer albaranes y hojas de ruta en papel.
• Mantenimiento predictivo. Sensores de temperatura y vibración alimentan un modelo que avisa antes de que una pieza falle. Exige datos de las máquinas y, a menudo, sensores nuevos.
• Planificación. Propuestas de rutas, turnos o carga de máquinas que una persona revisa y aprueba.

Lo que conviene dejar en manos de personas:

• Decisiones de seguridad. Una alerta de la IA puede adelantar una revisión, pero no debe retrasar una parada que pida el técnico.
• Asignar tareas por cómo es o se comporta cada trabajador, o vigilar su rendimiento. El Reglamento europeo de IA clasifica como de alto riesgo los sistemas usados para asignar tareas a partir de comportamientos individuales o rasgos personales y para supervisar y evaluar el rendimiento de los trabajadores (Reglamento (UE) 2024/1689, anexo III). Si su herramienta de turnos tiene en cuenta el comportamiento o el rendimiento de cada persona, consúltelo con su asesor legal antes de usarla.

Por dónde empezar: una prueba de seis semanas

Elija un solo caso y mídalo en paralelo con su forma actual de trabajar. Tres ejemplos:

• Previsión: las 20 referencias que más se venden. Indicador: error de la previsión frente a lo vendido, comparado con el método actual.
• Partes: un equipo de técnicos. Indicador: tiempo desde que termina el trabajo hasta que el parte está en el sistema y listo para facturar. Puede estimar las horas en juego en la calculadora de automatización de tareas.
• Mantenimiento: una sola máquina crítica que ya tenga datos. Indicador: alertas útiles frente a falsas alarmas.

1. Antes de empezar: mida el indicador con el método actual.
2. Semanas 1 a 4: la IA trabaja en la sombra. Sus propuestas se anotan, pero las decisiones se toman como siempre.
3. Semana 5: se comparan las dos cosas con datos reales.
4. Semana 6: decisión.

En mantenimiento, seis semanas sirven para comprobar que los datos llegan bien y que las alertas tienen sentido. Ver si se evitan averías lleva más tiempo, porque las averías no ocurren cada semana.

Qué herramientas hay

• Módulos de planificación del ERP. Si ya tiene un ERP, pregunte qué incluye su versión antes de buscar fuera.
• Plataformas de mantenimiento predictivo, normalmente de fabricantes de automatización o de sensores, que se conectan a las máquinas y al sistema de mantenimiento.
• Asistentes de IA con voz para dictar partes, conectados a la herramienta donde hoy se registran.
• Herramientas de optimización de rutas y turnos. Pregunte qué parte usa IA y qué parte son reglas fijas: cambia cómo se revisan sus resultados.

Pregunte a cualquier proveedor dónde quedan los datos, quién es dueño del modelo entrenado con sus datos y cómo se exportan si deja el servicio.

Cuánto cuesta

En operaciones hay pocos precios públicos: casi todo se presupuesta a medida y a menudo incluye equipos físicos. Como referencia de un proyecto grande, Metro de Madrid invirtió 1,14 millones de euros en su sistema de ventilación con IA para 891 ventiladores, según la Comunidad de Madrid.

Separe en el presupuesto tres partidas: software, equipos (sensores, tabletas, conexión de máquinas) e integración con su ERP o su sistema de mantenimiento. Y calcule el tiempo de su equipo durante la prueba.

Riesgos y lo que exige la ley

Calendario del Reglamento europeo. La Comisión Europea indica que las normas para los usos de alto riesgo del anexo III, entre ellos la gestión de trabajadores, se aplican desde el 2 de diciembre de 2027. Las de los sistemas de alto riesgo integrados en productos regulados, como ascensores o juguetes, desde el 2 de agosto de 2028.

Geolocalización de trabajadores. Si los partes o las rutas usan la ubicación del móvil o del vehículo, el artículo 90 de la Ley Orgánica de Protección de Datos exige informar antes, de forma expresa, clara e inequívoca, a los trabajadores y, en su caso, a sus representantes.

Datos de clientes en los partes. Los partes incluyen nombres, direcciones y teléfonos. Si un proveedor los trata por cuenta de usted, es encargado del tratamiento y necesita contrato, según la AEPD.

Datos malos, previsiones malas. Si el histórico tiene roturas de stock o ventas extraordinarias sin marcar, la previsión las repetirá. Límpielo antes de empezar.

Casos reales

• Sachsenmilch, 2025. Esta planta láctea alemana probó con Siemens un sistema de mantenimiento predictivo con IA. Para el piloto instalaron sensores de vibración nuevos y el sistema detectó con antelación el final de la vida útil de una bomba. La empresa prevé conectarlo con su sistema de mantenimiento de SAP, según la nota de Siemens. Es información del proveedor.
• Metro de Madrid, 2018. Su gestor de ventilación con IA controla cada ventilador según los trenes que circulan, el número de viajeros, la temperatura y las tarifas eléctricas. La Comunidad de Madrid estimó que reduce el consumo energético entre un 15 y un 25 %, en instalaciones que pueden suponer el 40 % del consumo de las estaciones (Comunidad de Madrid).

Lista de comprobación

1. Elija un solo caso: una familia de productos, un equipo de técnicos o una máquina.
2. Compruebe que hay datos suficientes y límpielos antes de empezar.
3. Mida el indicador con el método actual.
4. Deje que la IA trabaje en la sombra las primeras semanas.
5. Informe a los trabajadores antes de usar su ubicación y no use la IA para puntuarlos.
6. Firme el contrato de encargado del tratamiento con cada proveedor.
7. Presupueste por separado software, equipos e integración.
8. En la semana 6, decida con los datos: ampliar, ajustar o parar.

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