La IA en la logística, a debate en KinetIA 2026: entre la revolución tecnológica y la urgencia de personal.
El sector del transporte y la logística se encuentra en una encrucijada táctica. Mientras la tecnología proyecta un futuro de máxima eficiencia, el día a día operativo choca con barreras estructurales. Esta fue la principal conclusión de la mesa redonda “Personas, Procesos e IA en Logística”, celebrada ayer en el marco de KinetIA 2026, el evento de referencia organizado por el Cluster de Inteligencia Artificial de la Comunidad de Madrid y en el que la Asociación Española del Transporte (AET) participó como entidad colaboradora y ponente.
El panel, que reunió a voces clave de administraciones, asociaciones y empresas, evidenció la tensión existente entre las promesas de la transformación digital y las carencias más inmediatas de la cadena de suministro.
El doble desafío: algoritmos frente a la escasez de talento
Durante el debate, quedó patente que la adopción de la Inteligencia Artificial no avanza al mismo ritmo que las necesidades físicas del sector. Juan Manuel Martínez Morín, presidente de la AET, señaló la falta de personal básico como uno de los grandes lastres actuales, aunque aportó una visión optimista sobre el relevo generacional: “Las nuevas generaciones llegan con una mayor cualificación técnica. El verdadero reto ahora es fortalecer la colaboración directa entre las empresas y los centros educativos para alinear esa formación con la realidad del mercado”.
Esta postura encontró eco en la visión de Javier Jaso, responsable de transporte en AECOC, quien aportó una perspectiva más pragmática. Para Jaso, el impacto real de la IA es hoy muy limitado, ya que las empresas se enfrentan a problemas urgentes que la tecnología aún no puede resolver por sí sola, como el colapso en los muelles de carga o la grave escasez de mozos de almacén y conductores.
Por su parte, Nuria Lacaci, Secretaria General de la Asociación de Cargadores de España (ACE), defendió que la digitalización y la sostenibilidad son ineludibles. Lacaci subrayó que las competencias en IA ya no pueden reservarse a los perfiles técnicos, sino que deben permear en todos los niveles laborales para garantizar la eficiencia operativa y la reducción de costes.
La brecha digital y el “síndrome de mi tesoro” con los datos
Uno de los momentos más críticos del panel abordó la efectividad de la IA, la cual depende exclusivamente de un factor: la calidad de los datos. Sin embargo, los expertos señalaron una profunda inmadurez en la gobernanza de la información corporativa, especialmente entre las pymes y los autónomos, que conforman el grueso del tejido logístico español.
Frente a las grandes corporaciones que ya implementan sistemas predictivos, la pequeña y mediana empresa se frena por la falta de recursos y el recelo a compartir información. Esta cultura, definida durante el debate como la actitud de “mis datos son mi tesoro”, impide la creación de espacios de datos compartidos que harían al sector más competitivo. En este sentido, se reclamó a la administración pública un papel proactivo: no solo como regulador, sino como proveedor de datos estandarizados y abiertos (como los de distribución urbana de mercancías) que sirvan de materia prima para los algoritmos.
Aportando precisamente la perspectiva de la administración pública, Eduardo San Román incidió en que el éxito de esta tecnología requiere además un cambio urgente hacia una cultura cooperativa. San Román destacó la importancia de fomentar una verdadera colaboración privada-privada para multiplicar la eficiencia logística, poniendo como referente de éxito el modelo operativo del aeropuerto de Schiphol frente al de Barajas.
Menos revolución, más evolución operativa
Lejos de discursos sobre disrupción absoluta, los expertos coincidieron en dónde reside el valor inmediato de la IA para la logística actual. La tecnología debe centrarse en “evolucionar” el sector, automatizando tareas de bajo valor (como la persecución telefónica de información de cargas) y mejorando áreas específicas:
• Gestión de incidencias: La IA es clave para “apagar fuegos” en tiempo real y crear planes de contingencia ante interrupciones de la cadena de suministro.
• Intralogística: Optimización de procesos dentro del almacén antes que en la carretera.
• Formación analítica: Se criticó duramente el diseño actual de la Formación Profesional —citando el caso del grado de conductor que ni siquiera incluye la obtención de los carnets—. La nueva capacitación no debe enseñar a programar IA, sino a hacerle las preguntas correctas y analizar sus resultados.
Mirando hacia 2030, mientras algunos ponentes señalaron al vehículo autónomo como el próximo gran salto, la petición generalizada a corto plazo fue unánime: el sector necesita seguridad jurídica para invertir, una colaboración privada-privada real para ganar eficiencia logística y dejar atrás el ruido mediático de la Inteligencia Artificial para empezar a hablar de resultados medibles.
Desde la AET, seguiremos trabajando para tender puentes entre la innovación tecnológica y las realidades operativas de los profesionales del transporte.

