La “uberización” de la última milla empuja el uso de inteligencia artificial para coordinar entregas

La expansión de plataformas colaborativas y flotas flexibles está reconfigurando la logística de última milla en América Latina y obliga a las empresas a replantear cómo organizan sus entregas. En ese nuevo esquema, la disponibilidad de repartidores o vehículos deja de ser el principal diferencial: el foco pasa a la capacidad de coordinar operaciones complejas con tecnología, datos e inteligencia artificial.

La llamada “uberización” de la logística se apoya en miles de conductores independientes y flotas tercerizadas que participan a diario en la distribución. Plataformas como Uber, Rappi, PedidosYa o Uber Direct aceleraron este modelo, que se combina con el crecimiento del comercio electrónico, las entregas en el mismo día y la demanda de servicios más ágiles.

En ese contexto, un estudio de IMARC Group proyecta que el mercado de logística de última milla en América Latina alcanzará un valor de US$ 47.500 millones en 2034. La cifra se explica por el aumento sostenido de los envíos y por la necesidad de operaciones más flexibles.

Para las compañías, el desafío se desplaza hacia la coordinación de miles de entregas con distintos operadores, horarios, zonas de cobertura y niveles de servicio, sin perder eficiencia ni afectar la experiencia del cliente. “La uberización cambió las reglas del juego. Hoy una empresa puede tener cientos de repartidores disponibles, pero si no cuenta con tecnología para asignar pedidos, optimizar recorridos y reaccionar en tiempo real frente a cambios operativos, la complejidad termina impactando directamente en los costos y en la experiencia del cliente. La ventaja competitiva ya no está en tener más vehículos, sino en tomar mejores decisiones con datos e inteligencia artificial”, afirmó Guillermo Castelli, CEO de QuadMinds.

La dinámica de las flotas flexibles suma variables: un conductor puede conectarse o desconectarse en cualquier momento, los pedidos se modifican de manera constante y los clientes esperan información en tiempo real sobre el estado del envío. En ese escenario, la inteligencia artificial, los algoritmos de optimización y el análisis predictivo permiten asignar pedidos automáticamente, recalcular rutas ante imprevistos, reducir kilómetros recorridos y mejorar la utilización de los vehículos.

Según datos de QuadMinds, la implementación de su plataforma puede traducirse en hasta 85% menos tiempo en la planificación de rutas, hasta 22% de reducción en costos de transporte, hasta 15% menos costos administrativos asociados a la distribución y hasta 50% menos tiempos muertos de espera, con un retorno de la inversión estimado en alrededor de seis meses.

El cambio también redefine el rol de las empresas, que pasan de administrar una flota estable a coordinar un ecosistema con vehículos propios, operadores logísticos, repartidores independientes, centros de distribución y clientes. “La logística dejó de ser un problema de transporte para convertirse en un problema de inteligencia operacional. La planificación manual ya no alcanza cuando una operación debe adaptarse en segundos a cancelaciones, nuevos pedidos, congestión de tránsito o cambios de disponibilidad de conductores. La tecnología pasó a ser el verdadero cerebro de la operación”, agregó Castelli.