![](\"https:\/\/es.gizmodo.com\/app\/uploads\/2026\/07\/Gizmodo-63-3-1024x683.jpg\")
<\/p>\n<\/p>\n
La inteligencia artificial generativa comenz\u00f3 respondiendo consultas y produciendo textos, pero su siguiente etapa apunta a ejecutar tareas completas dentro de las empresas. En sectores como la log\u00edstica, los nuevos agentes de IA pueden seguir un env\u00edo, consultar sistemas internos, completar registros y actuar ante retrasos sin esperar instrucciones humanas para cada paso.<\/p>\n
Santiago Siri, emprendedor tecnol\u00f3gico argentino y referente del ecosistema de software, considera que esta evoluci\u00f3n puede tener un impacto especialmente importante en la gesti\u00f3n de cadenas de suministro. En una entrevista con Movant, se\u00f1al\u00f3 que los agentes no solo servir\u00e1n para atender clientes, sino tambi\u00e9n para reducir la burocracia interna que todav\u00eda depende de correos, formularios y actualizaciones manuales.<\/p>\n
Un agente de inteligencia artificial se diferencia de un chatbot tradicional porque no se limita a proporcionar informaci\u00f3n. Puede interpretar un objetivo, planificar diferentes pasos, consultar herramientas empresariales y ejecutar acciones dentro de los permisos que haya recibido.<\/p>\n
En una operaci\u00f3n log\u00edstica, por ejemplo, podr\u00eda comprobar d\u00f3nde se encuentra un pedido, detectar que una entrega est\u00e1 demorada, consultar una alternativa de transporte, actualizar el sistema y preparar un mensaje para el cliente. Tambi\u00e9n podr\u00eda revisar documentos, registrar incidencias o clasificar solicitudes que actualmente necesitan intervenci\u00f3n humana.<\/p>\n
Microsoft ya utiliza sistemas similares dentro de sus propias cadenas de suministro. La compa\u00f1\u00eda afirma que cuenta con m\u00e1s de 25 agentes y aplicaciones de IA para tareas como previsi\u00f3n de demanda, administraci\u00f3n de repuestos y selecci\u00f3n de rutas seg\u00fan costos, duraci\u00f3n y emisiones. Su objetivo es superar los 100 agentes durante 2026.<\/p>\n
Esto no significa que las operaciones puedan quedar completamente desatendidas. Los agentes necesitan acceder a informaci\u00f3n confiable, trabajar con l\u00edmites definidos y mantener supervisi\u00f3n humana, especialmente cuando toman decisiones que afectan compras, inventarios, costos o compromisos con clientes.<\/p>\n
La segunda tecnolog\u00eda destacada por Siri son los gemelos digitales. Se trata de representaciones virtuales de objetos, instalaciones o sistemas reales que reciben datos actualizados para reproducir su comportamiento. Una empresa puede crear el gemelo digital de un dep\u00f3sito, una flota de camiones o incluso de toda su cadena log\u00edstica.<\/p>\n
La principal ventaja es la posibilidad de realizar experimentos sin alterar la operaci\u00f3n verdadera. Una compa\u00f1\u00eda podr\u00eda simular qu\u00e9 suceder\u00eda si aumenta el precio del combustible, se bloquea un puerto, una tormenta interrumpe una carretera o un proveedor deja de entregar productos.<\/p>\n
Tambi\u00e9n podr\u00eda evaluar si conviene abrir un nuevo centro de distribuci\u00f3n, cambiar determinadas rutas o incrementar el inventario antes de una temporada de alta demanda. Los resultados no garantizan lo que ocurrir\u00e1, pero permiten comparar escenarios con m\u00e1s informaci\u00f3n y menos intuici\u00f3n.<\/p>\n
Seg\u00fan Microsoft, los gemelos digitales aplicados a log\u00edstica ya permiten modelar almacenes, centros de distribuci\u00f3n, l\u00edneas de producci\u00f3n y redes de transporte. Al incorporar inteligencia artificial, estos entornos pueden predecir resultados, identificar cuellos de botella y recomendar cambios antes de realizar inversiones f\u00edsicas.<\/p>\n