IA ayuda a detectar costos ocultos en la logística argentina
La inteligencia artificial en la logística argentina empieza a utilizarse para detectar costos ocultos dentro de las operaciones. La tendencia gana relevancia mientras los costos logísticos acumularon un aumento de 22,2% durante el primer semestre de 2026, según el índice CEDOL-UTN.
El indicador elaborado por la Universidad Tecnológica Nacional para la Cámara Empresaria de Operadores Logísticos registró incrementos mensuales de al menos 1,8% desde marzo. Ante esta presión, los operadores buscan identificar pérdidas que no siempre aparecen en los reportes tradicionales.
Consumos excesivos de combustible, tiempos muertos, recorridos ineficientes y desgaste prematuro de neumáticos forman parte de esos costos. Yusen Logistics Argentina incorporó herramientas de telemetría, monitoreo inteligente e inteligencia artificial para medir estos factores.
Tecnología para medir la operación
Las plataformas permiten monitorear en tiempo real variables asociadas con cada vehículo y conductor. Entre ellas figuran el consumo de combustible, los patrones de frenado y aceleración, los tiempos de ralentí y el estado mecánico.
La compañía también utiliza inteligencia artificial dentro de las cabinas para detectar situaciones de riesgo. Distracciones, fatiga y distancias inseguras pueden generar alertas y alimentar programas de capacitación para los conductores.
Carlos Marazzi, presidente de Yusen Logistics Argentina, señaló que la empresa busca convertir la información en eficiencia mediante inversiones tecnológicas. Para la compañía, estas herramientas también permiten generar resultados y acompañar los objetivos de sus clientes.
Anahi Perharic, Corporate Sustainability Regional Head de Yusen Logistics, sostuvo que las tecnologías pasaron de ser una opción a una condición para competir. Matías Gómez, gerente de Operaciones, explicó que los tableros permiten identificar dónde se pierde dinero y qué factores explican esas pérdidas.
De la medición a la eficiencia de la cadena
Según Gómez, antes de estas herramientas algunos costos podían detectarse, pero no cuantificarse por viaje o conductor. El monitoreo permite ahora asociar consumos, tiempos y desgastes con comportamientos específicos de la operación.
La empresa plantea extender este modelo a más segmentos de su flota y clientes. También busca incorporar mantenimiento predictivo y ampliar el análisis hacia proveedores de transporte.
El objetivo es trasladar la información operativa a los reportes de sustentabilidad entregados a los clientes. De esta manera, la inteligencia artificial en la logística argentina se incorpora como herramienta para medir eficiencia, detectar pérdidas y gestionar costos ocultos que antes permanecían fuera de los indicadores habituales.
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