La adopción de la inteligencia artificial (IA) en la gestión de inventarios está comenzando a generar un cambio estructural en las operaciones logísticas de las empresas peruanas. Aunque aún no es generalizada, los primeros resultados muestran que esta tecnología optimiza la toma de decisiones, mejora la eficiencia y equilibra el nivel de servicio con la inversión en inventarios.
Renzo Estrada Morriberón, jefe del Centro de Excelencia Almacenes en Alicorp, afirma: “La IA llegó para quedarse. Son cada vez más las empresas que la integran a sus procesos; en específico en la gestión de inventarios tiene especial potencial al permitir un paso claro desde enfoques reactivos hacia modelos predictivos y basados en datos”.
De la reacción a la predicción en la gestión de inventarios
La inteligencia artificial permite pasar de decisiones reactivas a modelos predictivos. Según Estrada Morriberón, esto permite “un mejor balance entre nivel de servicio y capital de trabajo, y mayor capacidad de respuesta frente a cambios en la demanda”.
Sergio Muñoz Valenzuela, jefe de Supply Chain en Arcor Perú, señala que la adopción aún no es generalizada: “Una parte importante de las empresas continúa dependiendo de procesos manuales, en gran medida debido al bajo costo relativo de la mano de obra”.
Sin embargo, las empresas que ya integraron IA muestran mejoras en planificación de compras, conteo cíclico de inventarios y toma de decisiones en retail y consumo masivo.
Procesos clave impactados por la inteligencia artificial
La IA impacta especialmente en procesos con alta variabilidad, como el pronóstico de demanda. Estos modelos incorporan variables como promociones, estacionalidad y comportamiento por canal, reduciendo quiebres de stock y sobreinventarios.
Estrada explica que la IA permite “diferenciar decisiones por producto o canal y lograr un mejor equilibrio entre nivel de servicio y capital de trabajo”.
También optimiza políticas de inventario, puntos de reposición y reabastecimiento automático, priorizando decisiones estratégicas frente a tareas repetitivas.
Muñoz añade: “A través de modelos predictivos basados en redes neuronales, machine learning y modelos estadísticos, las empresas pueden estimar con mayor precisión la demanda futura”.
Adopción parcial y desafíos en el contexto peruano
Pese a los avances, la implementación de IA sigue siendo fragmentada. Renzo Estrada Morriberón advierte: “Los principales desafíos no están tanto en la tecnología, sino en contar con datos confiables y lograr una mejor integración entre áreas”.
Muñoz señala que los costos de software y la dependencia de proveedores especializados limitan la adopción. En este contexto, las startups tecnológicas juegan un rol clave al ofrecer soluciones más accesibles y modulares.
Sin embargo, el factor humano sigue siendo determinante. La falta de capacidades en análisis de datos y la resistencia cultural ralentizan la transformación.
Criterio humano y colaboración con la inteligencia artificial
Aunque la IA aporta análisis avanzados, el criterio humano sigue siendo indispensable. Estrada señala: “La IA captura patrones y relaciones que nosotros no vemos fácilmente, pero los equipos aportan contexto, intuición basada en experiencia y comprensión del negocio”.
Muñoz advierte que la lenta adopción cultural mantiene la dependencia de procesos manuales, limitando la eficiencia organizacional.
La combinación entre IA y experiencia humana permite liberar tiempo operativo para actividades de mayor valor estratégico.
Datos, procesos y brechas organizacionales
Uno de los principales obstáculos no es tecnológico, sino organizacional. Estrada indica: “Persisten retos en la calidad y confiabilidad de la información”.
Muñoz añade que muchas empresas no cuentan con datos depurados ni estructurados: “Antes de aplicar modelos avanzados, existe un trabajo previo fundamental de ordenamiento, estandarización y calidad de datos”.
También existe una brecha de competencias en el uso de herramientas analíticas, lo que limita la escalabilidad de los procesos.
Transformación cultural y enfoque estratégico
La implementación de IA requiere una visión estratégica clara. Estrada afirma: “El verdadero desafío no es incorporar inteligencia artificial, sino preparar a las organizaciones para trabajar con ella”.
La tecnología debe estar alineada con los objetivos del negocio y acompañada de indicadores de impacto.
Muñoz advierte: “Implementar IA sin un objetivo definido suele llevar a proyectos que no generan valor real”.
IA como catalizador de decisiones logísticas
La inteligencia artificial no reemplaza al criterio humano, sino que lo potencia. Permite mayor velocidad de análisis, reducción de incertidumbre y mejora en la planificación.
Estrada resume: “Los mejores resultados provienen de equipos que ven a la IA como un asistente de decisiones”.
Muñoz añade que, aunque habrá mayor automatización en tareas operativas, la participación humana seguirá siendo clave en la planificación y toma de decisiones estratégicas.
Un cambio estructural en construcción
El panorama muestra avances iniciales en la adopción de inteligencia artificial en inventarios, especialmente en grandes empresas y sectores como retail. Sin embargo, la implementación sigue siendo parcial.
Las principales barreras son la calidad de los datos, la capacitación de los equipos y la resistencia cultural. El éxito dependerá de la integración equilibrada entre tecnología, personas y procesos.
La inteligencia artificial se perfila como un aliado estratégico que no sustituye el criterio humano, sino que lo amplifica, fortaleciendo la eficiencia, la planificación y la toma de decisiones en la gestión de inventarios.
Lee el artículo completo en la edición 57 de Logística 360 Perú, págs. 56-59: https://logistica360.pe/nuestras-ediciones/
