La automatización del picking avanza en los centros de distribución peruanos, aunque todavía de manera desigual y progresiva. Las empresas de mayor escala ya incorporan distintas soluciones, mientras otras avanzan mediante tecnologías de apoyo al operario. En este proceso, las exigencias del comercio electrónico, los mayores volúmenes de pedidos, la complejidad de los SKU y la necesidad de elevar productividad y precisión están impulsando nuevas decisiones.

Sin embargo, los especialistas coinciden en un punto: la tecnología no debe preceder al conocimiento de la operación. Antes de incorporar robots, las empresas necesitan entender sus procesos, validar sus datos, dimensionar la inversión y definir qué problema buscan resolver.

Una adopción que avanza, pero sin un patrón único

El mercado peruano se encuentra en una etapa de adopción creciente, aunque heterogénea. Las operaciones de mayor escala, especialmente en retail, comercio electrónico, consumo masivo y operadores logísticos, avanzan con mayor rapidez. En compañías medianas, en cambio, el proceso suele ser gradual y comienza con herramientas de apoyo al trabajador.

Berenis Alonzo Corimanya, profesional en Logística Internacional y Comercio Exterior (especializada en eficiencia logística), identifica este comportamiento como una “automatización por capas”. Según explica, algunas grandes operaciones ya incorporan sistemas automatizados, mientras muchas empresas avanzan mediante WMS, radiofrecuencia y picking asistido. La escala de adopción depende del volumen, la complejidad y la capacidad de inversión de cada operación.

Fernando Cáceres Huamán, ingeniero industrial especialista en cadena de suministro (operaciones y consultoría), considera que el nivel de adopción es intermedio y mantiene una tendencia ascendente. A su juicio, el avance no presenta una pendiente pronunciada debido a la inestabilidad político económica del país. También advierte que la automatización del picking no es una herramienta reciente: el mercado ya ha pasado de observar la tendencia a cuestionar y analizar su conveniencia antes de adoptarla.

Para Ernesto Velarde Ovalle, ejecutivo senior en Supply Chain y Operaciones Logísticas, la discusión está dejando de centrarse en si se debe automatizar. El foco empieza a desplazarse hacia la identificación del proceso que conviene intervenir y el nivel de inversión que requiere.

“La empresa que empieza por el problema operativo correcto tiene muchas más posibilidades de capturar valor”, señala Velarde.

Alonzo incorpora a este escenario el crecimiento del comercio electrónico. En 2024, esta actividad movilizó US$15.600 millones y alcanzó 18,7 millones de compradores. Durante el primer semestre de 2025, registró un crecimiento adicional de 18%, según los datos mencionados por la especialista. Este contexto incrementa la presión sobre las operaciones para preparar más pedidos, en menos tiempo y con mayor precisión.

El picking concentra una oportunidad de productividad

La preparación de pedidos constituye uno de los principales puntos de atención dentro del almacén. La robótica puede intervenir especialmente sobre los desplazamientos, la repetición de tareas y la necesidad de mantener ritmos estables durante periodos de alta demanda.

Alonzo señala que uno de los mayores desperdicios del picking está relacionado con el tiempo que el operario dedica a desplazarse y buscar productos. Los robots móviles pueden acercar la mercadería al trabajador, permitiendo preparar más pedidos en menos tiempo y responder mejor durante campañas o temporadas de mayor demanda.

La precisión constituye otra dimensión relevante. Una correcta integración con el WMS y los sistemas de control puede ayudar a disminuir errores asociados con producto, cantidad o ubicación. Para Fernando Cáceres Huamán, la variabilidad y las fallas pueden reducirse significativamente cuando existe una adecuada selección, configuración y mantenimiento de la tecnología.

La respuesta ante picos también cambia. Alonzo explica que durante campañas como los Cyber, controles necesarios, entre ellos el doble pistoleo caja por caja, pueden convertirse en cuellos de botella. Tecnologías como voice picking, pick-to light, visión artificial y validaciones automáticas pueden guiar la preparación y reducir tiempos.

En términos económicos, Alonzo estima que el picking puede representar hasta 55% del costo operativo de un almacén. Por ello, una mejora en esta etapa puede repercutir en productividad, rentabilidad y nivel de servicio.

El resultado, sin embargo, no debería medirse únicamente por la velocidad. “Para mí, el verdadero valor aparece cuando productividad, exactitud, seguridad y nivel de servicio mejoran de manera conjunta, no cuando solo sube la velocidad de preparación”, sostiene Velarde.

Antes del robot: procesos, datos y retorno de inversión

Los especialistas sitúan uno de los principales riesgos antes de la adquisición de la tecnología. Automatizar un proceso que no está correctamente diseñado, cuyos datos presentan inconsistencias o cuya operación no ha sido suficientemente estudiada puede trasladar sus problemas al nuevo sistema.

La confiabilidad de la información resulta igualmente determinante. Diferencias de inventario, ubicaciones incorrectas, datos incompletos o procedimientos que cambian según el operario pueden comprometer una implementación. “Primero se ordenan los procesos, los datos y el inventario; después se elige la tecnología que realmente aporte valor”, plantea Alonzo.

Velarde propone partir de una base cuantitativa. Antes de automatizar, las empresas deberían conocer sus volúmenes, líneas por pedido, perfil ABC de los SKU, estacionalidad, crecimiento esperado, recorridos, productividad actual y restricciones físicas del centro de distribución.

Cáceres amplía el análisis hacia la gestión del cambio. Para él, costos, procesos y capacidades deben formar parte de la evaluación de cualquier empresa que implemente robótica. La proyección financiera debe incorporar el Costo Total de Posesión, así como los ahorros y mejoras obtenidos con la solución.

La infraestructura constituye otra condición. Alonzo plantea revisar volumen de pedidos, estacionalidad, variedad, dimensiones y rotación de los SKU, además del layout, los pisos, la conectividad y el soporte técnico. Cáceres agrega la necesidad de proyectar la demanda, los espacios de almacenamiento, la capacidad del robot y la vigencia de la tecnología respecto de los productos que continuarán en el catálogo.

“Una tecnología puede ser muy eficiente de manera aislada y, aun así, no funcionar como parte del sistema completo”, advierte Alonzo.

Elegir tecnología según el cuello de botella

La variedad de soluciones disponibles hace que la decisión no pueda reducirse a escoger el robot con mayor autonomía. El punto de partida debe ser el problema concreto que presenta cada operación.

Alonzo propone evaluar volumen de pedidos, variabilidad de los SKU, velocidad requerida, infraestructura disponible, retorno esperado, picos de demanda y proyección de crecimiento. Una solución adecuada para las condiciones actuales podría convertirse en una restricción si la empresa modifica su escala en los siguientes años.

Por eso, no todas las operaciones necesitan robots móviles o sistemas de mayor autonomía. Radiofrecuencia, pick-to-light, voice picking, put-to light y otras ayudas de transporte pueden generar mejoras importantes cuando el problema está asociado con precisión, capacitación o determinados movimientos. En otros casos, sistemas goods to-person, robots móviles autónomos, sistemas automatizados de almacenamiento y recuperación o soluciones robotizadas pueden resultar más adecuados.

La metodología de decisión, para Fernando Cáceres Huamán, debe combinar números y criterio técnico. Su propuesta contempla una matriz comparativa en la que los factores, su ponderación y la calificación son definidos por el grupo técnico encargado de evaluar las alternativas.

“Los Factores y su Ponderación resultan de la experiencia del grupo técnico de personas que evaluarán, al igual que la calificación que puede ser entre 0 y 10. Siendo 10 la mejor calificación”, indica.

Alonzo coincide con esta lógica y propone medir productividad, precisión, costo por pedido y nivel de servicio.

Hacia centros de distribución híbridos

La evolución esperada en Perú no apunta, según los especialistas, hacia una sustitución masiva de personas. La perspectiva dominante es la de operaciones híbridas, donde la tecnología y los equipos humanos desempeñen funciones complementarias.

Alonzo también proyecta centros de distribución híbridos. En este modelo, la tecnología asumiría movimientos repetitivos y procesamiento de información, mientras las personas concentrarían su trabajo en controles, excepciones y toma de decisiones. Este escenario requerirá además talento capaz de operar, mantener e interpretar los datos generados por las soluciones.

El crecimiento del comercio electrónico seguirá ejerciendo presión sobre estas operaciones. Velarde señala que el cliente está acostumbrándose a plazos de entrega más cortos y mayor visibilidad del pedido. Esto obliga a preparar más órdenes, con menos unidades por pedido y en ventanas cada vez menores. Alonzo considera posible la aparición de centros de micro-fulfillment en zonas urbanas, especialmente en categorías donde la velocidad de entrega justifique mantener inventario cerca del consumidor. Pero también advierte que la velocidad del centro de distribución depende del funcionamiento de toda la cadena. Un robot puede reducir recorridos internos, pero no solucionar un inventario incorrecto, una reposición tardía o información que no llega oportunamente.

Cáceres plantea que la incorporación de robótica puede aportar productividad, ahorro y competitividad, pero también modifica la participación humana en los procesos. Por ello, considera necesario anticipar ese impacto mediante planes de capacitación tecnológica y formación en análisis, así como en aquellas capacidades en las que las personas puedan continuar aportando a los objetivos de la empresa.

El desafío, entonces, no se limita a automatizar. Para Alonzo, Velarde y Cáceres, la evolución de los centros de distribución exige conocer primero la operación, seleccionar la tecnología adecuada, medir sus resultados y preparar a las personas para el nuevo modelo.

En palabras de Velarde, el objetivo será diseñar centros que no solo sean más automáticos, sino también más adaptables. Y, para Cáceres, queda una tarea central para los profesionales logísticos: dominar los procesos e informarse sobre la variedad de tecnologías robóticas disponible para elegir aquella que responda realmente a las necesidades de cada empresa.

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