La inteligencia artificial (IA) se ha posicionado como un motor clave de innovación en diversos sectores. En Uruguay, la aplicación de estas tecnologías en la logística está revolucionando la operación del transporte y distribución, logrando no solo importantes ahorros operativos y reducción de emisiones de CO₂, sino también impulsando la competitividad empresarial y la generación de oportunidades laborales en el ámbito tecnológico.
En este artículo, profundizaremos en cómo la IA optimiza rutas de transporte, explicaremos brevemente el proceso de análisis de datos logísticos, revisaremos iniciativas locales y casos de éxito, y destacaremos los impactos económicos y sociales derivados de esta transformación verde en la logística.
Uno de los principales desafíos en la logística es minimizar el consumo de combustibles y, por ende, las emisiones de CO₂. Según un informe respaldado por la Cámara de la Economía Digital del Uruguay (CEDU), la implementación de la IA en la logística de última milla puede reducir hasta un 30% las emisiones de CO₂ durante los despachos. Esto se logra mediante:
Optimización de rutas:
La IA utiliza algoritmos de aprendizaje automático para analizar datos en tiempo real (tráfico, condiciones climáticas, horarios y cargas de vehículos). Estos modelos identifican las rutas más eficientes, lo que puede reducir la cantidad de kilómetros recorridos en un 20-30%.
Reducción de vehículos:
Además de optimizar rutas, el sistema permite consolidar cargas y aprovechar viajes de retorno, disminuyendo en un 10% el número de vehículos necesarios, lo que repercute directamente en la disminución del consumo de combustible y las emisiones.
Esta revolución en eficiencia operativa genera un doble beneficio: mejora la competitividad de las empresas al reducir costos operativos y contribuye a la sostenibilidad ambiental.
Fuente: CEDU – Logística Verde
Con miras al futuro, el Gobierno de Uruguay aprobó la Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial 2024-2030, un plan integral que promueve el desarrollo y uso ético de la IA en distintos sectores, incluida la logística. Esta estrategia no solo fortalece la competitividad del país en el ámbito tecnológico, sino que también pone énfasis en la sostenibilidad y la inclusión social a través de:
Políticas de capacitación y desarrollo del talento tecnológico:
Se impulsan programas de formación para profesionales en tecnología y programación, fomentando la creación de empleo de calidad.
Inversión en infraestructura tecnológica:
Se destinan recursos a proyectos e investigaciones que propician innovar en el análisis de datos y en la optimización de operaciones logísticas.
Integración transversal de la IA:
Se incentiva la colaboración entre sector público y privado para implementar soluciones de IA que mejoren no solo la eficiencia operativa, sino que también generen impacto social positivo.
Fuente: Gobierno de Uruguay – Estrategia Nacional de IA 2024-2030
La startup LlegoYa es un claro ejemplo de cómo las empresas uruguayas están adoptando la IA para transformar sus operaciones logísticas. Entre marzo y mayo de 2025, LlegoYa gestionó más de 1,000 envíos, optimizando 20,000 kilómetros y evitando la emisión aproximada de 12,500 kilogramos de CO₂.
Entre los aspectos destacados de su implementación se encuentra:
Optimización de cargas y rutas:
Mediante algoritmos de aprendizaje automático, la empresa identificó trayectos con viajes de retorno o la consolidación de cargas, reduciendo significativamente recorridos innecesarios.
Retos superados:
Uno de los principales desafíos fue integrar datos de fuentes heterogéneas (sistemas de tráfico en tiempo real, condiciones climáticas y disponibilidad de vehículos). LlegoYa implementó procesos de recolección y tratamiento de datos para alimentar sus modelos predictivos, lo que permitió ajustar dinámicamente las rutas.
Fuente: ICI Forestal – Ejemplo de implementación
Otro ejemplo a destacar es el de la empresa EcoTrans, que ha integrado soluciones de IA en la coordinación de la logística de carga consolidada. Aunque no tan difundida como LlegoYa, EcoTrans ha logrado una mejora sustancial en la eficiencia de sus operaciones al:
Minimizar tiempos de espera:
Mediante el análisis predictivo, la empresa sincroniza la llegada de cargas y la disponibilidad de vehículos, optimizando tanto la ocupación de cada transporte como la reducción de tiempos muertos.
Aumentar la competitividad:
Este enfoque se traduce en menores costos de operación, lo que a su vez impacta positivamente en los precios para el cliente final y fomenta la reingeniería de procesos en toda la cadena de suministro.
Estos casos demuestran que la integración de IA en la logística es un factor clave para aumentar la eficiencia operativa y fomentar prácticas empresariales más sostenibles.
A grandes rasgos, el proceso de optimización de rutas basado en IA incluye los siguientes pasos:
Recolección de datos:
Se recopilan datos de diversas fuentes, como sensores en vehículos, información de tráfico en tiempo real, condiciones meteorológicas y datos históricos de entregas.
Análisis mediante algoritmos de aprendizaje automático:
Estos algoritmos procesan la información para identificar patrones y predecir variables relevantes (como congestiones potenciales o condiciones climáticas adversas).
Generación de rutas óptimas:
Con base en esos análisis, la IA calcula las rutas que minimizan la distancia recorrida y los tiempos de espera, reduciendo así el consumo de combustible y las emisiones de CO₂.
Retroalimentación y ajuste continuo:
Los sistemas son capaces de aprender de los resultados y ajustar sus predicciones, mejorando continuamente la eficiencia del proceso.
Esta metodología no solo se traduce en ahorro de recursos, sino también en una gestión ambientalmente responsable y en el fortalecimiento de la competitividad de las empresas.
La optimización logística mediante IA tiene varios beneficios tangibles tanto a nivel económico como social:
Competitividad y reducción de costos:
Empresas que adoptan estas tecnologías logran reducir sus costos operativos significativos, lo cual puede ser un factor determinante para expandir sus operaciones y competir en mercados internacionales.
Generación de empleo y capacitación:
La implementación de soluciones basadas en IA promueve la creación de nuevos puestos de trabajo en áreas de tecnología y análisis de datos. Además, impulsa la capacitación y desarrollo del talento local en un sector estratégico para la economía.
Impacto social positivo:
La reducción de emisiones y la mejora en la eficiencia operativa contribuyen a mejorar la calidad de vida de las comunidades al disminuir los niveles de contaminación y fomentar una economía más sostenible y verde.
La inteligencia artificial está transformando la logística en Uruguay, potenciando una operación más verde, eficiente y socialmente responsable. La optimización de rutas mediante el análisis de datos en tiempo real permite una notable reducción de las emisiones de CO₂, mientras que las políticas nacionales y las innovadoras iniciativas locales, como las implementadas por LlegoYa y EcoTrans, demuestran que se está avanzando hacia un modelo de negocio sostenible.
Los beneficios de esta transformación van más allá del impacto ambiental, afectando positivamente la competitividad, la generación de empleo y la capacitación de talento en el sector tecnológico. Estas transformaciones posicionan a Uruguay como un referente en la integración de la IA y en la adopción de prácticas responsables en la industria logística.
En Agentify AI estamos comprometidos a apoyar a las empresas en su camino hacia la digitalización y la sostenibilidad. Si deseas conocer más sobre cómo la inteligencia artificial puede transformar tu negocio y contribuir a un futuro más verde, contáctanos para una consultoría personalizada.
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Última actualización: Octubre 2025.