El anuncio de Ocean Network Express (ONE) y MTI creando Quaveo no es una nota corporativa más. Es una señal estructural: la industria marítima dejó de “probar” Inteligencia Artificial (IA) y comenzó a diseñar empresas cuyo núcleo es la IA. Ya no se trata de dashboards más sofisticados ni de automatizar tareas aisladas, sino de reconfigurar el modelo operativo completo: optimización de flotas, automatización con agentes, soporte a decisiones en tiempo real, rediseño de procesos y nuevas formas de generar valor. El mensaje es brutalmente claro: la logística global está pasando de la visibilidad a la inteligencia operativa. Quien no integre IA en el corazón de su cadena quedará fuera de la conversación competitiva.
Cuando la logística deja de usar IA… y comienza a pensar con ella
La ventaja ya no está en “tener tecnología”, sino en cómo se integra a la lógica de negocio. Muchas organizaciones celebran visibilidad mientras otras delegan microdecisiones a sistemas inteligentes.
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Durante años, el sector confundió digitalización con digitalización cosmética. Tener tracking, portales y reportes parecía suficente. Hoy ya no lo es. La volatilidad geopolítica, la presión sobre márgenes, la congestión crónica y la complejidad documental exigen algo distinto: sistemas que no solo muestren lo que ocurre, sino que propongan qué hacer cuando el plan se rompe. La IA deja de ser una “capa” tecnológica para convertirse en una capa decisional. Eso es lo que Quaveo representa: una naviera que entiende que el futuro no está en operar barcos con software, sino en orquestar decisiones con inteligencia. No es futurismo. Es supervivencia industrial.
La sorpresa: América Latina no llega tarde
El error común es pensar que esta revolución ocurre únicamente en Asia, Europa o Estados Unidos. No es así. En México y América Latina, las Logtechs ya están operando con IA en entornos reales de negocio. No en pilotos de laboratorio, sino en operaciones diarias con importadores, exportadores, forwarders, agentes y áreas de supply chain que miden resultados en horas ahorradas, errores evitados y costos reducidos.
Hay plataformas que ya utilizan IA para automatizar flujos operativos, interpretar eventos complejos, detectar inconsistencias documentales, priorizar cargas según impacto financiero, anticipar disrupciones y sugerir acciones correctivas. No se trata solo de “ver” dónde está un contenedor, sino de que el sistema recomiende reprogramar un tramo, advierta un conflicto de fechas, identifique un error de mapeo de eventos con una naviera o alerte sobre un riesgo antes de que se transforme en atraso o sobrecosto.
El impacto es tangible: menos fricción entre áreas, menos dependencia de correos, llamadas y planillas paralelas, mayor consistencia en la información y una operación que deja de ser reactiva para volverse anticipatoria. La IA no reemplaza al operador logístico; lo eleva. Automatiza lo repetitivo, sugiere escenarios, reduce el ruido operativo y permite que el talento humano se concentre en lo que realmente agrega valor: negociar, resolver excepciones críticas, optimizar redes y diseñar estrategias de abastecimiento más resilientes.
Aquí está el punto incómodo para la industria: la ventaja ya no está en “tener tecnología”, sino en cómo se integra a la lógica de negocio. Muchas organizaciones siguen celebrando visibilidad mientras otras ya delegan microdecisiones a sistemas inteligentes. La brecha no será digital. Será decisional. Y en esa carrera, América Latina, contra todo pronóstico, no parte desde atrás.
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De cadenas visibles a cadenas que piensan
Lo que viene es más profundo que una nueva ola de software. Estamos entrando en una etapa donde las cadenas logísticas no solo se observan, sino que se corrigen en tiempo real. La combinación de IA, automatización y modelos agénticos permitirá que los sistemas reprogramen rutas, reasignen prioridades, gestionen excepciones y aprendan de cada operación. La logística deja de ser una secuencia de tareas para convertirse en un sistema adaptativo.
Eso redefine el juego competitivo para México. En un contexto de nearshoring, presión sobre tiempos de entrega y exigencia de trazabilidad, la capacidad de decidir rápido y bien se vuelve ventaja estructural. No se trata únicamente de mover más carga, sino de moverla con inteligencia. De reducir fricción en aduanas, puertos y transporte terrestre. De integrar datos dispersos –navieras, terminales, agentes, documentos– en una capa común de decisión. De pasar del “qué pasó” al “qué hacemos ahora”.
La lección de Quaveo es potente: las grandes navieras entendieron que el valor futuro no está solo en los activos físicos, sino en la inteligencia que los gobierna. Pero la historia no termina en Asia. En México y América Latina, las Logtechs ya están demostrando que es posible construir esta capa decisional desde la región, con conocimiento local, operación real y resultados medibles. No estamos importando el futuro. Lo estamos prototipando en nuestras propias cadenas.
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En logística del siglo XXI no ganará el más grande ni el más visible, sino el que mejor piense. Y en ese terreno, México y América Latina no están observando desde la orilla. Están diseñando el sistema. Porque el futuro de la logística no se predice: se ejecuta.
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Nota del editor: Gabriel Gurovich es Chief Evangelist Officer KLog.co Las opiniones publicadas en esta columna corresponden exclusivamente al autor.
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