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La logística del transporte entra en una nueva etapa en 2026, impulsada por la incorporación de inteligencia artificial en los sistemas de gestión de transporte. La combinación entre TMS e IA está permitiendo dejar atrás procesos manuales, baja visibilidad operativa y decisiones reactivas que siguen predominando en gran parte del sector en Latinoamérica.
De acuerdo con datos de QuadMinds, entre el 55% y el 65% de las empresas de transporte de la región aún gestiona sus flotas mediante procesos manuales o mixtos, apoyados en planillas y comunicaciones informales. Esta forma de operar genera ineficiencias como kilómetros vacíos, tiempos muertos, sobrecarga administrativa y fallas en el cumplimiento de entregas.
La adopción de un TMS con inteligencia artificial marca un punto de inflexión al permitir no solo centralizar información, sino también interpretarla en tiempo real, anticipar desvíos y optimizar rutas, flotas y cargas de manera automática. Según la compañía, este tipo de soluciones puede reducir hasta en un 15% los costos administrativos y disminuir hasta en un 50% los tiempos muertos asociados a esperas y replanificaciones.
Casos concretos ya reflejan estos resultados. En Chile, la empresa láctea Soprole logró reducir en un 85% el tiempo destinado a la planificación de rutas y disminuir en un 22% sus costos de transporte tras implementar un TMS con automatización avanzada. En el sector agroindustrial, Frutas Eloy duplicó la cantidad de pedidos gestionados sin aumentar su capacidad operativa, gracias a la optimización de recorridos y a una mayor visibilidad de la operación. Otros operadores, como BASANI, reportan mejoras sostenidas en la gestión de excepciones y en la reducción de tiempos improductivos.
La optimización inteligente permite, además, reducir entre un 8% y un 18% los kilómetros recorridos sin carga, elevar la puntualidad de entregas a niveles cercanos al 99% y liberar gran parte del tiempo de los responsables de flota para enfocarse en decisiones estratégicas. “El cambio ocurre cuando el sistema deja de mostrar solo lo que pasó y comienza a anticipar lo que va a pasar y qué conviene hacer”, explica Guillermo Castelli, CEO de QuadMinds.
Estudios internacionales refuerzan esta tendencia. Según McKinsey, las empresas que incorporan inteligencia artificial en logística pueden reducir hasta un 20% los tiempos de planificación y aumentar hasta un 25% la utilización de sus flotas.
Aunque la adopción avanza a distintos ritmos en países como Argentina y Chile, el desafío es común: información fragmentada y decisiones tardías. En ese contexto, 2026 se perfila como el año en que el TMS deja de ser una herramienta opcional para convertirse en el centro de decisiones logísticas, clave para mejorar eficiencia, competitividad y sostenibilidad en un mercado cada vez más exigente.
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