En la industria del autotransporte y la logística, la adopción de herramientas de Inteligencia Artificial (IA) se encuentra en un punto de inflexión. Mientras los equipos de tráfico, coordinadores de taller y analistas de rutas reportan avances notables en productividad individual, los mandos medios y directivos se enfrentan al reto de escalar estas acciones hacia el resultado global de sus compañías.
La más reciente encuesta global sobre el estado de la IA elaborada por McKinsey & Company confirma esta brecha operativa: el 80% de los profesionales afirma que la IA ha mejorado su eficiencia personal, pero sólo el 37% de las organizaciones reporta un impacto positivo en sus ingresos o rentabilidad, una cifra que se ha mantenido prácticamente estancada en comparación con el año anterior.
En el sector logístico, donde los márgenes se cuidan on lupa y el diésel junto con el mantenimiento consumen la mayor parte del presupuesto, pasar de la productividad individual al retorno de inversión corporativo exige tomar decisiones firmes de arquitectura tecnológica, economía de procesos y liderazgo.
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A partir del análisis de cuatro líderes globales de McKinsey, desglosamos las cuatro perspectivas estratégicas que los directores de empresas de autotransporte pueden asumir para transformar el impulso tecnológico en valor financiero real y de largo aliento.
- Asumir una mayor responsabilidad en la agenda de IA
El auge de herramientas avanzadas de desarrollo y codificación asistidas por IA está transformando las decisiones de la tecnología en las empresas. De acuerdo con la investigación, casi un tercio de las empresas ha descartado la compra de software comercial de terceros debido a que ahora cuentan con la capacidad interna para desarrollar soluciones a la medida.
Para Lieven Van der Veken, socio sénior y líder global de QuantumBlack (la división de IA de McKinsey), esto representa un cambio cultural clave. Hasta hace poco, los empresarios asumían que cualquier desarrollo tecnológico estaba fuera del alcance de sus equipos y requería proveedores externos costosos.
Hoy, la Alta Dirección debe decidir estratégicamente qué capacidades diferencian el servicio. Por ejemplo, algoritmos propios para asignación de cargas o modelos predictivos de mantenimiento para su tipo de flota.
¿Qué conviene subcontratar? Por ejemplo, sistemas estándar de facturación o módulos de carta porte.
No se trata de desarrollar todo internamente, sino de tener el control sobre qué datos y capacidades le dan ventaja competitiva a la compañía.
- Transformar el impulso de los empleados en rendimiento empresarial
Uno de los hallazgos más reveladores del estudio es que entregarle una herramienta de IA a un colaborador sólo acelera la tarea que ya realizaba, pero no transforma el negocio.
Como señala Dan Tinkoff, socio sénior de QuantumBlack:
«Darle a un empleado una herramienta de IA puede agilizar una tarea existente; rediseñar un flujo de trabajo en función de las posibilidades que ofrece la IA puede cambiar la rentabilidad y el rendimiento del proceso».
En el autotransporte, automatizar el envío de reportes de telemetría por correo ahorra minutos a un analista. En cambio, rediseñar el proceso de despacho de unidades para que un modelo analítico asigne automáticamente el tractocamión, la bahía de carga, la estación de recarga y los horarios de conducción y descanso, por ejemplo, transforma la rentabilidad operativa de toda la operación.
3. Tratar la economía de la IA como una disciplina de gestión
A medida que las aplicaciones de IA se vuelven más complejas, surge un nuevo desafío financiero: el consumo de recursos computacionales. Un 20% de los encuestados señala que los costos operativos de la tecnología (incluidos los costos por uso de tokens y procesamiento en la nube) han limitado el escalamiento de la IA en sus organizaciones.
Michael Chui, investigador sénior de McKinsey, califica esta conversación entre directores financieros (CFO) y directores de tecnología como la gestión de la «tokenomía» y el retorno de inversión de la IA.
Aunque el costo por token ha bajado, la cantidad de tokens que consumen las tareas complejas —como el razonamiento profundo para el mantenimiento preventivo de un motor o la optimización multivariable de rutas— ha crecido exponencialmente.
En el transporte, donde cada centavo por kilómetro cuenta, la IA no es «demasiado barata para no medirla». Requiere el mismo rigor presupuestal que la compra de neumáticos o el consumo de combustible.
4. Apoyarse en las mejores prácticas de los ‘líderes de alto rendimiento’
El estudio revela que sólo 6% de las empresas logra generar un valor financiero extraordinario y transformador mediante la IA. Sin embargo, este grupo reducido comparte patrones claros de gestión:
- Tienen 3.3 veces más probabilidades de utilizar la IA para transformar radicalmente su modelo de negocio y no sólo para recortar gastos menores.
- El 73% ha rediseñado fundamentalmente sus flujos de trabajo en torno a la IA (frente a sólo el 25% del resto de las empresas).
- Mantienen la supervisión humana en la toma de decisiones, combinando la predicción del algoritmo con el criterio del personal operativo experimentado.
Tara Balakrishnan, socia asociada de McKinsey, enfatiza que las empresas de alto rendimiento se diferencian por la coherencia estratégica: alinean el liderazgo de la Dirección General con el rediseño operativo, la gestión de riesgos y la medición rigurosa del impacto financiero.
La ruta directiva para el autotransporte
En 2026, el reto para las empresas de autotransporte ya no es experimentar con pilotos aislados de Inteligencia Artificial, sino tener la disciplina directiva para integrar la tecnología en el corazón operativo del negocio.
La brecha entre la productividad del empleado y la rentabilidad de la flota sólo se cerrará cuando las empresas rediseñen la forma en que se mueven las mercancías, cuide la economía de sus sistemas y ponga la analítica al servicio de la operación.
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