Costo de traslado, indicador clave de desempeño logístico

El costo de traslado de mercancías se ha convertido en el indicador clave de desempeño de la logística para las empresas mexicanas en 2025, eclipsando al servicio al cliente o el tiempo de entrega. Esta tendencia refleja la creciente importancia que los profesionales del sector le dan a este aspecto debido a factores macroeconómicos como la relación comercial con Estados Unidos.

A pesar de que el servicio al cliente sigue siendo un indicador importante en América Latina, tanto en México como en Brasil, el costo de traslado se posiciona como el más relevante para los profesionales del sector. Este hallazgo del estudio State of Logistics 2025 de SimpliRoute resalta la sensibilidad del mercado mexicano a las fluctuaciones económicas y comerciales a nivel internacional.

SimpliRoute señala que las tensiones comerciales que ha generado el gobierno de Donald Trump, incluyendo la imposición de aranceles a las mercancías, han llevado a una mayor atención al control y optimización de los costos de transporte. El estudio revela que 97% de los profesionales del sector logístico reconocen la importancia crítica de la logística para el éxito empresarial.

Sin embargo, 80% de los encuestados enfrenta desafíos en sus operaciones logísticas. La eficiencia en la distribución de última milla emerge como el reto principal para un tercio de las empresas. Y a pesar del potencial de la IA generativa, no siempre es la solución más efectiva para las operaciones logísticas. Destaca la importancia de modelos de Machine Learning que optimicen las rutas y predigan la demanda.

En ciudades con alta congestión vehicular, como la Ciudad de México, la optimización de rutas es crucial. La implementación de algoritmos que consideren variables como la preferencia de los conductores y la variabilidad del tráfico puede generar ahorros operativos significativos y mejorar la eficiencia en la entrega. La base de la IA en la logística reside en el uso efectivo de datos.

Aunque el análisis de datos se utiliza ampliamente en empresas con más de 500 empleados (70%), esta cifra disminuye 55% en empresas de menor tamaño. La adopción de tecnologías avanzadas, como Machine Learning, ha permitido a algunas empresas reducir sus costos operativos entre 20 y 40%, mejorando así su productividad y eficiencia.