La industria del concreto enfrenta desafíos estructurales que podrían incidir en el desarrollo futuro del sector construcción, una actividad que mantiene perspectivas favorables en Latinoamérica. De acuerdo con estimaciones de la firma de investigación de mercado Mordor Intelligence, el mercado de la construcción en la región superará los US$840 mil millones hacia 2029, con una tasa de crecimiento anual cercana al 5%.
En ese contexto, la eficiencia logística se vuelve un factor cada vez más relevante para sostener el crecimiento del sector. El transporte de materiales -una pieza esencial de la actividad constructiva- presenta altos niveles de complejidad y dinamismo, lo que dificulta su planificación anticipada y abre espacio a ineficiencias que muchas veces pasan desapercibidas, pero que pueden elevar los costos logísticos totales entre un 15% y un 25%, según estimaciones de INFORM. “A menudo las empresas centran su enfoque en la producción o en aspectos comerciales, dejando la logística en un segundo plano, cuando en realidad es uno de los mayores espacios de mejora en términos de eficiencia operativa y una pieza clave para cumplir la promesa al cliente”, explica Federico dos Reis, CEO de INFORM para América Latina.
A ello se suma la complejidad propia del despacho diario de concreto, que exige coordinar múltiples órdenes, plantas de producción, flotas de camiones y ventanas de entrega en obra. Todo esto ocurre, además, en un entorno marcado por variables difíciles de prever, como el tráfico, la disponibilidad de conductores o eventuales retrasos en producción, lo que termina derivando en camiones subutilizados, entregas inconsistentes y mayores niveles de presión operativa.
En este escenario, la Inteligencia Artificial comienza a abrir nuevas oportunidades para mejorar la planificación logística. A partir del análisis de datos históricos de órdenes, producción y flota, estas tecnologías permiten anticipar problemas, simular distintos escenarios operativos y optimizar decisiones antes de ejecutar los despachos. “La planificación predictiva con IA permite transformar una logística reactiva en una gestión mucho más proactiva. Al analizar libros de órdenes y capacidades operativas es posible analizar millones de escenarios en segundos, asignando de manera óptima los vehículos y sugiriendo ajustes ante posibles disrupciones”, explica dos Reis.
De la reacción a la planificación
En muchas operaciones logísticas del sector construcción, el trabajo diario de los despachadores se concentra en resolver contingencias a medida que surgen. Este enfoque, frecuente en la industria, suele traducirse en una operación que funciona “apagando incendios”, lo que termina ocultando pérdidas asociadas a la baja utilización de la flota y a la variabilidad en el cumplimiento de las entregas.
“La mayor parte del tiempo los equipos de despacho están reaccionando a lo que ocurre durante el día, lo que limita la capacidad de anticiparse y tomar decisiones estratégicas que realmente optimicen la operación”, señala dos Reis.
La planificación basada en Inteligencia Artificial busca justamente revertir ese escenario. Gracias a su capacidad para procesar grandes volúmenes de datos operativos en tiempo real, los algoritmos permiten a las empresas reaccionar con rapidez ante disrupciones o cambios en la operación -como peaks de demanda, mantenimientos de flota o restricciones productivas- y generar escenarios óptimos que mantengan la operación funcionando de manera eficiente, sin afectar el servicio a los clientes. Esto abre la posibilidad de evaluar, por ejemplo, el impacto que tendría la incorporación de nuevas órdenes en la puntualidad de las entregas, en los costos logísticos o en la carga operativa de las plantas de hormigón, lo que a su vez contribuye a mejorar la utilización de la flota y a aumentar la confiabilidad del servicio.
Actualmente, INFORM cuenta con soluciones basadas en IA para la logística de materiales de construcción que integran sistemas ERP, datos operativos en tiempo real y modelos de optimización matemática. Estas plataformas permiten generar planes de despacho optimizados al inicio de cada jornada y realizar ajustes dinámicos frente a cambios en la operación. “Utilizamos “Process AI” para simular distintos escenarios y maximizar la eficiencia de la flota, por lo que, de esta forma, los datos se transforman en decisiones operativas más eficientes, que permiten reducir costos y mejorar el nivel de servicio”, agrega dos Reis.
El experto, finalmente, reafirma que la planificación predictiva y en tiempo real basada en IA no solo simplifica procesos de análisis que hoy resultan complejos y demandantes para los despachadores, sino que también abre la puerta a una gestión logística más estratégica. “Cuando las empresas logran anticipar lo que ocurrirá en su operación, la logística deja de ser un área reactiva y se convierte en una verdadera palanca de productividad”, asegura dos Reis.
