Logística Inteligente - Optimización, Análisis Predictivo y Automatización

01/02/2026
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Cursos
10 horas
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Objetivos

Este curso avanzado busca profundizar en las áreas clave donde la Inteligencia Artificial, el análisis predictivo y la automatización pueden llevar la gestión logística a su máximo rendimiento. Los objetivos incluyen dotar a los participantes de conocimientos y técnicas para optimizar rutas y entregas mediante algoritmos avanzados, implementar sistemas predictivos en la gestión de inventarios y demanda, y aprovechar la automatización para agilizar procesos logísticos complejos. 

Competencias

  • Solución de problemas complejos con IA: competencia para abordar retos logísticos de gran envergadura (como planificar cientos de rutas o sincronizar una red global de almacenes) formulándolos en términos que las tecnologías puedan resolver. Sabrán definir claramente objetivos (minimizar costos, cumplir tiempos), restricciones y criterios de éxito para que un modelo avanzado pueda ser aplicado. 
  • Gestión por adelantado (proactividad): con herramientas predictivas, su forma de gestionar se vuelve más anticipativa. Competencia para actuar antes de que ocurran los problemas: planificar capacidad extra en temporada alta porque el modelo lo indicó, reubicar stock preventivamente al ver tendencias de demanda regional, etc. 
  • Integración tecnológica interfuncional: podrán orquestar la implementación de sistemas avanzados asegurando que se integren con los sistemas existentes (ERP, TMS, WMS). Competencia para coordinar con departamentos de IT, proveedores de software y usuarios finales la integración de datos y procesos. 
  • Toma de decisiones basada en ROI y mejora continua: cada iniciativa de optimización/automatización la abordarán con mentalidad de negocio: calcularán costos totales (TCO) de implementar vs ahorros directos e indirectos, priorizando aquellos con mejor ROI o alineados con la estrategia (a veces un proyecto puede no tener ROI inmediato pero ser estratégico para mantener competitividad, sabrán argumentarlo también). 
  • Liderazgo en transformación digital de la cadena de suministro: quizás la competencia más global que adquieren es la capacidad de liderar el cambio. No solo entienden la tecnología, sino que con las discusiones de retos del curso, habrán internalizado cómo comunicar estos cambios al personal operativo, cómo formar al equipo para trabajar con máquinas, cómo mitigar resistencias mostrando beneficios.


Metodología

La formación incluye vídeos con explicaciones claras y visuales, foros de discusión para favorecer la interacción entre los participantes y materiales descargables como guías y recursos adicionales. Además, incorpora evaluaciones y ejercicios prácticos para afianzar los conocimientos y facilitar su aplicación. 


Beneficios esperados

  • Reducción significativa de costos logísticos totales: sumando todos los ahorros (transporte, inventario, almacenes, etc.), la empresa podría ver una reducción sustancial en su costo logístico como porcentaje de las ventas. Por ejemplo, si era un 10% de las ventas, podría bajar a 8% tras implementar estas optimizaciones. Esto impacta directamente en la rentabilidad neta de la empresa (cada punto porcentual en logística recuperado puede ser un punto más de margen). 
  • Incremento de la capacidad operativa sin inversiones equivalentes: con la optimización y automatización, la empresa puede absorber crecimiento (más pedidos, más líneas de producto) sin necesidad inmediata de nuevas infraestructuras o personal. 
  • Mejora del desempeño y satisfacción de clientes: se podrían cuantificar métricas de servicio al cliente mejoradas: nivel de servicio quizás sube de 95% a 99% (lo que es enorme en sectores just-in-time), tiempo de ciclo de pedido se reduce en días, precisión de entrega se acerca al 100%. Un desempeño logístico excelente suele conducir a incremento en ventas, porque los clientes tienden a dar más negocio a proveedores confiables.
  • Agilidad y resiliencia: aunque no siempre se refleja en estados financieros hasta que ocurre un evento, la empresa adquiere una fortaleza que puede ahorrar costos enormes durante crisis. Ejemplo: ante una huelga de transporte o bloqueo, la IA reoptimiza usando almacenes alternativos y rutas, evitando parar fábricas (ahorro potencial enorme de penalizaciones o pérdidas productivas).
  • Posicionamiento de marca e influencia de mercado: al ser reconocida como empresa tecnológicamente avanzada en su cadena de suministro, puede atraer mejores oportunidades: alianzas estratégicas, clientes premium que solo trabajan con proveedores de cierto nivel logístico, incluso inversionistas que ven la eficacia operacional como indicador de buena gestión. Por ejemplo, sectores retail valoran tanto la eficiencia de sus proveedores que podrían consolidar pedidos en quienes mejor les sirven (dando mayor share of business a nuestra empresa en detrimento de competidores menos eficientes). 


Contenido del programa

Optimización de Rutas y Entregas 

  • Algoritmos de optimización de rutas 
  • Herramientas de IA para la planificación de entregas 
  • Mejora de la eficiencia y reducción de costos 

Gestión de Inventarios con IA 

  • Técnicas de gestión de inventarios automatizada 
  • Predicción de demanda y planificación de inventarios 
  • Ejemplos de éxito en la gestión de inventarios 

Análisis Predictivo en Logística 

  • Recopilación y procesamiento de datos logísticos 
  • Técnicas de análisis predictivo 
  • Uso de IA para la toma de decisiones estratégicas 

Automatización de Procesos Logísticos 

  • Herramientas de automatización en logística 
  • Beneficios de la automatización de procesos 
  • Casos de éxito y ejemplos prácticos 

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