El cuello de botella invisible: Por qué la última milla comienza en el estante del almacén

La tarea manual más costosa en el almacén: por qué la logística pronto será imposible sin la IA

La entrega en el mismo día ya no es un lujo, sino el estándar absoluto. Sin embargo, mientras los clientes esperan que sus pedidos lleguen a su puerta en tiempo récord, el sector logístico se enfrenta a una escasez estructural sin precedentes de trabajadores cualificados. El cuello de botella en este conflicto de objetivos suele residir donde la automatización ha alcanzado sus límites: la preparación de pedidos, el famoso "último paso". Es precisamente aquí donde una nueva generación de robots con inteligencia artificial promete un avance revolucionario. En lugar de costosas reformas completas, estos sistemas inteligentes se adaptan a las infraestructuras de almacén existentes, aprenden de forma independiente con cada artículo recogido y alivian la escasez de personal sin prescindir de los trabajadores. Descubra por qué los sistemas rígidos están obsoletos, cómo la tecnología resulta rentable en la práctica y por qué los robots de preparación de pedidos inteligentes determinarán la competitividad en el panorama logístico del futuro.

¿Puede su proceso de preparación de pedidos satisfacer la creciente demanda?

Para 2026, la entrega en el mismo día ya no será un factor diferenciador, sino la norma. En Estados Unidos, más del 80 % de las entregas de comestibles en línea se realizan el mismo día, y dentro de este segmento, la proporción de pedidos entregados en menos de tres horas aumentó de poco más de la mitad a casi dos tercios del total de entregas en un solo trimestre. Todo este crecimiento del mercado durante ese período provino de pedidos entregados en menos de una hora. Al mismo tiempo, la entrega ultrarrápida en menos de una hora ya representaba el 18 % de todos los pedidos a domicilio y el 10 % de los pedidos con entrega en el hogar.

Esta aceleración traslada el cuello de botella de la cadena de valor al lugar menos visible pero de mayor impacto: la zona de preparación de pedidos. Cada reducción en el tiempo de entrega inicial genera inmediatamente mayor presión sobre los procesos dentro del almacén, especialmente en el llamado "último paso", es decir, la extracción de los artículos individuales de los contenedores y su embalaje para el envío. Para las empresas de comercio electrónico y logística, esto se traduce simultáneamente en más pedidos, más variantes de productos y plazos de entrega cada vez más cortos, mientras que el margen de error se reduce prácticamente a cero.

Carga estructural en lugar de cuello de botella temporal

La escasez de mano de obra cualificada en logística de almacén ya no es un fenómeno estacional, sino una condición estructural del sector. Según las estadísticas de IAB, en 2025 quedaron vacantes más de 60 000 puestos de trabajo en logística de almacén en Alemania, un aumento significativo con respecto a años anteriores. En comparación, en el cuarto trimestre de 2024, alrededor del 45 % de las empresas de almacenamiento encuestadas afirmaron que sus operaciones se veían obstaculizadas por la escasez de personal cualificado, mientras que esta cifra era inferior al 10 % al inicio de la encuesta en 2009. Si bien la escasez se ha atenuado ligeramente desde su pico reciente, sigue estando en un nivel históricamente alto.

Esto se debe a una combinación de factores difíciles de resolver a corto plazo. Alrededor de un tercio de los trabajadores de logística ya superan los 50 años, mientras que los trabajadores más jóvenes optan cada vez más por carreras académicas en lugar de formación profesional en almacenamiento o transporte de mercancías. A esto se suman las tareas físicamente exigentes, el trabajo por turnos y los salarios más bajos en comparación con otros sectores, lo que reduce aún más el atractivo del trabajo en almacenes. Si bien la mayoría (63,3 %) de los profesionales de logística cree que los trabajadores que cambian de sector podrían, al menos parcialmente, paliar la escasez, este efecto por sí solo es insuficiente para cerrar la brecha estructural.

Esta combinación de creciente demanda y menor disponibilidad de personal genera precisamente el conflicto de objetivos que muchos gerentes de operaciones conocen por experiencia propia: se espera que aumenten la productividad y la precisión, mientras que los recursos para lograr estos objetivos son cada vez más escasos. En consecuencia, la fluctuación en el rendimiento de la preparación de pedidos, por ejemplo, debido a bajas por enfermedad, alta rotación de personal o picos estacionales, provoca retrasos que impactan directamente en la percepción del cliente.

La robótica como respuesta a un problema de proceso, no como un fin en sí misma

Aquí es donde entra en juego una nueva generación de robots de selección impulsados ​​por IA, fundamentalmente diferentes de las soluciones de automatización rígidas y tradicionales. Los robots de selección anteriores requerían una programación compleja y puntos de agarre fijos para cada producto, lo que los hacía poco prácticos para surtidos con un alto grado de variedad, típicos del sector de la alimentación online. Los sistemas modernos, en cambio, utilizan el procesamiento de imágenes tridimensionales combinado con algoritmos de aprendizaje profundo preentrenados para reconocer y sujetar artículos independientemente de su forma, tamaño, transparencia o textura superficial, sin necesidad de un entrenamiento independiente para cada producto.

Un ejemplo llamativo lo ofrece el especialista suizo en herrajes OPO Oeschger, que optó deliberadamente por un enfoque opuesto al integrar una solución de preparación de pedidos con inteligencia artificial: en lugar de adaptar el almacén al robot, el robot se adaptó al almacén existente. El robot de preparación de pedidos se integró directamente en una estación de trabajo de preparación de pedidos ya existente y se encarga precisamente de las tareas que antes se realizaban manualmente: retirar las alfombrillas antideslizantes de los contenedores de destino, recuperar los artículos necesarios de los contenedores de origen y colocarlos en la caja de envío antes de que el sistema de transporte existente se haga cargo del flujo de materiales. La inteligencia artificial reconoce los artículos de forma independiente y decide cómo se coloca y apila un producto en el contenedor de destino.

Este enfoque de integración es crucial desde el punto de vista económico, ya que refuta la creencia generalizada de que la automatización requiere inevitablemente una renovación completa de la infraestructura del almacén. Los sistemas robóticos pueden integrarse cada vez más en las estaciones de preparación de pedidos, la tecnología de transporte y los sistemas de almacenamiento existentes, como AutoStore, en lugar de requerir un rediseño completo de las instalaciones. Esto reduce significativamente la barrera de inversión, permitiendo a los operadores introducir la automatización de forma gradual en lugar de disruptiva.

Cómo la tecnología ha demostrado su valía en la práctica

Los beneficios de estos sistemas se hacen más evidentes en implementaciones operativas a gran escala. El Grupo Rohlik, que gestiona las plataformas de comida online Knuspr y Gurkerl, ha ampliado su despliegue a 24 robots de preparación de pedidos controlados por IA en su centro logístico de Berlín, en Schönefeld, tras la introducción inicial de un robot en la misma planta. Estos robots ahora preparan pedidos en los centros de distribución de Berlín y Viena, y se prevé su incorporación a otras ubicaciones, como Fráncfort, en los próximos meses. La empresa incluso planea aumentar el número de robots a tres dígitos a largo plazo. Los robots se encargan de una de las últimas tareas manuales que quedaban en las operaciones de almacén: la manipulación y el embalaje precisos de productos individuales, tanto en entornos refrigerados como no refrigerados.

El director de automatización y expansión del grupo Rohlik destaca que este programa de robótica se desarrolló desde cero para transformar radicalmente la entrega de alimentos, y su expansión simultánea a múltiples mercados sienta las bases para el futuro de la logística automatizada en el sector de la alimentación online. También se observan efectos similares fuera del sector alimentario. En una planta de fabricación bajo pedido que adoptó un proceso de intralogística basado en IA, el tiempo total de entrega se redujo en un 84 % y el tiempo de preparación del pedido en un 77 %. En otro caso documentado, la tasa de errores disminuyó en un 68 % y la productividad aumentó en dos dígitos, lográndose la conversión de todo el proceso de preparación de pedidos en tan solo una semana.

Los proveedores de automatización consolidados del sector de la ingeniería mecánica también se están posicionando en este campo. Siemens, junto con el especialista en intralogística Mecalux, ha desarrollado un software de procesamiento de imágenes con soporte de IA llamado Simatic Robot Pick AI, que permite a los robots agarrar cualquier objeto independientemente de su forma y tamaño, logrando así sistemas de alto rendimiento de hasta 1000 operaciones de recogida por hora en funcionamiento continuo (24/7). En otra colaboración, Siemens, Universal Robots y el fabricante de cámaras Zivid combinaron sus respectivas tecnologías para detectar de forma fiable incluso objetos transparentes, lo que anteriormente suponía un importante reto técnico, especialmente con envases de vidrio o película transparente.

LTW ofrece a sus clientes no componentes individuales, sino soluciones completas e integradas. Consultoría, planificación, componentes mecánicos y electrotécnicos, tecnología de control y automatización, así como software y servicio: todo está interconectado y coordinado con precisión.

La producción interna de componentes clave resulta especialmente ventajosa, ya que permite un control óptimo de la calidad, las cadenas de suministro y las interfaces.

LTW es sinónimo de fiabilidad, transparencia y colaboración. La lealtad y la honestidad son valores fundamentales en la filosofía de la empresa: un apretón de manos sigue siendo importante.

Relacionado con esto:

• Soluciones LTW

Del autómata rígido al sistema de aprendizaje

Desde una perspectiva económica, el avance decisivo de esta generación tecnológica no reside únicamente en la automatización en sí, sino en el cambio de la automatización basada en reglas a la automatización con capacidad de aprendizaje. Las clasificaciones industriales distinguen ahora varias etapas de desarrollo de la automatización de la preparación de pedidos, que van desde sistemas semiautomatizados sencillos con procesamiento de imágenes y escaneo de códigos de barras fijos, pasando por robots en gran medida autónomos, hasta la preparación de pedidos mediante robots inteligentes con capacidad de aprendizaje, considerada actualmente la etapa más avanzada. En este nivel superior, la capacidad del robot para la mejora continua es fundamental, lo que permite que el sistema opere no solo de forma autónoma, sino también adaptativa y autooptimizable.

Este componente de aprendizaje resuelve un problema económico clave de las generaciones anteriores de automatización: su falta de escalabilidad ante cambios o crecimiento de la gama de productos. Con sistemas que ya cuentan con capacidades de IA preentrenadas, los nuevos productos ya no necesitan ser entrenados individualmente, puesto que las capacidades subyacentes abarcan un amplio espectro de objetos. Esto es especialmente importante para industrias con gamas de productos altamente dinámicas, como la farmacéutica, la moda, el comercio electrónico y la gestión de devoluciones. Un robot móvil autónomo, que recorre los pasillos del almacén con un carrito de la compra como si fuera una persona, recogiendo y consolidando pedidos, ya ha sido entrenado con más de mil millones de recogidas. El aprendizaje automático lo hace más preciso con cada recogida posterior, mientras que una estación complementaria de preparación de pedidos para artículos pesados ​​o de difícil acceso garantiza una fiabilidad de recogida del 100 %.

Además, estos sistemas no requieren infraestructura fija como estanterías o cintas transportadoras y funcionan con estantes y contenedores estándar, lo que permite una rápida implementación y la automatización integral de la cadena de suministro sin alterar fundamentalmente los procesos logísticos existentes. Este enfoque de infraestructura ligera difiere significativamente de los sistemas de almacenamiento cúbico o las soluciones de transporte automatizado, que requieren estructuras de cuadrícula fijas, y por lo tanto, proporciona a los operadores mucha más flexibilidad en la automatización gradual de sus instalaciones existentes.

El factor humano sigue siendo fundamental

A pesar de los impresionantes avances tecnológicos, el uso de la robótica con IA no implica en absoluto la sustitución total del trabajo humano en los almacenes. Por el contrario, está surgiendo un modelo híbrido en el que los robots gestionan de forma fiable y sin esfuerzo las tareas de preparación de pedidos estandarizadas, repetitivas o que requieren un gran esfuerzo ergonómico, liberando así a los empleados de estas tareas y permitiéndoles concentrarse en casos excepcionales, el control de calidad o la gestión general de procesos. Esta división del trabajo resulta especialmente valiosa ante la actual escasez de mano de obra cualificada, ya que permite destinar los recursos humanos existentes a aquellas tareas que realmente requieren criterio humano.

Desde una perspectiva económica, este desarrollo también puede interpretarse como una respuesta al cambio demográfico. Dado que un tercio de la fuerza laboral ya supera los 50 años y el número de jóvenes que se incorporan al mercado laboral disminuye progresivamente, la automatización de tareas físicamente exigentes y repetitivas se presenta menos como una amenaza para el empleo y más como una compensación necesaria ante un cuello de botella estructural que no puede resolverse únicamente mediante la contratación. Esta conexión también se reconoce explícitamente desde la perspectiva del proveedor: los efectos de la escasez de mano de obra podrían mitigarse con robots de preparación de pedidos controlados por IA, al tiempo que se incrementa la eficiencia operativa en los almacenes.

Evaluación económica de la inversión frente al beneficio

La cuestión empresarial fundamental al introducir estos sistemas radica menos en la viabilidad técnica, que ya puede considerarse prácticamente resuelta, y más en el cálculo económico de cada caso particular. Fundamentalmente, las modernas soluciones robóticas con IA pueden integrarse en las estaciones de preparación de pedidos existentes, en lugar de requerir un sistema completamente nuevo, lo que reduce significativamente el periodo de amortización en comparación con las grandes inversiones tradicionales en sistemas de almacenamiento automatizados. Para los operadores que ya cuentan con tecnología de cintas transportadoras o sistemas AutoStore, esto significa que el último paso, antes manual, puede adaptarse sin interrumpir el flujo de materiales.

Al mismo tiempo, las mejoras de eficiencia documentadas demuestran el importante apalancamiento económico. Una reducción del 68 % en la tasa de errores, junto con aumentos de productividad de dos dígitos en tan solo una semana de implementación, representa una escala que sería prácticamente imposible de alcanzar con las optimizaciones de procesos tradicionales. Además, un rendimiento de hasta 1000 preparaciones de pedidos por hora en operación continua 24/7 demuestra que estos sistemas no solo compensan la escasez de personal, sino que también pueden generar capacidad adicional, esencial para gestionar la demanda máxima de entregas ultrarrápidas y en el mismo día.

Sin embargo, es importante tener en cuenta que no todas las gamas de productos ni todas las estructuras de almacén son igualmente adecuadas para la robotización. Los sistemas que se basan en puntos de agarre fijos y objetos preestructurados ofrecen menos flexibilidad que las soluciones adaptativas y de aprendizaje. Por lo tanto, la elección del nivel de automatización apropiado depende de la gama de productos específica, el volumen de pedidos y la infraestructura existente. Las empresas que invierten prematuramente en sistemas inadecuados corren el riesgo de no obtener las mejoras de eficiencia esperadas y, en cambio, introducir una mayor complejidad en sus procesos.

El panorama de realización personal de los próximos años

La combinación de una escasez estructural de mano de obra cualificada, el aumento de los costes operativos y las expectativas de los clientes, que se orientan inexorablemente hacia la entrega en el mismo día e incluso en plazos inferiores, convierte la automatización de la preparación de pedidos en una de las decisiones de inversión más urgentes del sector logístico en los próximos años. La inteligencia artificial en logística está evolucionando progresivamente, pasando de ser un proyecto de automatización pura a una disciplina de procesos integral basada en IA que integra la seguridad, la calidad de los datos y el cumplimiento de los procesos en la automatización, en lugar de operar con soluciones aisladas e independientes. Instituciones de investigación como el Instituto Fraunhofer de Flujo de Materiales y Logística también destacan que la optimización de las ubicaciones de almacenamiento basada en IA, la identificación automática de los transportistas y la transferencia de procesos robóticos simulados a entornos reales se complementan cada vez más para permitir una planificación proactiva y liberar un mayor potencial de eficiencia.

Para los operadores que actualmente están decidiendo si invertir en robótica de preparación de pedidos con IA, el mercado ya ofrece referencias fiables: desde la integración específica en una única estación de preparación hasta la ampliación a flotas de múltiples robots, e incluso cientos, en varios países. Por lo tanto, la cuestión crucial ya no es si la inteligencia artificial cambiará la preparación de pedidos, sino con qué rapidez las empresas pueden aprovechar este cambio antes de que la brecha con los competidores que ya utilizan sistemas automatizados sea demasiado grande.

Estaré encantado de servir como su asesor personal.

Puedes contactarme en wolfenstein∂xpert.digital o

Llámame al +49 7348 4088 965 .

LinkedIn
 

 

Más información aquí:

• Consultoría y planificación de almacenes de gran altura: Almacén de gran altura automatizado: optimice el almacenamiento de palets de forma totalmente automática – Optimización del almacén