La fuerza laboral que se desempeña dentro de la cadena de suministros está atravesando un cambio radical, impulsado por la digitalización, nuevas olas de automatización y el avance de la inteligencia artificial (IA).

Este proceso no solo está cambiando las habilidades requeridas, sino también la forma en que se organiza y ejecuta el trabajo en redes logísticas cada vez más complejas. 

En América Latina, este cambio se manifiesta de forma heterogénea. La adopción de tecnologías como gemelos digitales, automatización avanzada e IA autónoma avanza a distintas velocidades, influída por condiciones estructurales, ciclos de inversión y realidades operativas locales. A esto se suma una escasez global de talento cualificado, que está tensionando la capacidad de las empresas para adaptarse.

Existen tres fuerzas que convergen como motores del cambio: 

–       una digitalización más rápida

–       la automatización progresiva

–       la transición de la IA desde la experimentación hacia su uso operativo. 

En paralelo, el crecimiento del e-commerce y los modelos omnicanal incrementan la complejidad logística. Las redes deben gestionar mayores volúmenes de pedidos, más SKU (Unidad de Mantenimiento de Stock, por su sigla en inglés) y exigencias de entrega en contextos de infraestructura desigual. 

En este contexto, la implementación de sistemas integrados como ERP (Planificación de Recursos Empresariales), WMS (Sistema de Gestión de Almacenamiento) y TMS (Sistema de Gestión del Transporte) se consolidan como base operativa. Estas plataformas permiten conectar funciones críticas, mejorar la planificación y aumentar la visibilidad de extremo a extremo. La creciente dependencia de datos en tiempo casi real y procesos estandarizados está elevando la demanda por perfiles capaces de desenvolverse en entornos integrados y orientados a los datos, y de traducir de manera sistemática los conocimientos en acciones.

La modernización de almacenes también avanza, aunque con un enfoque pragmático. En lugar de instalaciones totalmente autónomas, predominan modelos híbridos que combinan trabajo humano con tecnologías como robots móviles autónomos (AMR), vehículos guiados (AGV) y sistemas de escaneo en tiempo real.

Este enfoque refleja una transición gradual hacia un esquema operativo donde las personas, las máquinas y los datos trabajen juntos, lo que exige nuevas capacidades para integrar tecnologías, gestionar cambios operativos y asegurar mejoras medibles en productividad y servicio.

Entre las tecnologías emergentes, los gemelos digitales comienzan a ganar terreno. Aunque su adopción aún es incipiente en la región, permiten simular escenarios, anticipar disrupciones y mejorar la toma de decisiones en entornos volátiles. 

En paralelo, la IA autónoma introduce nuevas posibilidades al ejecutar tareas complejas sin intervención directa, como la replanificación de rutas o la anticipación de riesgos. Su incorporación está desplazando el trabajo humano hacia funciones de mayor valor agregado. En la práctica, el trabajo se vuelve menos operativo y más centrado en guiar, validar y coordinar procesos cada vez más inteligentes.

Sin embargo, este avance tecnológico contrasta con una limitación estructural: la falta de talento adecuado. Las compañías enfrentan dificultades para encontrar profesionales con competencias digitales, analíticas y experiencia en automatización e IA. Esta brecha está obligando a redefinir los perfiles laborales y priorizar el desarrollo de nuevas habilidades.