TL;DR

Reflexión sobre 25 años trabajando en logística latinoamericana: 10 lecciones duraderas sobre datos, tecnología, políticas públicas, sostenibilidad e innovación que han marcado mi visión de cómo el sector evoluciona.

Introducción: un cuarto de siglo

Comencé en logística en 1999. Era un mundo diferente. No existía Google Maps. El GPS en vehículos era raro. Los smartphones no existían. El comercio electrónico era incipiente. China estaba apenas emergiendo como potencia manufacturera.

A veinticinco años, la industria ha cambiado dramáticamente. Pero algunas lecciones permanecen. Otras han evolucionado de formas que no anticipaba.

Estas son diez lecciones que han permanecido y evolucionado a lo largo de esa trayectoria.

Lección 1: Los datos vencen a la intuición (pero hay que saber interpretarlos)

Mi primer proyecto en 1999 fue diagnóstico de competitividad logística en un país latinoamericano. El equipo directivo de la empresa cliente predecía que el costo logístico era 22% de las ventas.

Nuestro análisis riguroso (contabilidad de costos, análisis de datos operacionales) mostró que era 28%.

La primera reacción fue rechazo: “Eso no puede ser cierto. Llevamos 20 años operando, sabemos nuestro costo.”

Pero datos no mienten. Intuición, sí. Intuición se basa en percepciones parciales, en lo que es más visible (quizás transporte es visible, pero gestión de inventarios no lo es).

Esa lección se replicó cientos de veces en mi carrera: cuando datos contradicen intuición, generalmente están correctos los datos.

Pero hay un “pero” importante: datos sin interpretación pueden ser peligrosos.

Algunos años después, trabajé con empresa que tenía datos que mostraban que cierto corredor de transporte era 15% más caro que lo esperado. Conclusión obvia: “El transportista está cobrando más de lo justo. Tenemos que cambiar de proveedor.”

Pero cuando profundizamos: esa ruta requería vehículos con climatización especial (producto perecedero), requería documentación aduanal especial, y tenía frecuencia baja (lo que aumentaba costo unitario).

Los datos mostraban costo más alto. La interpretación requería entender por qué.

Esa distinción entre datos e interpretación se volvió central para mi práctica. Recolectar datos es necesario pero no suficiente. Hay que entenderlos en contexto.

Lección 2: La tecnología sin adopción es solo gasto

En los 2000s, gastaba una enorme energía implementando sistemas de información en empresas logísticas. ERP, TMS (Transportation Management Systems), WMS (Warehouse Management Systems).

Algunos resultaban en transformación. Otros en desastre.

La diferencia no estaba en calidad de la tecnología. Era en adopción.

He visto implementaciones de sistemas premium que fracasaban porque:

  • Personal resistía el cambio (preferían sus procesos antiguos)
  • Capacitación era insuficiente
  • Interfaz era compleja para usuarios sin experiencia técnica
  • Procesos no se rediseñaban, solo se digitalizaban

Y he visto implementaciones de tecnología modesta que transformaban empresas porque:

  • Se enfocaba en problema específico que la gente sentía
  • Interfaz era intuitiva
  • Capacitación era rigurosa
  • Se permitía tiempo de ajuste

Aprendí que tecnología es apalancador de eficiencia, pero solo si la gente la adopta.

Hoy con IA existe riesgo similar: inversión enorme en herramientas de IA sin considerar si empleados las usarán o si están diseñadas para problema real.

Lección 3: La colaboración público-privada funciona cuando hay confianza

Trabajé en encuestas nacionales de logística en 6 países. Todas requería colaboración entre gobierno y sector privado.

Las que funcionaron (como “Colombia es Logística”) se basaban en confianza:

  • Empresas confiaban que datos serían confidenciales
  • Gobierno confiaba que datos serían precisos
  • Todos confiaban que resultados serían usados para mejorar, no para castigar

Las que fallaron o fueron mediocres generaban desconfianza:

  • Gobierno quería datos para regular o castigar
  • Empresas desconfiaban en confidencialidad
  • Resultados se politizaban

Confianza no se gana rápidamente. Se construye con transparencia, cumplimiento de promesas, integridad en cómo se usa información.

Lección 4: Las mejores políticas vienen de diagnósticos rigurosos

Demasiadas políticas públicas se diseñan por intuición política, presión de gremios, o tendencias internacionales.

Las políticas que realmente funcionaron en mi experiencia vinieron de:

  • Diagnósticos rigurosos de problema actual
  • Entendimiento de por qué se origina problema
  • Análisis de política similares en contextos comparables
  • Diseño iterativo con ajustes basados en evidencia de implementación

Ejemplo: Una ciudad que decidió prohibir camiones en centro durante horas de día.

Intuición: “Camiones generan contaminación y congestión. Prohibámoslos.”

Pero diagnóstico riguroso mostraba:

  • Prioridad de carga urbana variaba por zona (en comercio era crítica)
  • Horarios de restricción afectaban diferente a diferentes tipos de negocio
  • Alternativas de distribución (centros de consolidación) eran viables pero requerían inversión

Con ese diagnóstico, regulación que se diseñó fue más sofisticada: horarios diferenciados por zona, períodos de transición, programas complementarios de modernización de flota.

Eso es política basada en diagnóstico.

Lección 5: La logística urbana será el gran reto de la próxima década

En 1999, trabajaba en logística de larga distancia principalmente: cómo mover mercancías entre ciudades, cómo optimizar rutas nacionales.

Logística urbana era tema secundario.

Hoy, es central. Y será más central aún.

Razones:

  • Urbanización acelerada: Más del 80% de población latinoamericana es urbana. Ciudades son donde sucede el comercio.
  • E-commerce: Entregas de última milla son logísticamente complejas, económicamente desafiantes, ambientalmente problemáticas si no se hacen eficientemente.
  • Congestión: Ciudades no pueden tolerar que número de entregas siga creciendo con vehículos tradicionales.
  • Regulación ambiental: Ciudades regulan cada vez más emisiones, incluso prohibiendo vehículos contaminantes en zonas centrales.

La logística urbana requiere soluciones diferentes a logística de larga distancia:

  • Centros de consolidación
  • Horarios preferenciales
  • Vehículos de menor tamaño (bicicletas, motocicletas, vehículos eléctricos)
  • Coordinación público-privada más intensa

Foncarga fue un intento de abordar eso. Pero apenas roza superficie del desafío.

Lección 6: La sostenibilidad ya no es opcional

Trabajé en 1999 en contexto donde sostenibilidad ambiental era tema marginal. Los que hablaban de sostenibilidad eran vistos como idealistas.

Hoy es requisito.

Y no solo por presión ambiental o regulatoria. Es por economía.

Un transportista que moderniza flota a vehículos eficientes:

  • Consume menos combustible (ahorra dinero)
  • Emite menos (cumple regulación)
  • Tiene menos mantenimiento (ahorra dinero)
  • Es más atractivo para clientes preocupados por huella ambiental

Sostenibilidad y rentabilidad convergen.

Eso ha permitido que soluciones de logística sostenible (electromovilidad, consolidación de carga, intermodalidad) pasen de “bueno para el planeta” a “bueno para los negocios”.

Pero aún hay brecha. Invertir en vehículo eléctrico cuesta más de entrada. Muchas empresas pequeñas no tienen acceso a financiamiento.

Eso requiere apoyo público: subsidios, líneas de crédito preferenciales, regulación que incentive.

Lección 7: Los proyectos piloto que no escalan son fracasos caros

He visto decenas de proyectos piloto en logística que eran exitosos pero nunca escalaron.

Piloto: 50 empresas participan, reducen costos 15%, todos contentos.

Escalamiento: Se intenta con 500 empresas, comienzan los problemas. Coordinación es más difícil. Variabilidad es mayor. Economía no se sostiene.

Proyecto termina, mucha inversión se desperdicia, se aprende poco.

He llegado a creer que un proyecto piloto exitoso que no escala es fracaso, no éxito.

Un fracaso que enseña qué hace que algo escale es mejor que un éxito limitado que enseña poco.

Por eso, cuando diseño pilotos ahora, el objetivo es entender dónde está el límite de escala. ¿A qué punto la solución deja de funcionar? ¿Cómo se diseña para que funcione a mayor escala?

Foncarga fue diseñado desde inicio considerando escalabilidad. No simplemente “hagamos piloto”. Sino “¿cómo hacemos esto para 5,000 transportistas, no solo 50?”

Eso cambió fundamentalmente el diseño.

Lección 8: El conocimiento que no se comparte muere

A lo largo de 25 años acumulé enormes cantidades de conocimiento. Estudios, datos, benchmarks, relaciones, intuiciones.

Durante muchos años, ese conocimiento estaba “en mi cabeza” o en reportes privados que costaban miles de dólares.

Y me daba cuenta: ese conocimiento no estaba transformando la región. Estaba optimizado para consultoría (cobrar por información) no para impacto.

Cuando empecé a compartir conocimiento públicamente (en artículos, conferencias, comunicaciones), algo cambió. Las ideas se expandían. Otros las tomaban, las refinaban, las adaptaban a sus contextos.

El conocimiento que compartía era menos “exclusivo” pero tenía más impacto.

ATICA fue manifestación de eso: conocimiento acumulado de 25 años, compilado en formato de asistente, accesible a quien lo necesitara.

La lección aprendida: conocimiento compartido es más valioso que conocimiento exclusivo.

Lección 9: La IA está aquí, pero no para reemplazar criterio

En últimos 2 años, la revolución de LLMs ha sido acelerada. De repente, tengo acceso a herramientas que podrían automatizar trabajo que tomaba horas.

Pero he aprendido a ser cauteloso con IA.

IA es excelente en:

  • Procesar grandes volúmenes de información
  • Identificar patrones
  • Generar opciones
  • Automatizar tareas repetitivas
  • Sintetizar conocimiento

IA es pobre en:

  • Entender contexto político
  • Evaluar viabilidad en realidad específica
  • Reemplazar juicio humano
  • Validar si es ética

Ejemplo: Algoritmo de optimización de rutas puede generar rutas perfectas en teoría. Pero puede no considerar que cierta ruta atraviesa zona conflictiva, o que conductor tiene restricciones específicas, o que cliente tiene preferencias que no están en la data.

Criterio humano permanece siendo crítico.

La mejor práctica que he visto es: IA como asistente, no como reemplazo. IA genera opciones, humano elige. IA señala patrones, humano valida e interpreta.

Lección 10: El propósito importa más que la eficiencia

Esta es la lección más reciente, de últimos años.

Trabajé la mayor parte de mi carrera enfocado en eficiencia: reducir costos, reducir tiempos, optimizar utilización de recursos.

Pero reflexionando sobre trayectoria, los proyectos que más me han marcado no fueron los que generaron mayor eficiencia. Fueron los que tuvieron propósito mayor.

“Colombia es Logística” no fue el proyecto más eficiente que he liderado. Pero generó diagnóstico que cambió cómo un país entiende su logística.

Foncarga no es proyecto más eficiente. Pero está transformando cómo Bogotá piensa logística urbana sostenible.

ATICA no es aplicación más eficiente que podría construir. Pero está democratizando acceso a conocimiento que antes era exclusivo.

Estos proyectos tienen propósito: cambiar algo, transformar la manera de pensar, generar impacto que trasciende ahorros específicos.

He llegado a creer que esa es dirección correcta. No solamente optimizar dentro de sistema. Sino contribuir a transformación del sistema.

Tendencias emergentes

Mirando hacia adelante, veo tendencias que marcarán próxima década:

1. Electrificación acelerada de flota

Costo de baterías sigue bajando. Infraestructura de carga está mejorando. Regulación está avanzando. Dentro de 5 años, electromovilidad será estándar, no excepción.

2. Consolidación del sector

Fragmentación extrema de sector transportista está siendo desafiada por plataformas digitales que agregan pequeños transportistas. El futuro probablemente tenga menos pero más grandes empresas transportistas.

3. Automatización de operaciones

Desde centros de distribución completamente automatizados hasta camiones autónomos (aunque menos próximo de lo que algunos predicen), automatización está avanzando. Eso tendrá impacto laboral significativo.

4. Datos como activo competitivo

Empresas que saben cómo usar datos (demanda, operaciones, clientes) van a ganar. Eso requiere inversión en datos, talento, cultura de datos.

5. Sostenibilidad integrada en modelo de negocios

No como iniciativa separada. Integrada. Empresas que logren sostenibilidad economicamente competitiva van a dominar.

Visión de futuro

Si pudiera resumir en una visión: logística latinoamericana en 2035 será más:

  • Sofisticada tecnológicamente: IoT, IA, blockchain (cuando sea relevante)
  • Sostenible: Vehículos limpios, operaciones eficientes, huella minimizada
  • Urbana: Mayor enfoque en entregas ciudad, última milla, logística urbana
  • Integrada: Frontera menos clara entre transporte, distribución, comercio
  • Colaborativa: Menos competencia pura, más ecosistemas colaborativos

Pero el éxito de esa visión depende menos de tecnología y más de capacidad de adaptación, gobernanza efectiva, y propósito claro.

Reflexión final: hacia dónde va mi próxima década

A veinticinco años, alguien podría pensar en jubilación. Yo pienso en profundizar.

Mi carrera ha sido “diagnóstico y recomendación”. Siguiente capítulo está siendo “construcción e implementación”.

En lugar de escribir diagnóstico y dejar que otros implementen, estoy cada vez más involucrarse en implementación. ATICA es ejemplo: no solo diagnóstico, sino herramienta que existe y se usa.

Foncarga: no solo recomendación, sino construcción de programa que está transformando operación logística.

Eso requiere paciencia diferente. Resultados son más lentos. Pero impacto es mayor.

Espero que próxima década de mi carrera sea de “impacto constructivo”, no solo de “análisis recomendador”.

Si tuviera que resumir qué aprendí en 25 años en logística latinoamericana, sería esto:

La región tiene logística compleja, desafiante, a veces frustrante. Pero tiene también oportunidad enorme de transformación. Esa transformación requiere datos, tecnología, política pública inteligente, sostenibilidad integrada. Pero requiere sobre todo propósito: entender por qué hacemos esto, para quién, qué queremos lograr.

Sin propósito claro, todo lo demás es solo ruido.

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