- BEATRIZ TRECEÑO @beatriztreceno
Permite la optimización dinámica de rutas, la reducción de kilómetros en vacío en el caso del transporte de mercancías y la planificación en tiempo real de los trayectos. Además, reduce los atascos.
Los usos de la IA son casi infinitos, tanto que incluso puede servir para contener los precios de los combustibles en un contexto de crisis energética como el actual. De hecho, cada vez son más las empresas de transporte que están recurriendo a estrategias basadas en datos para mejorar la eficiencia y controlar los costes, contribuyendo, de forma paralela, a la reducción de emisiones contaminantes.
La explicación general es que la IA permite mitigar el impacto de esta situación mediante la optimización dinámica de rutas, la reducción de kilómetros en vacío y la planificación operativa basada en datos en tiempo real. A ello se suma la llamada conducción eficiente, donde sistemas basados en IA monitorizan el comportamiento del conductor y sugieren ajustes que contribuyen a reducir los costes operativos. "Gracias a modelos predictivos y sistemas de análisis avanzado es posible anticipar incidencias, redistribuir recursos y mejorar la utilización global de las flotas", explica Francisco Aranda, presidente de UNO Logística.
Menos costes
Estas medidas se traducen en una reducción directa del consumo de combustible por kilómetro recorrido, con el consiguiente impacto en la estructura de costes y en la estabilidad operativa. "La reducción de emisiones de CO2 deriva de una única palanca real y efectiva: la incorporación de nuevas tecnologías. La mejora de la eficiencia energética a través de IA, digitalización y sistemas avanzados de gestión es hoy el principal, y en la práctica el único, camino para avanzar de forma sostenida en la descarbonización del transporte por carretera". No obstante, recuerda Aranda, "esta evolución tecnológica también implica inversiones relevantes en herramientas, formación y adaptación de procesos".
Esta situación de volatilidad del precio del combustible es también un recordatorio de que la sostenibilidad debe verse como estrategia empresarial, además de como necesidad para frenar el cambio climático. Como afirma Neil Cawse, fundador y CEO de Geotab, empresa de soluciones para vehículos conectados y gestión de activos, "cuando se integra con un enfoque pragmático orientado al valor a corto plazo, las medidas de sostenibilidad pueden impulsar tanto la eficiencia como la rentabilidad. Cada mejora operativa es un paso inmediato y medible hacia la resiliencia y el crecimiento".
Según un reciente informe de Geotab las organizaciones están reduciendo el consumo de combustible y disminuyendo el ralentí hasta en un 30%, logrando así la disminución de colisiones y acelerando la electrificación.
En la misma línea, el estudio Transforming Transportation in 2026 de Eurowag, que analiza el estado del transporte por carretera comercial en siete mercados europeos, incluida España, concluye que la digitalización y el uso de IA ya generan ahorros medibles en combustible y operaciones, diferenciando de forma clara a los operadores más competitivos. La reducción del kilometraje en vacío se está convirtiendo en uno de los KPIs más eficaces para recortar costes y emisiones sin necesidad de invertir en nueva flota.
Si enfocamos a la relación entre IA y sostenibilidad en el transporte, la Universidad Camilo José Cela destaca que la optimización de rutas reduce emisiones al minimizar el consumo de combustible y las emisiones de CO2. Por otro lado, en el transporte urbano, la IA se está utilizando para gestionar flotas eléctricas, optimizar los tiempos de carga y reducir el consumo energético. Y en lo que se refiere a empresas de reparto, la logística inversa y economía circular permite recuperar, reutilizar o reciclar productos y materiales. Por otro lado, la predicción de la demanda para evitar el desperdicio, por ejemplo detectar los momentos del día con menos tráfico.
Reduce los atascos
Como consecuencia, la IA se convierte en herramienta eficaz para aliviar las congestiones de tráfico y reducir las emisiones contaminantes. Según un análisis de BBVA, los sistemas de semáforos inteligentes basados en IA pueden ajustarse en tiempo real a las condiciones del tráfico mediante mecanismos de predicción y alerta temprana que permiten anticipar episodios de alta contaminación por tráfico de vehículos.
También permite crear rutas óptimas para sugerir los mejores recorridos en tiempo real y sistemas inteligentes para el transporte público aumentando la frecuencia de autobuses o trenes en las horas de mayor demanda y reduciéndose en momentos de baja afluencia.
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