¿Cual es el grado de adopción de la IA en los softwares de gestión de almacenes (SGA)?
En este artículo ofrecemos los datos más actuales sobre la adopción de tecnologías de Inteligencia Artificial en el mercado del software de gestión de almacenes (SGA) y de forma secundaria, pero consistente, en el sector logístico, con una proyección de 2026 a 2031.
Índice de contenidos sobre la adopción de la IA en SGA y operaciones logísticas 2026-2031
Contexto de mercado de Sistemas de Gestión de Almacenes (SGA)
Tamaño y crecimiento del mercado del software SGA
Según el informe de previsión para 2026-2031 de Mordor Intelligence, el mercado del SGA se valoró en 4.770 millones de USD en 2026 y se proyecta que alcance 10.890 millones de USD en 2031, con una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 17,98%.
Los principales impulsores de crecimiento son, por un lado, el auge del e-commerce y la proliferación de referencias (SKUs) obligan a los operadores a contar con visibilidad de inventario en tiempo real.
Empresas como Walmart mantuvieron una disponibilidad del 99% en temporada alta gracias a motores de inventario con IA.
Por otro lado, la escasez de mano de obra cualificada en logística también acelera la automatización. Por ejemplo, en EE.UU. había 490.000 vacantes en logística en 2024, y en Europa, los centros de distribución reportaron déficits de personal de hasta el 25%.
También la adopción de la nube (SaaS) es uno de los principales motores de crecimiento.
Por último, los módulos de IA permiten mejorar la precisión del inventario en un 30%, reduciendo costes y mejorando el nivel de servicio al cliente mediante análisis predictivos.
Principales frenos del mercado de los programas SGA
Los costes iniciales de implantación oscilan entre 4.600 y 20.000 euros por instalación, y la integración con ERPs o hardware de automatización puede llegar a duplicar el presupuesto original.
La complejidad de los sistemas heredados y los riesgos de ciberseguridad también frenan la adopción: en el 40% de las instalaciones, los parches de seguridad se retrasan más de seis meses. Además, las normativas de soberanía de datos (como el RGPD en Europa) complican los despliegues en la nube.
Segmentación del mercado de los softwares de gestión de almacenes
- Por despliegue: Las plataformas cloud-based lideraron con el 55,21% de cuota en 2025 y crecerán a un CAGR del 19,12% hasta 2031. Se espera que superen los 6.231 millones EUR en ese año.
- Por componente: Los servicios (implementación, soporte, formación) representaron el 80,05% de los ingresos en 2025, aunque el software es el segmento de más rápido crecimiento (CAGR del 16,92%).
- Por nivel de sofisticación: Las soluciones Tier 1 (avanzadas) capturaron el 35,95% del mercado en 2025. Las soluciones Tier 2 (intermedias) son las de mayor proyección de crecimiento con un CAGR del 18,1%, gracias a que la nube las hace más accesibles para medianas empresas.
- Por industria: La manufactura lideró con el 30,22% de cuota en 2025. Sin embargo, el sector de transporte y logística (3PL) tendrá el mayor crecimiento con un CAGR del 18,32%.
Previsión de crecimiento por área geográfica del mercado del SGA
- Norteamérica domina con el 35,55% de cuota en 2025, impulsada por el e-commerce maduro y la automatización. El 70% de los 3PLs de la región ya presupuestan proyectos de automatización.
- Asia-Pacífico registrará el CAGR más alto (18,74%) y podría superar a Norteamérica antes de 2030, gracias a inversiones gubernamentales de más de 200.000 millones de USD en infraestructura logística.
- Europa crece de forma constante impulsada por Industry 4.0 y normativas de sostenibilidad. España, Francia y el Reino Unido posicionan hubs regionales cerca de puertos clave.
Adopción de la IA en las empresas en el global de sus áreas de gestión
Como hemos visto hasta aquí, el sector está en plena expansión, a continuación vemos una panorámica de la adopción de IA generativa en las organizaciones. Según Capgemini Research Institute, las organizaciones están acelerando la adopción de la IA generativa. El 80% de las organizaciones ha aumentado su inversión en IA generativa respecto a 2023, y el 20% restante ha mantenido su nivel de inversión. Además, el 24% de las organizaciones ya ha integrado la IA generativa en algunas o en la mayoría de sus sedes o funciones, frente al apenas 6% que lo había hecho un año antes. El estudio se basa en una encuesta a 1.100 directivos de empresas con más de 1.000 millones de dólares de facturación, repartidos en 14 países y 11 sectores.
Los resultados muestran que la adopción de la IA generativa ha crecido en todos los sectores y que la gran mayoría de las organizaciones permiten su uso entre los empleados: solo el 3% ha impuesto una prohibición total de las herramientas de IA generativa de acceso público en el entorno laboral. Las empresas que ya la han desplegado están cosechando beneficios tangibles.
De media, se ha registrado una mejora del 6,7% en el compromiso y la satisfacción del cliente en las áreas donde se ha pilotado o implantado la tecnología.
Otro de los focos son los agentes de IA, que han pasado de ser herramientas de apoyo a operar de forma autónoma y ejecutar tareas de manera independiente. El 82% de las organizaciones prevé integrar agentes en un plazo de uno a tres años, confiando en ellos para tareas como la generación de correos electrónicos, la programación o el análisis de datos. El informe advierte, no obstante, de la necesidad de establecer salvaguardas que garanticen la transparencia y la responsabilidad en las decisiones tomadas por la IA.
Adopción de la IA en empresas logísticas o con gestión intralogística
El 67% de los ejecutivos de supply chain reportan que sus organizaciones han automatizado total o parcialmente procesos clave usando IA en 2025.
Sin embargo, hay una trampa: solo el 23% de los líderes de supply chain dispone de una estrategia formal de IA dentro de su organización, lo que sugiere que mucha de esa adopción es fragmentada y táctica, no estratégica.
La brecha entre grandes y medianas empresas es enorme en relación con la adopción de la IA en sus operaciones logísticas
Solo el 28% de los proveedores logísticos medianos (entre 10 y 100 millones de facturación anual) han implementado soluciones de IA completas, frente al 73% de las grandes empresas.
El segmento 3PL en particular
Aproximadamente el 65% de los proveedores de logística globales están integrando tecnologías avanzadas como la IoT, la IA y la robótica para mejorar la visibilidad en tiempo real y la eficiencia del almacén. Pero de nuevo, eso incluye desde un simple dashboard IoT hasta un SGA con ML integrado, por lo que la horquilla es muy amplia.
El dato más honesto para España en cuanto adopción de la IA en las empresas
Según un estudio del Banco de España, solo el 20% de las empresas españolas emplean sistemas de IA, tasa inferior a la de Alemania, y en la mayoría de ellas el uso de la IA se encuentra aún en fases tempranas.
Proyecciones globales de adopción de la IA en el sector logístico
La adopción de IA en supply chain se prevé que casi se triplique, pasando del 28% actual al 82% en los próximos cinco años. Gartner predice que el 70% de las grandes organizaciones habrán adoptado previsión de demanda basada en IA antes de 2030.
No obstante, los porcentajes altos (65 – 73%) corresponden principalmente a grandes operadores y 3PL con presupuesto tecnológico relevante. En el universo real de distribuidores medianos y pequeños, la adopción real sigue siendo mucho más baja, con la resistencia de la plantilla y la falta de presupuesto como principales frenos.
Grafico de datos sobre la adopción de la IA en logística y software SGA
Capacidades de la IA que se pueden integrar en los SGA
Previsión de demanda y análisis predictivo
La combinación de IA, análisis de datos y aplicaciones en la nube permite la previsión inteligente de la demanda y la planificación del inventario en las operaciones de almacenamiento.
Optimización dinámica de picking y slotting
Los SGA más avanzados crean y modifican rutas de picking en tiempo real usando machine learning para adaptarse a las decisiones de los trabajadores, orquestando actividades de almacenaje, picking, slotting, clasificación y empaque de forma simultánea.
Mantenimiento predictivo
El mantenimiento predictivo utiliza IA para identificar fallos de maquinaria antes de que se conviertan en problemas importantes. A menudo se usan sensores para monitorizar robots y equipos en tiempo real, recopilando datos que se analizan contra información histórica para detectar irregularidades.
Procesamiento de lenguaje natural (NLP)
Los asistentes digitales basados en NLP pueden utilizar datos de envío para proporcionar actualizaciones de pedidos en tiempo real, responder consultas de clientes y automatizar la extracción de datos de notificaciones de envío, facturas y otros documentos.
IA generativa conversacional
Los usuarios pueden dialogar con el sistema a través de un chat que interpreta y responde preguntas complejas, generando informes, resúmenes visuales del estado de órdenes y datos en formatos como cifras, listas, tablas o gráficos.
Gemelos digitales
Permiten visualizar a un empleado o recurso en una representación digital del almacén y reaccionar en tiempo real, optimizando el cumplimiento de pedidos con machine learning.
Visión por computadora
La visión por computadora, apoyada en cámaras y sensores, identifica errores de ubicación, valida conteos y reduce la dependencia de inspecciones manuales.
Tendencias en el 2026 del mercado del SGA
Junto a los asistentes conversacionales están emergiendo los agentes de IA (sistemas capaces de recopilar información de su entorno y tomar decisiones de modo autónomo para cumplir una tarea). La consultora Deloitte anticipa que, en los próximos años, se expandirán en numerosos sectores.
La siguiente fase apunta a la anticipación sistémica: el SGA con modelos de predicción podrá identificar riesgos derivados de factores externos, como por ejemplo, desde un fenómeno climático que altere el transporte hasta variaciones geopolíticas que afecten el suministro, de esta manera podrá reprogramar cargas y redirigir flujos de inventario antes de que la disrupción ocurra.
La ventaja competitiva reside en contar con un SGA eficiente, que logre que todos los sistemas de la cadena trabajen de forma integrada, coordinando flujos entre depósitos, transporte, operaciones en planta y distribución.
El reto: la adopción por capas
El camino más sólido es avanzar en capas. Primero con aplicaciones de impacto inmediato como el slotting dinámico o la visión para conteos cíclicos. Luego con orquestación en tiempo real y gemelos digitales. Finalmente con integración plena en ecosistemas inteligentes. La IA plantea un cambio cultural en la forma de entender la logística.
En conclusión, el sector está pasando del SGA como registro transaccional a un cerebro operativo que anticipa, decide y orquesta en tiempo real. La IA es una característica diferencial que puede llegar a convertirse en el núcleo del producto.
