Por: Dayan Rodriguez, Patrick Hoermann, Volker Strasser.
La próxima ola de innovaciones en IA
Hace justo un año, describimos cómo la IA generativa creaba una nueva era de eficiencia e innovación para la logística y la cadena de suministro. Mapeamos casos de uso de IA a lo largo de toda la cadena de valor, desde la previsión de demanda hasta el servicio al cliente basado en IA, e introdujimos dos nuevas arquitecturas de referencia para logística y cadenas de suministro: nube adaptativa y experiencias mejoradas por IA, junto con innovaciones en Microsoft Dynamics 365.
Desde entonces, la tecnología ha evolucionado con rapidez. Ahora estamos en la era agéntica de la IA, con agentes capaces de razonar, planificar y actuar a través de flujos de trabajo complejos de la cadena de suministro. El alojamiento de agentes de extremo a extremo, como en Microsoft Foundry, y protocolos abiertos como el Model Context Protocol (MCP), han facilitado la conexión de los agentes de IA entre sí, así como con sistemas, herramientas y datos empresariales.
Además, han habido avances significativos en simulaciones 3D, robótica e inteligencia corporal. Plataformas abiertas para IA física como NVIDIA Cosmos con modelos de fundación mundial (WFM, por sus siglas en inglés) así como el framework OSMO de computación entorno a nube (edge-to-cloud) en Azure permiten que máquinas y robots humanoides actúen de forma más eficaz en el mundo físico, lo que resulta en una automatización más amplia en almacenes, centros de distribución y transporte. Este nuevo artículo recoge la perspectiva de Microsoft sobre la cadena de suministro y la logística, un año después de nuestro anterior artículo en el blog, y explora cómo nuestros propios equipos logísticos, así como los clientes y socios de la frontera, utilizan esta nueva ola de innovaciones junto con Microsoft.
Usen la IA para construir cadenas de suministro más predictivas—consigan el libro electrónico
Cadenas de suministro de Microsoft: nuestra propia historia del «cliente cero»
Microsoft opera una de las cadenas de suministro en la nube más amplias del mundo, que abarca más de 70 regiones de Azure, más de 400 centros de datos y una red de más de 600.000 km de fibra. Nuestros centros de datos son la columna vertebral de Microsoft Azure, que alimentan desde la infraestructura de IA y herramientas de colaboración hasta redes y seguridad. Microsoft también gestiona cadenas de suministro para Microsoft Windows y dispositivos con hardware Surface y accesorios para PC, así como consolas Xbox y hardware de juegos.
Todas nuestras cadenas de suministro han experimentado una transformación fundamental en la última década, que evolucionan de un entorno reactivo y manual a una cadena de suministro autónoma y agéntica que surge con rapidez. En el pasado, nuestras operaciones estaban dominadas por informes basados en Excel, visibilidad limitada y datos aislados. En 2018, consolidamos más de 30 sistemas en un único lago de datos de cadena de suministro en Azure, para permitir análisis predictivos y la primera generación de capacidades cognitivas en la cadena de suministro. En 2022, comenzamos a experimentar con IA generativa, seguido del desarrollo de una plataforma de IA para operacionalizar agentes a gran escala. Hoy en día, esta base está acelerándose hacia agentes autónomos, y se han desplegado más de 25 agentes y aplicaciones de IA. A continuación, tres ejemplos:
- El Agente de Planificación de la Demanda impulsa simulaciones de demanda basadas en IA para componentes de racks de no TI, lo que mejora la precisión de las previsiones y reduce la conciliación manual.
- El MultiAgent DC SparePart Space Solver utiliza la monitorización por visión por ordenador y el razonamiento multiagente para prever las necesidades de almacenamiento de piezas de repuesto y mitigar de manera proactiva riesgos de espacio o falta de stock.
- El Agente CargoPilot analiza de manera continua los modos de transporte, rutas, estructuras de costes, impacto en carbono y tiempos de ciclo, para brindar recomendaciones de envío optimizadas que equilibran velocidad, sostenibilidad y eficiencia.
El objetivo es operar con más de 100 agentes para finales de 2026 y equipar a cada empleado con apoyo agéntico. El impacto hoy en día ya es enorme: la IA en logística ahorra cientos de horas a nuestros equipos cada mes, para demostrar cómo las operaciones de agentes se traducen de manera directa en eficiencia y valor empresarial. Tanto en nuestra propia transformación de la cadena de suministro de Microsoft como en los clientes de Frontier con los que trabajamos, hemos comprobado que unificar el patrimonio de datos es clave. Sin embargo, es lo que las organizaciones hacen a continuación lo que en verdad genera valor con la IA.
En la cadena de suministro, creemos que el valor real se desbloquea a través de impulsar tres elementos:
- Habilitar simulaciones de cadena de suministro impulsadas por IA.
- Construir cadenas de suministro agentes.
- Integrar las primeras innovaciones físicas en IA.
Simulaciones: Los gemelos digitales de las cadenas de suministro
A medida que las cadenas de suministro se vuelven más grandes, más interconectadas y más expuestas a la volatilidad global, simular escenarios antes de que se desarrollen se ha convertido en una capacidad crítica para reducir riesgos y aumentar la resiliencia. Las simulaciones basadas en eventos discretos (DES, por sus siglas en inglés) dentro de las cadenas de suministro permiten el desarrollo de un modelo virtual libre de riesgos para probar cómo reacciona un sistema complejo a intervenciones y variables antes de su implementación. Con las avanzadas herramientas de modelado de Microsoft, como Azure Machine Learning y el nuevo modelo de aprendizaje automático en Microsoft Fabric con modelos semánticos Power BI, las organizaciones de la cadena de suministro y la logística pueden simular patrones de demanda, escasez o interrupciones en la cadena de suministro.
Nuestro socio paiqo ofece con prognotix una plataforma de Previsión impulsada por IA disponible en el Microsoft Marketplace. Más de 70 algoritmos permiten a los expertos en la cadena de suministro generar y optimizar previsiones de demanda con una alta precisión, directo dentro de su entorno Azure. Cosmo Tech ofrece una plataforma de simulación de IA para la Gestión Avanzada del Riesgo de la Cadena de Suministro en Azure, para ofrecer a los clientes empresariales gemelos digitales dinámicos que simulan cómo las interrupciones y decisiones afectan al rendimiento a nivel del sistema. InstaDeep usa Azure en computación de alto rendimiento para aprendizaje por refuerzo profundo y análisis predictivo que habiliten IA que optimizan la entrega de la última milla, los niveles de inventario y la utilización de la flota.
El siguiente nivel de simulación combina múltiples simulaciones físicas en entornos 3D y simulaciones basadas en eventos discretos para permitir a los equipos construir gemelos digitales completos de almacenes, centros de distribución, líneas de producción y redes logísticas. Estos entornos virtuales permiten a las organizaciones modelar tanto el comportamiento físico de los activos como el flujo dinámico de las operaciones. Al integrar estos métodos de simulación dentro de un gemelo digital y aplicar IA, los equipos pueden predecir resultados futuros, optimizar el rendimiento y prescribir acciones que impulsen mejoras operativas continuas. Esto puede ayudar a los clientes a reducir el gasto de capital, acortar las comisiones y aumentar las fases, así como mejorar los indicadores clave de rendimiento operativo (KPIs, por sus siglas en inglés).
Si tomamos como ejemplo los almacenes, clientes y socios pueden crear visualizaciones 3D avanzadas habilitadas por IA para cuatro escenarios clave:
- Planificación de almacenes (como greenfield y brownfield).
- Monitorización de almacén (como monitorización en tiempo real y mapas de calor de movimiento de personas).
- Mejora del almacén (por ejemplo, optimización del tiempo de permanencia en remolques y detección de colisiones para seguridad y automatización).
- Mantenimiento de almacén (como monitorización de activos en tiempo real, detectar problemas de calidad y reducir el retrabajo).
En colaboración con NVIDIA, ofrecemos acceso a bibliotecas y frameworks de NVIDIA, incluidos NVIDIA Omniverse™, NVIDIA Isaac Sim™ y NVIDIA Omniverse Kit App Streaming, que permiten a los desarrolladores crear aplicaciones y flujos de trabajo para simular y probar máquinas inteligentes en gemelos digitales antes de construir o desplegar cualquier cosa en el mundo real. Las aplicaciones construidas sobre estas bibliotecas y marcos permiten a los desarrolladores integrar sin problemas datos geométricos (como 2D, 3D y nubes de puntos), capacidades de IA (por ejemplo, grandes modelos de lenguaje, Servicio de Copia Sombra de Volumen (VSS, por sus siglas en inglés) y Solvers) y señales de Internet de las Cosas (IoT, por sus siglas en inglés) en entornos de tecnología operativa (OT, por sus siglas en inglés).
La arquitectura de referencia a continuación ilustra cómo combinar la computación en la nube y el entorno por medio de NVIDIA Omniverse Kit App Streaming para visualizar las operaciones de almacén en tiempo real con clústeres Kubernetes acelerados por unidad de procesamiento gráfico (GPU, por sus siglas en inglés) desplegados nativamente en Azure para monitorizar, analizar y optimizar de manera remota el rendimiento del almacén con mayor precisión y conciencia situacional.
Dentro del almacén físico, se capturan datos operativos de brazos robóticos, transportadoras y sensores del almacén en el borde mediante Azure IoT Operations ejecutándose en Kubernetes habilitado con Arc y con corredor MQTT. La arquitectura adopta el formato universal de descripción de escenas (OpenUSD) para asegurar que la geometría 2D, 3D y de nubes de puntos del almacén pueda integrarse sin problemas en el gemelo digital .Microsoft Fabric absorbe los datos en la nube para proporcionar una base unificada de analítica. Eventstream y eventhouse captura la telemetría entrante como flujos en tiempo real o datos por lotes. Microsoft OneLake actúa como el lago de datos centralizado y gobernado que consolida todos los datos del almacén. El constructor de gemelos digitales transforma las señales IoT en bruto en una representación virtual contextualizada al mapear la telemetría al modelo digital del almacén. Impulsado por NVIDIA Omniverse, la simulación de alta fidelidad y la computación espacial se producen, para crear un gemelo digital real que se transmite directo al navegador, lo que elimina la necesidad de hardware local de alta gama. Herramientas como Microsoft Copilot Studio y Microsoft Foundry permiten la interacción en lenguaje natural. En todas las etapas, la seguridad se mantiene mediante Azure Arc, para garantizar una gobernanza, configuración y aplicación de políticas coherentes tanto en el entorno como en la nube.
SoftServe ha demostrado ser un excelente socio de entrega para aplicaciones de gemelos digitales. Junto con Microsoft, integraron sin problemas agentes de IA basados en bibliotecas y modelos abiertos de NVIDIA en simulaciones de producción de bebidas en Krones, para habilitar gemelos digitales precisos a nivel físico, que redujeron los tiempos de ciclo de horas a menos de cinco minutos. De manera similar, en Toyota Material Handling Europe, SoftServe construyó un gemelo digital para simular carretillas elevadoras autónomas en entornos de almacenes virtuales, lo que permitió pruebas rápidas, optimización y despliegues más seguros, para ayudar a reducir los tiempos de entrenamiento de los sistemas autónomos en más de un 30%.
La plataforma de realidad aumentada Frontline de TeamViewer ofrece un ángulo adicional de simulación. Dispositivos portátiles como gafas inteligentes o dispositivos montados en la muñeca llevan los datos de manera fluida a los trabajadores de primera línea para recibir orientación manos libres para recoger y empaquetar, así como para contar con ayuda de IA. En DHL Supply Chain, la solución de TeamViewer se despliega a nivel global para apoyar la selección por visión de más de 1.500 trabajadores en 25 centros de Estados Unidos con procesos de manos libres.
Cadenas de suministro agénticas: La red multiagente
Las cadenas de suministro agénticas marcan una nueva era de sistemas autónomos de IA que gestionan y optimizan de manera proactiva las operaciones de la cadena de suministro de extremo a extremo. Estos sistemas agénticos buscan mejorar de manera continua KPIs generales como el margen operativo o la conversión de efectivo, así como KPIs específicos como el tiempo de entrega o el coste de envío por unidad, lo que asegura que cada acción agéntica contribuya a un impacto empresarial medible.
Las cadenas de suministro agénticas se construyen sobre las tareas impulsadas por humanos actuales y codifican la lógica subyacente de toma de decisiones. Incluyen agentes de propósito único como «solucionadores de problemas» que diagnostican de manera constante, problemas y proponen soluciones, así como «agentes orquestadores» como planificadores u organizadores que coordinan flujos de trabajo en varios pasos. Estos agentes se vuelven funcionales mediante tejidos de datos modernos, sistemas robustos de registro y arquitecturas orientadas a eventos que proporcionan información y gobernanza en tiempo real.
A continuación se presenta una visión general de los agentes de la cadena de suministro que hemos identificado a lo largo de la cadena de valor a través de múltiples conversaciones con clientes y socios.
Las empresas Frontier ya han creado valor con sistemas multiagentes.
- CSX Transportation ha desplegado un sistema multiagente que valida la elegibilidad del cliente, enruta solicitudes complejas y apoya las operaciones ferroviarias mediante coordinación en varias etapas.
- Dow Chemical opera agentes de análisis de facturas que revisan miles de facturas de transporte cada día, para detectar de manera automática discrepancias y ahorrando millones a la empresa en toda su red global de envíos.
- C.H. Robinson ha desplegado una gran flota de agentes de IA generativa, incluidos agentes de cotización rápida que ofrecen presupuestos personalizados de flete y la automatización de pasos clave a lo largo del ciclo de vida del envío.
- Blue Yonder ha creado un Agente de Operaciones de Inventario comercial en el Microsoft Marketplace, que identifica en tiempo real los desajustes entre oferta y demanda, y recomienda acciones correctivas como fuentes alternativas o intercambios por demanda para mantener optimizados los niveles de inventario.
- Resilinc ofrece una plataforma de riesgos de proveedores agentes en Azure con agentes de IA predefinidos (como para disrupciones, tarifas y cumplimiento) que evalúan de manera autónoma los posibles impactos, inician la interacción con los proveedores y recomiendan estrategias de mitigación.
- La plataforma Digital Brain de o9 en Azure se ha mejorado con varios agentes de IA, encargándose de tareas sencillas como obtener datos específicos y más complejas, como crear revisiones completas de demanda.
- GEP añadió de manera reciente a su solución de proveedor a pago GEP SMART y a la solución de cadena de suministro GEP NEXXE (ambos construidos de manera nativa en Azure), un portafolio de agentes de IA que abarca la obtención, negociación, ciclo de vida de contratos, análisis de gastos e inteligencia de mercado.
- Kinaxis ofrece su plataforma de planificación de la cadena de suministro Maestro, que incluye agentes de IA que detectan interrupciones, ejecutan simulaciones de escenarios y proporcionan información prescriptiva mediante lenguaje natural.
Además, varios socios de entrega han utilizado herramientas de Microsoft como Microsoft Foundry y Copilot Studio para crear agentes para clientes a alta velocidad.
- Avanade, por ejemplo, ofrece agentes concretos listos para usar, incluido un agente de cumplimiento comercial, un agente digital gemelo y agentes con 2 opciones de efectivo.
- Softserve ofrece un catalizador con 3 agentes personalizados en 30 días.
- NTT DATA desarrolla un sistema de apoyo a la decisión impulsado por IA y basado en simulación y agente para una plataforma de reequilibrio agente en redes de cadena de suministro.
- PwC ofrece servicios completos de consultoría en IA agéntica, impulsados por una experiencia sectorial distintiva.
- En la actualidad, Capgemini desarrolla una oferta agéntica de extremo a extremo por medio de la más reciente tecnología Microsoft IQ, que se lanzará en Hannover Messe en abril de 2026.
Microsoft Work IQ, Foundry IQ y Fabric IQ forman juntos una capa de inteligencia para las cadenas de suministro—desde la planificación de la demanda hasta el inventario y la atención al cliente—que conecta cómo trabajan las personas, cómo opera el negocio y lo que sabe la organización. Esto proporciona a los agentes de IA un contexto empresarial completo para que puedan razonar, simular escenarios y actuar conforme a las restricciones y KPIs del mundo real, como la rotación de inventario, para apoyar mejores decisiones.
Junto con nuestro socio estratégico Celonis, hemos desarrollado una nueva arquitectura de referencia que aprovecha Fabric IQ y la Celonis Process Intelligence Graph para transformar datos fragmentados de la cadena de suministro en flujos de trabajo agéntico. Una pila colaborativa que integra datos en bruto en la base y crea acciones inteligentes y automatizadas en la parte superior.
En la capa de Sistema de Registro (SoR, por sus siglas en inglés), los datos a menudo están aislados y no «hablan el mismo idioma», lo que conduce a una comprensión fragmentada dentro de la cadena de suministro. Microsoft Fabricunifica estos datos mediante espejamiento, streaming o atajos multi-nube con el objetivo de crear una conexión sin copia y garantizar que los datos sean frescos y accesibles sin el peso de los procesos tradicionales de extracción, transformación y carga (ETL, por sus siglas en inglés). Fabric IQ proporciona una capa de razonamiento que traduce datos en bruto y unificados de OneLake en conocimientos contextuales. Esta es la base del Grafo de Inteligencia de Procesos (PI, por sus siglas en inglés) de Celonis, que se sitúa entre los datos y la automatización y utiliza la minería de procesos para mapear cómo funciona en realidad la cadena de suministro, para generar información operativa sobre la cadena de suministro y sugerir potenciales de mejora desde el punto de vista del proceso. Se comunica con Microsoft Fabric a través de APIs REST, para brindar el conocimiento y el contexto que la IA necesita para comprender los datos. La capa agéntica se divide en tres funciones:
- Construcción: Utiliza Copilot Studio, Microsoft Foundry y Power Automate para crear agentes de IA personalizados.
- Orquestación: Utiliza MCP y el Protocolo Agent2Agent (A2A) para gestionar cómo trabajan juntos los diferentes agentes.
- Supervisión: Utilizar el plano de control para los agentes en el Agente 365 (disponible a nivel general en mayo de 2026) para monitorizar las actividades de los agentes y garantizar el rendimiento esperado.
En la capa superior, con la ayuda de Microsoft Entra ID, las ideas y acciones sugeridas se muestran en herramientas que utilizan los empleados, como Microsoft Teams, Microsoft 365 Copilot, Dynamics 365, Power Apps o en la Interfaz Celonis.
Una gran empresa farmacéutica global utiliza la arquitectura anterior para unificar datos logísticos fragmentados, para permitir la identificación en tiempo real de retornos farmacéuticos críticos para la temperatura y diseñar un proceso de retorno agéntico que desbloquea ganancias anuales de productividad de varios millones de euros. Uniper automatizó las necesidades de materiales y servicios con Celonis y Microsoft. Microsoft Copilot en Teams y Power Automate coordinan las aprobaciones, las acciones SAP y sustituyen la planificación manual de componentes por flujos de trabajo proactivos y agentivos que aseguran la disponibilidad oportuna del material.
IA física: desde la manipulación en almacén hasta las entregas en la última milla
La IA física es la evolución final de la inteligencia en la cadena de suministro, basándose en simulaciones y IA agente y que encarna esa inteligencia directo en el mundo físico. En un futuro próximo, los robots humanoides y los sistemas robóticos asumirán de manera física, cada vez más tareas operativas a lo largo de las cadenas de suministro y la logística: desde la descarga y clasificación de remolques, la manipulación y reposición de palés, hasta el embalaje y etiquetado y entregas autónomas en la última milla. A medida que la inteligencia pasa de las pantallas a las máquinas, las cadenas de suministro y la logística pueden alcanzar un nuevo nivel de agilidad física.
Microsoft empuja la frontera de la IA física con su nuevo modelo de robótica Rhoalpha, que combina lenguaje natural, percepción visual y retroalimentación táctil para hacer que los robots sean más adaptativos y autónomos. Microsoft ha lanzado un programa de investigación de acceso anticipado con socios seleccionados para avanzar en el coentrenamiento y la adaptación de dominios, y pretende integrar el modelo en Microsoft Foundry en los próximos meses. Ya hoy, clientes y socios pueden utilizar la arquitectura de referencia de la cadena de herramientas robótica que aparece a continuación para entrenar y desplegar robótica de almacén con NVIDIA Osmo en Azure.
Esta cadena de herramientas es un marco de código abierto y listo para producción que integra los servicios en la nube de Azure con la pila física de IA de NVIDIA, desde la simulación hasta el entrenamiento y el despliegue. Combina Azure Machine Learning, Azure Kubernetes Services (AKS), Microsoft Fabric, Azure Arc y la pila de robótica e IA de NVIDIA. NVIDIA Isaac Sim e Isaac Lab permiten simulación de alta fidelidad y aprendizaje por refuerzo, mientras que NVIDIA OSMO orquesta flujos de trabajo de entrenamiento escalables en entornos de nube y de entorno.
Aquí se puede encontrar información detallada.
Hexagon Robotics ha comenzado a desplegar esta arquitectura por medio de Azure IoT Operations, así como Fabric Real-Time Intelligence en Microsoft Fabric para ofrecer soluciones robóticas humanoides listas para producción. Su robot humanoide industrial, AEON, combina destreza, locomoción e inteligencia espacial única para abordar casos de uso industriales complejos para almacenamiento y logística, como inspección e inventario.
Figure AI, financiada por Microsoft, permite el despliegue de sus robots humanoides en entornos logísticos reales a través de la infraestructura de IA de Azure. Su último modelo, Figure 03, puede encargarse de tareas de almacén, como clasificar paquetes a velocidades de cinta transportadora, y ayudar en la entrega de última milla con una precisión casi humana.
KUKA y Microsoft desarrollaron en conjunto iiQWorks.Copilot, un asistente impulsado por IA que permite la programación de robots en lenguaje natural y simplifica de manera significativa las tareas de automatización. Al integrar los servicios de IA de Azure, la solución permite a los usuarios diseñar, probar y desplegar flujos de trabajo de robots de forma más rápida y segura, para reducir el tiempo de programación para tareas simples hasta en un 80%. Esto ha beneficiado a toda la robótica KUKA desplegada en almacenes y logística.
La capa de software NOVA de Wandelbots, combinada con los servicios en la nube de Azure, unifica robots heterogéneos y aporta la automatización adaptativa al área de trabajo. Wandelbots NOVA agiliza las operaciones de almacén y cumplimiento, como la paletización, lo que facilita la programación de robots, acelera el despliegue y permite la planificación y escalado de rutas impulsadas por IA en múltiples marcas de robots. En conjunto, estas capacidades posicionan a Wandelbots NOVA como una plataforma física de IA para orquestar y escalar automatización impulsada por IA en las operaciones de la cadena de suministro.
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