Physical AI en almacenes: cómo está cambiando la operación logística

Durante años, la automatización de almacenes se concentró en ejecutar tareas repetitivas de manera más rápida y estandarizada. Transportadores, sistemas automáticos de almacenamiento, lectores, sensores y software permitieron organizar mejor el movimiento de mercancías y reducir parte de la intervención manual en procesos específicos.

La siguiente evolución consiste en conectar esa automatización con sistemas capaces de interpretar lo que ocurre dentro de la operación. La Physical AI en almacenes combina inteligencia artificial, sensores y equipos físicos para utilizar información del entorno y convertirla en decisiones que pueden ejecutarse directamente dentro del flujo logístico.

Esto cambia la forma de entender la automatización. Ya no se trata solamente de instalar una máquina para realizar una tarea determinada, sino de conectar información, decisiones y movimiento dentro de una misma operación.

¿Qué es Physical AI?

Physical AI, o inteligencia artificial física, se refiere a sistemas en los que la inteligencia artificial está conectada con equipos capaces de interactuar con un entorno físico. En un almacén, esto puede incluir cámaras, sensores, dispositivos IoT, sistemas de localización, software de ejecución y equipos autónomos como AGVs o AMRs.

El funcionamiento puede entenderse a partir de tres elementos. Primero, los sistemas perciben lo que ocurre en el entorno mediante datos; después, esos datos se procesan para determinar qué acción conviene realizar; finalmente, un equipo físico puede ejecutar la decisión, por ejemplo, trasladando un pallet o modificando su ruta.

La diferencia frente a una automatización tradicional está principalmente en la capacidad de adaptación. Mientras un sistema convencional puede seguir una secuencia previamente programada, uno con mayor autonomía puede ajustar determinadas acciones según las condiciones reales de la operación.

De automatizar tareas a coordinar procesos completos

Un almacén funciona como una secuencia de procesos relacionados que incluye recepción, ubicación, almacenamiento, movimiento interno, picking, preparación y despacho. Automatizar únicamente una de estas etapas puede generar mejoras puntuales, pero no necesariamente optimiza el flujo completo.

La Physical AI busca conectar más partes de esa secuencia. La información generada durante la recepción, por ejemplo, puede ayudar a determinar dónde conviene ubicar un pallet y posteriormente convertirse en una tarea asignada a un equipo autónomo que realiza el movimiento.

El mismo principio puede aplicarse cuando la mercancía necesita recuperarse, trasladarse hacia una zona de preparación o acercarse a un andén para despacho. De esta manera, la inteligencia artificial deja de funcionar únicamente como una herramienta de análisis y comienza a integrarse más directamente con la ejecución física.

Aplicaciones de Physical AI dentro del almacén

Una de las aplicaciones más evidentes está en el movimiento interno de mercancía. Los AGVs y robots móviles autónomos pueden trasladar pallets, contenedores o materiales entre distintas zonas del almacén, mientras que sistemas más avanzados pueden modificar recorridos o prioridades según la actividad de la instalación.

También puede aplicarse a la asignación de tareas. Al combinar información sobre pedidos, ubicación de mercancía, disponibilidad de equipos y carga de trabajo, la operación puede determinar con mayor precisión qué actividad debe ejecutarse primero y qué recurso se encuentra mejor posicionado para realizarla.

La ubicación de mercancía es otro punto relevante. En lugar de tratar todos los espacios del almacén de la misma manera, los sistemas pueden considerar factores como rotación, dimensiones, disponibilidad de espacio y cercanía con áreas de preparación para definir dónde colocar determinados productos.

En picking y preparación de pedidos, la combinación de robótica, visión artificial y sistemas de decisión puede apoyar actividades de identificación, selección y movimiento. Según el tipo de operación, la tecnología puede acercar la mercancía al trabajador, ayudar a validar productos o automatizar ciertos movimientos dentro del proceso.

Digital twins para conectar lo físico y lo virtual

Los digital twins o gemelos digitales también forman parte de esta evolución. Un gemelo digital representa virtualmente elementos de una operación física utilizando información procedente del sistema real, lo que permite analizar layouts, recursos, movimientos o determinados flujos de trabajo.

En warehousing, esto puede utilizarse para probar diferentes escenarios antes de modificar físicamente la operación. Es posible analizar rutas alternativas para equipos autónomos, evaluar cambios en la distribución de recursos o estimar cómo se comportaría el flujo si aumenta la actividad en una zona determinada.

Su valor no está únicamente en visualizar el almacén. La utilidad aparece cuando esa representación permite probar decisiones, evaluar alternativas y posteriormente trasladar determinados ajustes al entorno físico.

Cuando los digital twins se combinan con inteligencia artificial, sensores y automatización, se crea una relación más estrecha entre lo que ocurre dentro del almacén y la forma en que se toman decisiones sobre la operación.

Personas y sistemas autónomos dentro de la misma operación

La incorporación de Physical AI no implica necesariamente operar almacenes sin personas. Muchas actividades pueden beneficiarse de movimientos automatizados, mientras que otras siguen requiriendo supervisión, criterio, coordinación o manejo de situaciones que no siguen un patrón previsto.

Por eso, uno de los cambios relevantes está en la forma de distribuir las tareas. Los equipos autónomos pueden encargarse de movimientos repetitivos o recorridos frecuentes, mientras que el personal puede concentrarse en actividades que requieren mayor capacidad de decisión o atención a excepciones.

Esto también modifica el papel del trabajador dentro del almacén. La operación puede pasar gradualmente de depender de personas para ejecutar cada movimiento a combinar supervisión humana con sistemas capaces de realizar parte de esas actividades de manera autónoma.

La automatización empieza antes de comprar tecnología

Incorporar Physical AI no comienza necesariamente con la compra de robots. Antes de automatizar una operación, es necesario entender cómo funcionan sus procesos, qué información está disponible y qué actividades realmente podrían beneficiarse de una mayor integración tecnológica.

Los procesos deben estar suficientemente definidos para que recepción, almacenamiento, preparación y despacho sigan reglas claras. Al mismo tiempo, los sistemas necesitan información confiable sobre inventarios, ubicaciones, pedidos y recursos disponibles para tomar decisiones útiles.

La integración entre plataformas también cobra importancia. WMS, sistemas de ejecución, sensores y equipos físicos necesitan intercambiar información cuando el modelo operativo lo requiera, mientras que el layout debe permitir que los movimientos automatizados convivan con personas, mercancía y equipos convencionales.

Por eso, automatizar una operación poco estructurada no necesariamente resuelve sus ineficiencias. La tecnología genera más valor cuando se incorpora sobre procesos diseñados para aprovecharla.

Physical AI y la evolución del warehousing

La transformación del almacén puede entenderse como una evolución gradual. Primero, los sistemas permitieron digitalizar inventarios y órdenes; posteriormente, la analítica comenzó a utilizar esa información para apoyar la planeación; ahora, la integración de inteligencia artificial con sensores y equipos autónomos acerca esas decisiones a la ejecución física.

Esto convierte al almacén en un entorno donde información y movimiento están cada vez más conectados. Una decisión sobre prioridad, ubicación o recorrido puede trasladarse con mayor rapidez hacia el equipo encargado de ejecutarla.

Sin embargo, no todas las operaciones necesitan alcanzar el mismo nivel de automatización. Un almacén con movimientos repetitivos y grandes volúmenes presenta oportunidades distintas a una instalación con alta variedad de productos, cambios frecuentes y procesos menos estandarizados.

La tecnología, por lo tanto, debe responder al tipo de mercancía, volumen, frecuencia, layout y nivel de servicio requerido. El objetivo no es automatizar la mayor cantidad posible de actividades, sino identificar aquellas donde la automatización puede mejorar realmente el flujo operativo.

El papel de un operador 3PL

Para los operadores logísticos, esta evolución implica que warehousing depende cada vez menos únicamente del espacio disponible. También cobran importancia el diseño de procesos, la administración de información y la capacidad de adaptar la operación conforme evolucionan los requerimientos de cada cliente.

En REIS Logística trabajamos con empresas industriales y manufactureras mediante soluciones de logística 3PL, warehousing, administración de inventarios, VMI, transporte y abastecimiento a planta. Estas actividades forman parte del entorno donde la automatización y los sistemas conectados continuarán ampliando sus aplicaciones.

La tecnología debe incorporarse de acuerdo con las necesidades reales de cada operación. Diseñar procesos claros y escalables permite que almacenes y centros logísticos estén mejor preparados para integrar nuevas herramientas conforme cambien los volúmenes, productos y requerimientos de servicio.

Conclusión

La Physical AI en almacenes representa una evolución de la automatización logística al conectar percepción, análisis y ejecución física. Sensores y sistemas digitales permiten interpretar lo que ocurre dentro de la operación, mientras que equipos autónomos pueden convertir determinadas decisiones en movimientos de mercancía.

Esta integración acerca cada vez más la planeación a la ejecución, pero su valor depende de contar con procesos claros, datos confiables y una operación correctamente diseñada. La tecnología debe adaptarse a la logística, y no al revés.

El almacén del futuro no será necesariamente el que tenga más robots. Será el que logre integrar personas, información y automatización de acuerdo con las necesidades reales de su operación.

Referencias

Alam, M. M., Reimbaev Azizbek Nurkat Ugli, Tanha, K. J., & Jun, T. (2026). AI-enhanced Digital Twin systems for warehouse logistics optimization: A review of challenges with solutions and future directions. ICT Express, 12(2), 459–479. https://doi.org/10.1016/j.icte.2026.01.009