Ulises González
Consultor/Facilitador de Transformación Digital e IA para TECNASA
EXPO TECH 2026 · Cámara de Comercio de Panamá
El 88% de las organizaciones ya usa IA
McKinsey State of AI 2025 · 1,993 organizaciones · 105 países
El 39% reporta algún nivel de impacto, pero la mayoría <5% de EBIT
MIT 2025:
S&P Global 2025:
42% de empresas abandonó la mayoría de sus iniciativas de IA
(vs. 17% en 2024 — se duplicó la tasa de abandono)
Gartner:
63% de las organizaciones no tiene datos preparados para IA
El año más acelerado en la historia de la inteligencia artificial
| Modelo | Lanzamiento | Capacidad clave |
|---|---|---|
| GPT-5 → 5.4 | Ago 2025 → Mar 2026 | 400K tokens · -45% errores factuales · 5 versiones en 7 meses |
| Claude Opus 4.6 | Feb 2026 | 1M tokens de contexto · Agente autónomo de larga duración |
| Gemini 3.1 Pro | 2025 | Primer embedding multimodal: texto + imagen + video + audio |
| Modelo | Lanzamiento | Capacidad clave |
|---|---|---|
| DeepSeek-V3.2 | 2025 | Open-source · Iguala GPT-4o · Cuesta 95% menos |
| Llama 4 (Meta) | 2025 | 10M tokens contexto · Corre en un solo GPU H100 |
| Phi-4 Mini | 2025 | 3.8B parámetros · Corre en laptops y teléfonos |
El costo de consultar un modelo de IA cayó
en 18 meses
De USD 20 → USD 0.07 por millón de tokens
Es como si el flete marítimo pasara de $20,000 a $71 por contenedor en año y medio
| Capacidad | Estado 2026 |
|---|---|
| Modelos cuantizados 4-bit | -4x memoria, pérdida mínima |
| Latencia local | 5–20ms vs. 200–500ms en cloud |
| Gartner 2027 | Modelos pequeños usados 3x más |
| 75% de datos empresariales | Se procesan fuera de data centers |
Datos de embarque, rutas, costos, clientes, documentos aduaneros — procesados en tu infraestructura, con modelos open-source, sin dependencia externa
No promesas de futuro. Resultados medibles de 2025.
Fuente: Maersk (2022, 2025)
Fuente: INFORMS / UPS (2016)
| Capacidad | Resultado |
|---|---|
| Certeza en volúmenes entrantes | hasta 95% |
| DHLBot | 1,000+ paquetes/hora |
| Precisión de clasificación | 99% |
| AP robots: productividad | +30% a +180% |
Fuente: DHL (2022, 2024)
| Capacidad | Resultado |
|---|---|
| Robots desplegados | 1 millón |
| Sequoia: inventario | 75% más rápido |
| Sequoia: órdenes | 25% más rápido |
| DeepFleet: eficiencia robótica | +10% |
Fuente: Amazon (2023, 2025)
Terminal automatizada
Fuente: CCCC / ZPMC (2022); UNESCAP (2024)
Digital twin de 42 km
Fuente: IBM + Port of Rotterdam (2018–2025)
Benchmarks de adopción exitosa de IA en supply chain
Fuente: McKinsey (2021)
Mercado IA en logística y supply chain: USD 20.1B en 2024 · Proyección de fuerte crecimiento hacia 2034
Fuente: Global Market Insights (2025)
tareas de transporte ejecutadas por agentes
+30% productividad operativa
CH Robinson / AI in the Chain (2025)
empresas de transporte con agentes de negociación y booking
Automatización de tarifas y reservas
Reuters (2025)
reducción en tiempo de proceso de órdenes y reconciliación
Automatización O2C end-to-end
Autonomous O2C AI case study (2026)
de líderes logísticos reportan mejora en tiempo de respuesta
Resolución más rápida y consistente
Supply Chain Connect / IBM Research
De automatizar tareas a transformar el negocio
De automatizar tareas a transformar el negocio
Eliminar fricción operativa
BL · facturas · documentos aduaneros · conciliación documental
Aquí está la mayoría de la adopción actual
Mejorar decisiones operativas
Demand sensing · ruteo dinámico · predicción de disrupciones
Empresas líderes ya operan aquí: Maersk · DHL · Port of Rotterdam
Crear nuevos modelos de negocio
Tarifas dinámicas · logistics-as-a-service · cadenas auto-adaptativas
Aquí se captura el mayor valor
McKinsey Global Survey on AI
Experimento con consultores usando GPT-4:
Harvard Business School / BCG (2023)
Organizaciones que combinan IA con rediseño del trabajo humano:
vs. automatización aislada
Accenture Technology Vision
AI-augmented workforce:
EY AI Research
McKinsey · IBM Supply Chain · Port of Rotterdam
Sin datos confiables y gobernados, ningún modelo genera valor real
Automatizar un proceso roto solo acelera el problema
La colaboración humano-máquina supera a la automatización aislada
Harvard Business School · Accenture · McKinsey
Microsoft Work Trend Index
Cisco Data Privacy Benchmark
Ingenieros de Samsung compartieron código propietario en prompts de IA. La empresa restringió temporalmente el uso de ChatGPT.
Datos sensibles: manifiestos de embarque · rutas · costos de transporte · contratos con carriers
¿Quién controla dónde se procesan esos datos?
Los principales obstáculos de adopción:
Gartner · McKinsey
Volkswagen / Cariad
Miles de millones invertidos antes de reestructurar la estrategia de software.
Las plataformas complejas evolucionan mejor de forma iterativa que con proyectos "big-bang"
Las transformaciones exitosas concentran el mayor esfuerzo en:
McKinsey AI transformation research
De la posición geográfica a la ventaja digital
Infraestructura, conectividad y apertura tecnológica
| Activo | Dato |
|---|---|
| Comercio mundial vía Canal | ~5–6% del comercio marítimo global |
| Zona Libre de Colón | Mayor zona franca de América |
| Conectividad digital | Múltiples cables submarinos internacionales |
| Infraestructura logística | Puertos, hub aéreo y red intermodal |
| Activo | Dato |
|---|---|
| Moneda | Uso del dólar (sin riesgo cambiario) |
| Ecosistema tecnológico | Creciente presencia de startups y centros de datos |
| Actitud hacia IA | Alta apertura regional hacia nuevas tecnologías |
Autoridad del Canal de Panamá · Banco Mundial · Microsoft Work Trend Index
Autoridad del Canal de Panamá
SENACYT impulsa estrategia basada en:
Academia de IA — TECNASA
Formación empresarial en:
SENACYT · Autoridad del Canal de Panamá · TECNASA
Elemente Consultora · 230+ organizaciones · 2025
La oportunidad ahora es convertirla en inteligencia operativa.
Roles híbridos que combinan:
Problemas específicos con:
Convertir infraestructura logística en inteligencia operativa
IA para:
Modelos predictivos para:
Analítica avanzada para:
Mercado Libre
Uso de analítica avanzada y digital twins en centros de distribución
Rappi
Algoritmos para optimización de rutas y asignación de repartidores
Nubank
Modelos de riesgo basados en machine learning
Mercado de IA en LatAm hacia 2033
IDC · análisis de mercado regional
De la conferencia a la acción
Procesos donde:
Combinar:
Los modelos y herramientas de IA ya están disponibles. La ventaja está en cómo se aplican.
El mayor impacto aparece cuando humanos y sistemas de IA trabajan juntos.
Infraestructura logística + datos + IA pueden convertir al país en el primer hub logístico inteligente de América Latina.
La adopción de IA requiere políticas claras, gestión de riesgos y protección de datos.
Equipos híbridos: expertos del negocio que entienden inteligencia artificial.
Rutas, inventarios, planificación, servicio al cliente.
Políticas, riesgos y privacidad.
Expertos del negocio que entiendan datos e inteligencia artificial.
Ulises González
Consultor/Facilitador de Transformación Digital e IA para TECNASA
tecnasa.com
“La inteligencia artificial no reemplaza la inteligencia humana.
La amplifica.
La pregunta es:
¿Qué vas a amplificar?”