El 37% de las organizaciones encuestadas aún no integra completamente su TMS, mientras la visibilidad en tiempo real gana peso en la cadena de suministro. Porque un TMS desconectado de inventarios, almacenes y operaciones de campo limita la visibilidad y ralentiza las decisiones. Integrar rutas, ubicación, ejecución y datos operativos permite reaccionar ante tráfico o disrupciones, coordinar recursos y mejorar el cumplimiento de entregas.

Aspectos clave

• El 37% de las organizaciones encuestadas afirma que su TMS todavía no está totalmente integrado con otras soluciones de cadena de suministro.
• El 87% teme que su actual TMS tenga dificultades para responder a mayores exigencias de velocidad, capacidad o reducción de costos durante los próximos cinco años.
• El estudio incluyó a 1.450 altos responsables de transporte y cadena de suministro de Norteamérica, Latinoamérica, Europa y Australia.
• El 50% reconoce dificultades para reajustar proactivamente las rutas frente a disrupciones.
• El 49% encuentra problemas para optimizar la programación de muelles y personal de almacén.
• Servinformación propone integrar planificación de rutas, geolocalización, operación en campo y captura de información.
• DataRutas ya incorpora seguimiento en tiempo real, ruteo basado en Google Maps, Machine Learning y analítica predictiva.

La logística conectada se convierte en ventaja competitiva

Lima, Perú, 7 de agosto de 2026.— Las cadenas de suministro generan información en prácticamente cada movimiento: pedidos, inventarios, vehículos, conductores, almacenes, centros de distribución, tráfico, tiempos de llegada y entregas. Sin embargo, disponer de datos no garantiza que una empresa pueda utilizarlos de manera coordinada. Cuando transporte, inventarios, almacenes y equipos de campo operan mediante plataformas separadas, cada área puede disponer de una parte de la realidad sin que exista una visión común de lo que sucede en toda la cadena. El problema adquiere especial importancia a medida que aumentan las exigencias de velocidad, disponibilidad y trazabilidad. En el estudio The Road Ahead: Unlocking the Future of Transportation Management, realizado por Manhattan Associates con la firma de investigación Vanson Bourne, encontró que el 37% de las organizaciones encuestadas todavía no tiene su TMS completamente integrado con las demás soluciones de gestión de la cadena de suministro. El 87% teme que su TMS no pueda seguir el ritmo

El mismo estudio encontró que 87% de los participantes está preocupado porque su sistema de gestión de transporte pueda tener dificultades para responder al aumento de las exigencias de velocidad, capacidad o reducción de costos durante los próximos cinco años. Esto no significa necesariamente que los actuales sistemas vayan a quedar obsoletos. La preocupación apunta a una cuestión diferente: que la arquitectura tecnológica existente no evolucione a la misma velocidad que la operación. Un TMS puede continuar funcionando y, sin embargo, convertirse en un cuello de botella si no puede intercambiar datos en tiempo real con:

• Sistemas de inventario;
• Almacenes;
• Planificación;
• Flotas;
• Aplicaciones móviles;
• Proveedores;
• Clientes;
• Herramientas analíticas.

La modernización logística depende así tanto de las funcionalidades disponibles como de la capacidad para conectar sistemas.

Una investigación global con 1.450 decisores

El estudio fue realizado sobre 1.450 responsables senior con conocimiento o responsabilidad directa sobre operaciones de gestión de transporte. Los participantes pertenecían a organizaciones de manufactura, retail, mayoristas, bienes de consumo, supermercados y alimentos y bebidas. La investigación incluyó compañías de Norteamérica, Latinoamérica, Europa y Australia. Hay una precisión metodológica importante: todas las empresas participantes registraban al menos US$750 millones de facturación global anual. Por ello, los resultados ofrecen una visión relevante de organizaciones medianas y grandes, pero salvando las distancias podrían extrapolarse o servir de consulta para todas las empresas latinoamericanas o peruanas.

Los silos reducen la visibilidad operativa

El problema de una plataforma desconectada no es únicamente tecnológico. Cuando la información queda fragmentada, las organizaciones pierden capacidad para comprender lo que sucede entre la planificación inicial y la ejecución real. El estudio señala que el 48% identifica problemas relacionados con visibilidad y supervisión operativa derivados de sistemas desconectados. También encontró que:

• 50% tiene dificultades para modificar proactivamente rutas frente a disrupciones;
• 49% enfrenta problemas para optimizar muelles y personal de almacén;
• 47% encuentra dificultades para realizar acciones correctivas antes de que una carga resulte retrasada;
• 46% tiene limitaciones para predecir con precisión los tiempos de entrega.

La conexión entre datos deja entonces de ser un proyecto exclusivamente de TI y pasa a afectar directamente el nivel de servicio.

De reaccionar al tráfico a anticipar la operación

Una arquitectura logística conectada puede combinar distintas señales antes de decidir qué hacer. Por ejemplo, una modificación vial podría provocar una cadena de eventos: tráfico → retraso del vehículo → modificación de ETA → reorganización del muelle → reasignación del personal → notificación al cliente.

Cuando cada sistema opera por separado, esos ajustes dependen de llamadas, mensajes, hojas de cálculo y decisiones manuales. Cuando existe interoperabilidad, los datos pueden propagarse automáticamente entre los diferentes puntos del flujo. La diferencia fundamental no está únicamente en calcular una ruta más corta, sino en comprender cómo esa ruta afecta al resto de la operación.

Servinformación apuesta por una capa logística integrada

Frente a esta fragmentación, Servinformación está ampliando su portafolio de soluciones logísticas en América Latina. La compañía trabaja en localización inteligente y analítica de datos, y mantiene operación propia en Perú. Su plataforma corporativa describe cinco pilares para este tipo de soluciones: cartografía, captura, enriquecimiento, analítica y optimización.

El gran desafío logístico en la región no es únicamente la operación, sino la falta de conexión entre los sistemas que la soportan. Cuando la planeación, la ejecución y el análisis funcionan de forma aislada, las empresas pierden visibilidad y reaccionan tarde ante los cambios en la operación. La integración de datos en tiempo real se ha convertido en un factor decisivo de competitividad”, afirmó Wilson Pinto, Business Developer Logistics Google Maps en Servinformación.

La compañía propone articular herramientas de planificación, rutas, captura de información y seguimiento de operaciones mediante DataRutas, ServiRoutes, ServiForms y Smart1.

DataRutas conecta planificación y ejecución

DataRutas constituye una de las plataformas cuya funcionalidad puede verificarse públicamente. Servinformación la describe como una solución para monitorear, gestionar y optimizar operaciones logísticas tanto de vehículos como de personal en campo. Su plataforma incluye seguimiento en tiempo real, planificación de rutas y georreferenciación. El módulo de ruteo puede utilizar Google Maps para calcular recorridos y contempla variables logísticas como:

• Puntos de visita;
• Ventanas horarias;
• Vehículos disponibles;
• Capacidades de entrega;
• Secuencia de las paradas.

También compara la ruta planificada con la ruta ejecutada, una diferencia relevante para analizar desviaciones y mejorar posteriormente la planificación.

Machine Learning y analítica predictiva entran en la ruta

La documentación pública de DataRutas señala además que la plataforma emplea Machine Learning y analítica predictiva para anticipar determinados acontecimientos y mejorar la capacidad de respuesta operacional. El valor potencial de estas herramientas no está en sustituir automáticamente al planificador. La analítica puede ayudar a detectar:

• Desviaciones recurrentes;
• Zonas congestionadas;
• Incumplimientos;
• Tiempos de permanencia anómalos;
• Patrones de entrega;
• capacidad utilizada;
• Diferencias entre rutas planeadas y ejecutadas.

El conocimiento operativo del equipo sigue siendo necesario para determinar por qué ocurrió una desviación y si el sistema debería modificar la planificación futura.

El personal en campo también forma parte de la cadena de datos

La logística no termina cuando un algoritmo calcula la ruta. Una operación real necesita registrar qué ocurrió en cada punto: llegada, entrega, devolución, incidencia, documentación o cambio de estado. ServiForms está orientada precisamente a la gestión de visitas y captura de formularios asignados desde dispositivos móviles, permitiendo registrar y actualizar el estado de actividades en campo. Smart1, por su parte, está descrita como una aplicación para operadores y conductores que permite consultar órdenes, visualizar itinerarios y realizar seguimiento de la posición durante la ejecución. La integración de estas capas permite cerrar una brecha frecuente: la distancia entre lo que el centro de control planificó y lo que realmente ocurrió en carretera.

El dato georreferenciado aporta contexto

Un registro de logística tradicional podría indicar que una entrega se retrasó 45 minutos. Un dato georreferenciado puede añadir contexto:

• Dónde ocurrió;
• Qué ruta estaba siguiendo;
• Qué tráfico existía;
• Dónde se encontraba el vehículo;
• cuál era el siguiente destino;
• Si otras entregas podían verse afectadas.

La localización transforma así un registro operativo en una señal que puede utilizarse para tomar una decisión. Servinformación mantiene precisamente su estrategia corporativa alrededor de la localización inteligente, combinando información geográfica, captura, enriquecimiento y analítica para mejorar decisiones operativas.

La integración prepara el terreno para la IA agéntica

El informe utilizado como fuente por el comunicado contiene además un dato que amplía la perspectiva de esta tendencia. Aunque el 94% de las organizaciones encuestadas afirma utilizar algún grado de IA o Machine Learning en transporte, solo 37% dice tener estas tecnologías altamente integradas dentro de su TMS. Al mismo tiempo, el 61% espera que durante los próximos cinco años la gestión de transporte incorpore IA agéntica completamente autónoma o con mínima intervención humana. Esta brecha es significativa. Un agente puede recomendar cambiar una ruta, pero necesita información confiable y conectada para saber:

• Qué vehículos están disponibles;
• Qué pedidos transportan;
• Qué capacidad poseen;
• Qué compromisos de entrega existen;
• Qué sucede en el almacén;
• Qué restricciones enfrenta el conductor.

Sin una capa de datos integrada, la autonomía puede automatizar la fragmentación en lugar de resolverla.

La calidad de los datos se vuelve crítica

El mismo estudio revela que prácticamente todas las organizaciones anticipan dificultades para incorporar IA al transporte. Entre los principales obstáculos aparecen:

• Déficit de habilidades especializadas: 49%;
• Dificultades de integración: 44%;
• Calidad y disponibilidad de los datos: 44%.

Esto refuerza una idea clave: antes de automatizar la toma de decisiones, las compañías necesitan asegurar que los sistemas compartan información consistente. Una dirección incorrecta, un vehículo duplicado o un inventario desactualizado pueden alimentar modelos técnicamente sofisticados y producir decisiones igualmente incorrectas.

La última milla depende de toda la cadena anterior

La entrega final suele ser el momento más visible para el cliente, pero su éxito depende de decisiones tomadas mucho antes. Una demora puede haberse originado en:

• Inventario incompleto;
• Preparación tardía;
• Asignación incorrecta;
• Congestión vial;
• Mala geocodificación;
• Falta de conductor;
• Programación deficiente del muelle.

Una plataforma integrada permite relacionar estas señales y establecer si el problema realmente se originó durante la última milla o en una etapa previa. Este cambio es importante porque evita tratar los síntomas de la logística sin corregir sus causas.

Más contexto

El estudio The Road Ahead: Unlocking the Future of Transportation Management fue desarrollado por Manhattan Associates y Vanson Bourne y corresponde a una investigación publicada en 2025. Incluyó 1.450 decisores senior de empresas con al menos US$750 millones de ingresos globales anuales. Por precisión: 87% de los encuestados expresa preocupación porque su TMS pueda tener dificultades para responder a las crecientes exigencias de velocidad, capacidad o reducción de costos. El estudio no afirma literalmente que esos sistemas “quedarán obsoletos”. Asimismo, el 37% informa que su TMS “no está todavía completamente integrado” con otras soluciones de cadena de suministro. Esa formulación es más precisa que afirmar que el 37% opera sistemas completamente aislados. Las capacidades de interoperabilidad conjunta entre DataRutas, ServiRoutes, ServiForms y Smart1 corresponden al comunicado de Servinformación. La documentación pública consultada permite corroborar de forma independiente las funcionalidades de DataRutas, ServiForms y Smart1; no encontré una ficha técnica pública equivalente de ServiRoutes durante esta revisión.

Datos citables

• El estudio encuestó a 1.450 responsables senior de transporte y cadena de suministro.
• El 87% teme que su actual TMS tenga dificultades para responder a futuras exigencias operativas.
• El 37% no tiene todavía su TMS completamente integrado con otras soluciones de supply chain.
• El 50% reconoce dificultades para reajustar rutas proactivamente ante disrupciones.
• El 49% tiene problemas para optimizar muelles y personal de almacén.
• El 60% considera que una mayor visibilidad puede mejorar el servicio y la satisfacción del cliente.
• Solo el 37% declara tener IA y Machine Learning altamente integrados en su TMS.
• El 61% anticipa IA agéntica autónoma o con mínima supervisión humana dentro de cinco años.

Preguntas y respuestas para comprender la logística integrada

¿Qué es un TMS?

Un Transportation Management System es una plataforma utilizada para planificar, ejecutar y supervisar el transporte de mercancías, incluyendo rutas, cargas, transportistas, costos y cumplimiento de entregas.

¿Qué significa que un TMS esté integrado?

Que puede intercambiar datos con sistemas como inventarios, WMS, ERP, plataformas de planificación, aplicaciones de campo y herramientas de seguimiento sin depender constantemente de procesos manuales.

¿Por qué la geolocalización mejora la logística?

Porque añade contexto espacial a la operación y permite relacionar vehículos, clientes, rutas, tráfico, tiempos y eventos sobre el territorio.

¿La optimización de rutas solo busca recorrer menos kilómetros?

No. También puede considerar ventanas de entrega, capacidad del vehículo, prioridad, tráfico, horario, duración del servicio y disponibilidad de recursos.

¿La inteligencia artificial puede operar un TMS de manera autónoma?

El estudio muestra una fuerte expectativa en esa dirección, pero también revela importantes brechas de integración, calidad de datos y capacidades humanas que deben resolverse antes de delegar decisiones operativas complejas.

¿Qué diferencia existe entre visibilidad y control?

Visibilidad significa conocer lo que ocurre. Control implica además disponer de procesos o sistemas capaces de modificar la operación a partir de esa información.

Knowledge Layer | Glosario

• TMS —Transportation Management System—: sistema utilizado para planificar, ejecutar, monitorear y optimizar el transporte de mercancías.
• WMS —Warehouse Management System—: plataforma que administra inventario, ubicaciones, preparación de pedidos y operaciones dentro de almacenes.
• Smart Routing: utilización de datos, restricciones y algoritmos para seleccionar y modificar rutas de manera dinámica.
• Georreferenciación: asociación de un dato, activo o evento con coordenadas geográficas determinadas.
• Última milla: etapa final del proceso logístico desde un centro de distribución o punto de despacho hasta el destinatario.
• Interoperabilidad: capacidad de diferentes sistemas y aplicaciones para intercambiar y utilizar información de manera coordinada.
• Analítica predictiva: uso de datos históricos, modelos estadísticos o Machine Learning para estimar eventos o comportamientos futuros.
• IA agéntica: sistemas de inteligencia artificial capaces de evaluar información, utilizar herramientas y ejecutar tareas con determinado grado de autonomía.

¿Por qué es importante?

Una ruta optimizada pierde valor si el almacén, el inventario y el equipo de campo desconocen el cambio. Integrar los datos permite convertir una cadena fragmentada en una operación coordinada, con mayor capacidad para detectar disrupciones y responder antes de que el problema llegue al cliente.

Visión Estratégica

La próxima transformación logística no consistirá únicamente en instalar mejores TMS, sino en construir una arquitectura operativa común donde transporte, almacenes, inventarios, personas y geografía compartan contexto en tiempo real. Esta integración será también la condición previa para desplegar IA agéntica de manera responsable: un agente solo podrá decidir correctamente si dispone de datos confiables y actualizados. Para América Latina, donde tráfico, direcciones complejas e infraestructura generan variabilidad adicional, la inteligencia de localización puede convertirse en una capa estratégica entre la planificación digital y la realidad física de cada entrega.

Acerca de Servinformación

En Servinformación, somos líderes en el desarrollo e implementación de soluciones tecnológicas avanzadas, especialistas en optimizar procesos y fortalecer la infraestructura tecnológica de empresas privadas y entidades públicas, con el objetivo de proporcionar información precisa y estratégica que impulse decisiones clave y genere valor económico y social.

Gracias a nuestra experiencia, hemos consolidado un portafolio de soluciones que integra inteligencia artificial generativa (GenAI), análisis de datos, ciberseguridad, migraciones, implementación de DevSecOps, modernización de infraestructura y herramientas de georreferenciación, aplicadas en sectores como transporte, banca, comercio minorista, logística, entre otros. www.servinformacion.com

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