La logística inversa se ha convertido en un aspecto fundamental en la gestión sostenible de la cadena de suministro, especialmente con el creciente enfoque en las prácticas de economía circular, la responsabilidad ambiental y la eficiencia de los recursos. Este artículo explora el rol de la Inteligencia Artificial en el avance de las prácticas de logística inversa
abordando los desafíos operativos y optimizando los procesos. Se inicia con una visión general de la logística inversa, incluyendo su definición, importancia y desafíos actuales, y examina cómo la Inteligencia Artificial ofrece soluciones innovadoras para mejorar la eficiencia y reducir los desechos. Además, el artículo discute el potencial de la Inteligencia Artificial para impulsar la sostenibilidad a través de la logística inversa mediante la reducción de residuos, facilitando el monitoreo del impacto ambiental y haciendo que las operaciones sean más eficientes energéticamente. Más allá de los beneficios operativos, el documento también discute cómo la Inteligencia Artificial en la logística inversa puede mejorar la satisfacción del cliente y fortalecer la reputación de una marca, atendiendo a las demandas de los consumidores por servicios sostenibles. Por último, se examina el papel que juegan los datos en la logística inversa para la utilización de la Inteligencia Artificial, incluyendo los aspectos relacionados a los tipos de datos requeridos, la importancia de la calidad de los mismos y la privacidad para aplicaciones eficaces de la Inteligencia Artificial.
INTRODUCCIÓN
En las últimas décadas, la logística inversa (LI) se ha convertido en una parte esencial en la gestión de la sostenibilidad en las operaciones de la cadena de suministro, impulsada por el creciente énfasis en las prácticas de economía circular, la responsabilidad ambiental y el uso eficiente de los recursos (tales como materias primas, insumos y otros suministros). Dado este contexto el presente manuscrito tiene como objetivo analizar el rol que juegan tecnologías emergentes como la Inteligencia Artificial (IA) en la facilitación de las prácticas de LI. El documento inicia discutiendo la LI, presentando su definición, importancia y los desafíos actuales que esta enfrenta. Además de abordar el cómo la IA puede ser un instrumento fundamental para abordar tales desafíos, ofreciendo soluciones avanzadas para optimizar los procesos y reducir los desperdicios.
El artículo luego profundiza en cómo la IA puede impulsar la sostenibilidad en la LI al aumentar la reducción de residuos, facilitar el monitoreo de impacto ambiental y hacer las operaciones eficientes desde el punto de vista energético. Además, examina cómo las aplicaciones de la IA en LI pueden mejorar la satisfacción de los clientes y fortalecer la reputación de la marca, alineando las prácticas logísticas con las expectativas cambiantes de los consumidores para servicios sostenibles. Por último, el documento discute el papel crítico que juegan los datos para la aplicación de la IA en LI, cubriendo los tipos de datos requeridos, los desafíos de integración y la importancia de la calidad de los datos y la privacidad en las aplicaciones efectivas de la IA.
REFLEXIÓN
LA LOGÍSTICA INVERSA EN CONTEXTO
La LI se define como el proceso de trasladar mercancías desde su destino final hasta el fabricante o un punto de recogida específico para recuperar su valor o garantizar una eliminación adecuada. Este proceso incluye actividades como la devolución de productos, el reciclaje, la refabricación y la gestión de residuos (Wilson et al., 2022; Krstic et al., 2022). Todas estas actividades se ejecutan en apoyo a las cadenas de suministro sostenibles y objetivos de economía circular.
La LI se ha convertido cada vez más en un factor esencial para la gestión responsable de las operaciones a lo largo de toda la cadena de suministro de diversas compañías debido a su capacidad para facilitar la sostenibilidad, la satisfacción del cliente y el cumplimiento de las regulaciones. Al facilitar la recuperación de diferentes recursos y extender los ciclos de vida de los productos, la LI contribuye tanto a la protección del medio ambiente, así como
también a la eficiencia económica de las operaciones de las industrias (Tougba et al. 2008; Mukherjee et al., 2021; Yaspal et al. 2023) convirtiéndola en un componente integral de las cadenas de suministro sostenibles.
La LI presenta desafíos únicos y complejos en comparación a la logística tradicional. Estos se resumen a continuación en la Tabla 1.
Tabla 1. Desafíos actuales de la logística inversa
| Desafío | Descripción |
| Imprevisibilidad de los volúmenes y condiciones de retorno | La imprevisibilidad de los volúmenes de retorno y la condición variable de los artículos devueltos complica la planificación y la asignación de recursos (Efendigil et al., 2008; Ming-Lang et al., 2023). |
| Diversidad de tipos y condiciones de productos | La LI a menudo implica la manipulación de diversos tipos y condiciones de productos, lo que hace que los procesos de clasificación y reacondicionamiento sean costosos y requieran mucha más mano de obra (Krstic et al., 2022; Mukherjee et al., 2021) en comparación a los procesos de manipulación de productos en condiciones normales. |
| Demanda de sistemas avanzados de seguimiento | La LI requiere sistemas sofisticados de seguimiento y gestión de datos para gestionar de manera eficiente la diversidad de artículos devueltos. Las compañías con una infraestructura digital limitada enfrentan grandes dificultades para su implementación (Lickert et al., 2021; Mukherjee et al., 2021). |
| Falta de procedimientos estandarizados en las industrias | La falta de procedimientos y sistemas estandarizados en las industrias genera ineficiencias operativas, lo que contribuye a aumentar los tiempos de ciclo y los costos en los procesos de LI (Schluter et al., 2021; Lickert et al., 2021). |
| Cumplimiento de las normas medioambientales | La evolución de las regulaciones en materia ambiental supone una presión adicional para las operaciones de LI, ya que las empresas deben cumplir con normas específicas, a menudo costosas, que varían según la región (Ming-Lang et al., 2023; Wilson et al., 2022). |
Una manera de abordar estos desafíos es a través de la aplicación de la IA a los procesos de LI. Las herramientas avanzadas que ofrece la IA pueden mejorar significativamente la gestión de la LI al facilitar el análisis de grandes volúmenes de datos, la automatización y la toma de decisiones en tiempo real. Cuatro puntos clave en los que la IA puede brindar soporte a la LI son:
• Machine Learning (aprendizaje automático) y el análisis predictivo mejoran los pronósticos de los volúmenes de retorno de productos, lo que permite una mejor asignación de recursos y reduce los costos de almacenamiento y transporte (Bhowmik et al., 2024; Schluter et al., 2021; Reverse Logistics Network Design for Industrial Waste, 2023).
• Las aplicaciones de la IA, como el Computer Vision y el Natural Language Processing, automatizan la inspección y clasificación de los artículos (tareas que normalmente requieren bastante mano de obra) con alta precisión, además de agilizar la clasificación y las decisiones sobre si los artículos deben ser reacondicionados, reciclados o desechados (Schluter et al., 2021; Lickert et al., 2021).
• Las aplicaciones de la IA facilitan la optimización de rutas y promueve la sostenibilidad al reducir las emisiones y los costos de transporte (Wilson et al., 2022).
• La IA apoya hacia el logro de los objetivos de economía circular (Danish and Senjyu 2023) al permitir decisiones basadas en datos, maximizar la recuperación de recursos y minimizar el desperdicio. Esto es especialmente crítico en sectores como la electrónica, donde la IA optimiza la reutilización y el reciclaje para reducir el impacto ambiental (Mukherjee et al., 2021). De esta manera, la IA hace avanzar tanto la eficiencia de la LI como las prácticas sostenibles a lo largo de las cadenas de suministro.
SOSTENIBILIDAD E INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LOGÍSTICA INVERSA
La sostenibilidad es impulsada por la IA desde tres aristas distintas, la reducción de residuos industriales y la facilitación de la económica circular, la facilitación del monitoreo ambiental, y transformando las operaciones en energéticamente eficientes.
Reducción de residuos y economía circular:
Hoy en día la IA es esencial para reducir los residuos en la LI, especialmente al hacer posible la ejecución de procesos eficientes de clasificación, reciclaje y reutilización. Mediante el Computer Vision y el Machine Learning, la IA puede evaluar con precisión las condiciones de los productos, determinando si estos son adecuados para su renovación, reciclado, o eliminación segura. Esto promueve la maximización de la reutilización de materiales, minimizando la necesidad de nuevas materias primas y recursos, apoyando así la circularidad (Schluter et al., 2021; Mukherjee et al., 2021) de las operaciones de las compañías manufacturas.
Por otro lado, los sistemas de LI basados en la IA ayudan a las empresas a cumplir con los objetivos de la economía circular al extender la vida útil de los productos (Schluter et al. 2021). Dicho de otra manera, se mantiene a los productos en uso durante un tiempo más prolongado, reduciendo el impacto ambiental de la producción y la gestión de residuos (Wilson et al., 2022).
Monitoreo del impacto ambiental:
Las herramientas de la IA permiten a las compañías seguir y controlar los impactos medioambientales durante todo el proceso de LI. A través del análisis de datos de emisiones, uso de energía, y producción de desechos, los algoritmos de la IA pueden proporcionar información en tiempo real sobre las huellas de carbono y los niveles de contaminación asociados con las actividades que demanda la LI. Estos datos ayudan a las empresas a cumplir con las regulaciones ambientales al garantizar prácticas sostenibles en la gestión de residuos, el control de emisiones, y la recuperación de materiales (Ming-Lang et al., 2023; Mukherjee et al., 2021).
Entre otros aspectos importantes, las herramientas de la IA también pueden brindar soporte en la detección de ineficiencias, permitiendo realizar ajustes que disminuyen el impacto ambiental de las operaciones de LI (Krstic et al., 2022) de las compañías.
En realidad, el potencial de la IA en materia medioambiental parece tener un futuro muy prometedor, ya que va más allá de las operaciones de LI solamente. Por ejemplo, Rodríguez (2022) señala que la IA podría ser el soporte fundamental para prevención de actividades ilegales (tales como pesca ilegal, minería informal o caza furtiva) del mismo modo que facilita la localización de áreas geográficas con alto nivel de contaminantes en aire y agua.
Operaciones energéticamente eficientes
En línea con lo hasta aquí discutido, la IA juega un papel fundamental en el aumento de la eficiencia energética dentro de la LI mediante la optimización del transporte, el almacenamiento, y las actividades de procesamiento en general. Por ejemplo, la optimización de rutas de traslado impulsada por la IA reduce el consumo de combustible y las emisiones de gases tóxicos al ambiente, ya que al planificar las rutas de manera óptima para el transporte de mercancías devueltas (Wilson et al., 2022) definitivamente tiene un impacto significativo en tales aspectos.
Además, la utilización de herramientas de la IA provee soporte en la supervisión del uso de energía en almacenes e instalaciones de clasificación, identificando oportunidades para reducir el consumo de energía y los costos (Lickert et al., 2021; Ming-Lang et al., 2023). De esta manera, la IA asegura que los procesos de LI no solo se vuelvan más rentables sino también alineados con los objetivos de sostenibilidad para un menor uso de energía y una menor huella de carbono (Ming-Lang et al. 2023).
En esta misma línea, Sánchez y Sarmiento (2019) reportan que algoritmos basados en la IA se pueden utilizar para la depuración y clasificación de datos en procesos de centrifugado en una planta de tratamiento de aguas residuales en Colombia. Esta aplicación demuestra que la IA no solo juega un papel importante en el LI de productos devueltos, sino que también en la gestión de la reutilización de recursos claves para los procesos industriales como el agua.
SATISFACCIÓN DEL CLIENTE Y LEALTAD A LA MARCA
Experiencia de devolución mejorada:
La IA provee soporte en la optimización de los procesos de devolución de productos, proporcionando a los clientes experiencias de devoluciones claras, simplificadas y eficientes, los cuales son cada vez más importantes para las industrias de comercio electrónico, retailers, y bienes de consumo (Bhowmik et al., 2024).
Imagen de marca y percepción de sostenibilidad:
La utilización de las herramientas de la IA puede mejorar la imagen de una marca a través de la percepción de sostenibilidad que puede percibir el cliente. Esto es, a medida que los consumidores se vuelven más conscientes de la importancia de las prácticas sostenibles, las empresas que adopten procesos LI sostenibles basados en la IA fortalecerán su imagen de marca, apelando a clientes eco-conscientes y creando una lealtad a largo plazo (Wilson et al., 2022).
EL ROL DE LOS DATOS EN LA LOGÍSITCA INVERSA POR LA IA
Recopilación e integración de datos:
La LI impulsada por la IA requiere fuentes de datos diversas y de alta calidad para el entrenamiento y optimización de los modelos respectivos. Los principales tipos de datos de importancia para tales fines se resumen en la Tabla 2.
Tabla 2. Tipos de datos requeridos para la gestión de la LI con IA
| Tipos de datos | Detalle |
| Condición física del producto | Los datos sobre la condición física de los artículos devueltos, recopilados a través de sensores, imágenes e informes de inspección, son esenciales para capacitar a los modelos de IA para evaluar y clasificar los artículos (Schluter et al., 2021). |
| Comentarios de los clientes | Las reseñas, las razones de la devolución y las calificaciones de satisfacción proporcionan información sobre el rendimiento del producto y las razones para devolver (Mukherjee et al., 2021). |
| Historial de transacciones | Las fechas de compra, frecuencias de devoluciones e historiales de uso del producto ayudan a los modelos de IA a identificar patrones en las devoluciones de producto, mejorando el análisis predictivo y optimizando la gestión de inventario (Ming-Lang et al., 2023) |
| Datos logísticos y operativos | Los datos de las operaciones, incluyendo rutas de transporte, tiempos de manejo y condiciones de almacén, apoyan la optimización de rutas y las operaciones energéticamente eficientes en LI (Wilson et al., 2022) |
Desafíos en la calidad y privacidad de los datos:
Existen varios desafíos que afectan la calidad y privacidad de los datos en la LI impulsada por la IA, los cuales se resumen en la Tabla 3 líneas abajo. Estos aspectos requieren de una investigación más profunda (en relación a calidad de los datos) así como también de regulaciones (en relación a privacidad) por parte de las instituciones y gobiernos correspondientes de cada país para definir los limites respectivos en relación a la privacidad de los datos.
Tabla 3. Desafíos asociados a la calidad y privacidad de los datos
| Tipo | Desafío | Detalle |
| Calidad de los datos | Datos faltantes | Los registros incompletos, como la falta de razones para el retorno de productos, pueden reducir la precisión de los modelos y dificultar la capacidad de la IA para hacer predicciones confiables (Lickert et al., 2021) |
| Datos no estructurados | Gran parte de los datos recopilados en LI, como las opiniones de los clientes o los apuntes de inspección, no son datos estructurados, lo que dificulta la integración directa en modelos de IA (Krstic et al., 2022). | |
| Sesgo en los datos | Los datos sesgados, como registros que no reflejan la calidad real del producto, pueden llevar a clasificaciones y asignaciones de recursos inexactas (Bhowmik et al., 2024) | |
| Privacidad de los datos | Datos del cliente | Los procesos de LI requieren datos personales, incluidos el historial de transacciones y la retroalimentación, lo que plantea preocupaciones sobre la seguridad de los datos y el cumplimiento normativo. Los sistemas LI mejorados por la IA deben cumplir con las regulaciones de protección de datos como los GDPR (General Data Protection Regulation, por sus siglas en Inglés), asegurando que los datos del cliente sean anónimos siempre que sea posible y almacenados de manera segura (Mukherjee et al., 2021) |
| Datos operativos sensibles | Algunos datos operativos, especialmente de industrias con estrictos requisitos de confidencialidad (por ejemplo, electrónica o dispositivos médicos), deben ser cuidadosamente gestionados para evitar el acceso no autorizado (Ming-Lang et al., 2023) |
CONCLUSIÓN
La IA tiene un impacto transformador en la LI al ofrecer la posibilidad de abordar desafíos críticos, desde mejorar la eficiencia operativa de los procesos hasta promover la sostenibilidad ambiental. Mediante análisis avanzados y automatización, la IA permite estimar la demanda, clasificar las mercancías devueltas, y planificar las rutas optimizadas, las cuales en conjunto reducen los costos y aceleran la velocidad de procesamiento en general. Además de los beneficios operativos, la IA facilita la reducción de residuos industriales y la recuperación de materiales, apoyando los objetivos y prácticas relacionadas a la economía circular. Al automatizar las tareas que requieren bastante mano de obra y aprovechar la información extraída de los datos, la IA equipa los sistemas de LI para manejar devoluciones de productos y requerimientos regulatorios con mayor agilidad y rentabilidad, convirtiéndola en una herramienta esencial para la gestión de las operaciones en la cadena de suministro sostenible moderna.
Dado que la LI se está convirtiendo en un aspecto cada vez más importante en la gestión de las operaciones de la cadena de suministro en distintas compañías a nivel global, es momento para que los profesionales inmersos en este campo exploren el potencial de las soluciones impulsadas por la IA. Al adoptar soluciones basadas en la IA, las compañías pueden mejorar su capacidad de respuesta a los cambios que se dan en el mercado y a la promulgación de regulaciones, alinearse con los principios de la economía circular y aumentar la satisfacción del cliente. La implementación de este tipo de soluciones que utilizan la IA no solo hará posible que las operaciones de LI sean más eficientes, sino que también ayudará a posicionar a las empresas como líderes en prácticas sostenibles e innovadoras.
