Según el estudio, el 52% de los operadores logísticos vuelve a introducir la misma información del envío en varios sistemas. Y casi la mitad (49%) asegura que necesita alternar entre cinco o más plataformas para completar un único proceso. Para Deep Current, esto evidencia que las personas siguen actuando como “capa de integración”: conectan manualmente aplicaciones que, en la práctica, siguen funcionando por separado.
El informe llega en un momento de presión creciente sobre las compañías para automatizar tareas repetitivas, recortar retrasos y reforzar la resiliencia operativa. Sin embargo, Deep Current sostiene que muchos proyectos de IA no terminan de aterrizar en la ejecución diaria: se quedan en la teoría o en la analítica, pero no cambian cómo se trabaja en operaciones.
Para la empresa, el reto ya no es “ver” lo que ocurre. Hoy muchas organizaciones pueden detectar incidencias, retrasos o interrupciones en tiempo real. El problema aparece después: los equipos aún deben interpretar lo que ven, comprobarlo y trasladarlo de una herramienta a otra, porque los sistemas siguen fragmentados.
El correo y las hojas de cálculo siguen marcando el ritmo
Deep Current apunta que el 61% de los equipos logísticos continúa apoyándose en correos electrónicos y hojas de cálculo para coordinar la operativa. Además, el 57% declara haber sufrido retrasos por errores en la documentación. Solo el 29% de las empresas encuestadas afirma haber desplegado herramientas digitales a lo largo de los flujos operativos clave, y el 47% identifica la integración con sistemas heredados como el principal freno para avanzar.
En este punto, según Deep Current, es donde se atascan muchos planes de digitalización. Una compañía puede contar con un sistema de gestión del transporte, otro de almacén, un ERP y una plataforma de visibilidad, pero la información necesaria para gestionar un envío sigue repartida entre documentos, mensajes y actualizaciones manuales.
Tamim Fannoush, fundador y CEO de Deep Current AS, afirma que muchas organizaciones siguen trabajando con procesos troceados, lo que obliga a mantener esa “integración humana” y a pasar, de media, por más de cinco sistemas en cada flujo de trabajo.
“Incluso en 2026, muchas plataformas tecnológicas y modelos de IA siguen dependiendo de esta intervención humana para ofrecer resultados”, señaló Fannoush en el comunicado de la compañía.
Los fallos documentales siguen provocando retrasos
El informe pone el foco en los procesos con alta carga documental, donde un detalle mínimo puede convertirse en un problema operativo. Un código HS ausente, un dato incorrecto del consignatario o una discrepancia entre la factura y el documento de transporte pueden frenar un envío si no se detecta a tiempo. En la encuesta de Deep Current, el 57% de las empresas reconoce retrasos causados por errores en la documentación.
La compañía también indica que muchas herramientas de IA se usan como complementos en lugar de formar parte del propio flujo de trabajo. En la práctica, esto se traduce en más pantallas abiertas: entrar en otro panel, copiar datos a otro sistema, revisar documentos manualmente y volver al proceso original.
Para Deep Current, este enfoque añade pasos en lugar de eliminarlos. La mayor fricción, sostiene, está en la conectividad de los datos y en la integración real de los flujos: mientras las aplicaciones sigan desconectadas, la IA queda fuera de la ejecución.
“Mientras la IA permanezca fuera de la ejecución operativa, los equipos seguirán haciendo el trabajo de integración de forma manual”, afirmó Fannoush. “Los flujos basados en copiar y pegar, las validaciones repetidas y la comunicación fragmentada continúan consumiendo una enorme capacidad operativa en el transporte de mercancías”.
De la visibilidad a la ejecución
Deep Current identifica cinco ámbitos que, a su juicio, marcan la diferencia entre experimentar con lo digital y llevar la IA a operaciones:
- bases digitales integradas,
- inteligencia para la toma de decisiones,
- IA integrada dentro del flujo de trabajo,
- resiliencia predictiva y gobernanza.
La empresa sostiene que, durante la última década, el sector se ha centrado en ganar visibilidad con cuadros de mando, alertas, torres de control y sistemas de seguimiento. Pero ver no basta si, después, el equipo debe decidir manualmente qué hacer y replicar la actualización en varias herramientas.
De cara a la siguiente etapa de la digitalización logística, el informe concluye que lo determinante no será tanto “tener IA”, sino que esas capacidades estén realmente dentro del proceso operativo, donde se ejecuta el trabajo.
El documento ha sido elaborado por Deep Current AS, proveedor especializado en automatización documental e inteligencia de flujos de trabajo, por lo que conviene leer sus conclusiones dentro de ese contexto. Aun así, los datos apuntan a un problema extendido: muchas empresas invierten en IA, pero su operativa básica sigue apoyándose en cadenas de correos, hojas de cálculo y la introducción manual de datos.
