La logística se encuentra en un punto de inflexión. En un entorno marcado por la volatilidad de la demanda, la presión sobre los costes y la necesidad de operar en tiempo casi real, la capacidad de anticipar, simular y optimizar operaciones ha pasado de ser una ventaja competitiva a convertirse en una condición necesaria.

En este contexto, la combinación de generación de datos y herramientas avanzadas de inteligencia de decisión está abriendo nuevas vías para mejorar la eficiencia y la resiliencia de las cadenas de suministro. Sin embargo, existe un elemento que sigue condicionando, en silencio, el alcance de estas capacidades: la calidad del dato.

Más que un problema técnico, nos enfrentamos a un “cuello de botella estructural”. La toma de decisiones en logística —desde la planificación de rutas hasta la gestión de inventarios o la previsión de la demanda— depende de datos fiables, completos y representativos. Pero la realidad habitual es otra: datos fragmentados, sesgados o directamente inaccesibles por restricciones regulatorias o de confidencialidad. Este desfase limita la aplicación de modelos avanzados y se transforma en un «asesino silencioso» en los proyectos de IA.

Aquí es donde los datos sintéticos empiezan a jugar un papel relevante, no como sustituto del dato real, sino como complemento estratégico.

Datos sintéticos: experimentar sin riesgo

Los datos sintéticos son conjuntos de datos generados artificialmente que reproducen las propiedades y patrones de los datos reales, pero sin contener información sensible. Su valor no reside únicamente en resolver problemas de privacidad, sino en algo más operativo: permiten trabajar cuando el dato no existe, no es accesible o simplemente no tiene la calidad necesaria.

En logística, esta limitación es más habitual de lo que parece. Nuevas líneas de negocio, cambios en la demanda o disrupciones operativas generan situaciones donde el histórico deja de ser útil. En estos casos, los datos sintéticos permiten construir escenarios plausibles sobre los que modelizar. Esto abre la puerta no solo a simular lo que podría ocurrir, sino a diseñar activamente el comportamiento del sistema antes de que suceda. Es posible generar escenarios de demanda para testar la resiliencia de una red o modelar incidencias complejas que no están recogidas en los datos históricos.

Además, cuando la propia generación de datos se apoya en técnicas de aprendizaje automático, es posible mejorar su calidad de forma iterativa. A medida que se dispone de más información, los modelos se ajustan para producir datos cada vez más representativos, reduciendo la brecha entre simulación y realidad. En la práctica, esto acelera los ciclos de prueba, reduce el coste del error y permite tomar decisiones mejor fundamentadas incluso en contextos de alta incertidumbre.

Del dato compartido a la decisión coordinada: el marco del SEDIA

Otro de los cambios relevantes tiene que ver con cómo se comparten y utilizan los datos. Frente a modelos de silos, empieza a consolidarse una lógica colaborativa impulsada desde lo público. En España, iniciativas como el programa SEDIA (Espacios de Datos Sectoriales), promovido por el Ministerio para la Transformación Digital y de la Función Pública, están acelerando esta adopción.

El objetivo del SEDIA es doble: fomentar espacios de datos que faciliten el intercambio de información segura entre actores del sector e impulsar soluciones de IA que permitan explotar ese dato de forma efectiva. Este enfoque permite construir una visión completa de la cadena de suministro, pero introduce una exigencia adicional: no basta con tener más datos, hay que saber utilizarlos de forma coherente.

De los datos a la decisión: cuando el valor se materializa con Baobab AI

Disponer de datos —reales o sintéticos— es solo el punto de partida. El valor aparece cuando esos datos se convierten en decisiones operativas. La denominada Inteligencia de Decisión (Decision AI) responde precisamente a esta necesidad.

En este ámbito, Baobab AI trabaja en el desarrollo de capacidades que integran la generación de datos sintéticos, la simulación y la optimización para facilitar la toma de decisiones en entornos complejos. Su aproximación parte de una premisa clara: la tecnología sólo tiene sentido si impacta directamente en la operación.

Las aplicaciones de la Decision AI y el uso de datos sintéticos que desarrolla Baobab AI son múltiples:

Planificación de la cadena de suministro: Optimizar abastecimiento, almacenamiento y distribución para reducir costes en multinacionales.

● Optimización de rutas de transporte: Gestionar rutas en empresas de mensajería considerando la demanda fluctuante y la disponibilidad de flotas.

● Mejora estratégica de la red de almacenes: Optimizar la apertura y cierre de centros para minimizar costes logísticos globales.

● Ubicación óptima de instalaciones: Reducir distancias recorridas y mejorar la eficiencia operativa a largo plazo.

De la teoría a la operación

Más allá del discurso tecnológico, el reto sigue siendo llevar estas capacidades al día a día. Los proyectos que generan impacto, como los desarrollados por Baobab AI bajo el marco de programas como el de la SEDIA, comparten tres características: trabajan con datos adecuados, utilizan modelos robustos y están diseñados con un objetivo operativo claro.

La combinación de datos sintéticos, espacios de datos e inteligencia de decisión no es una promesa futura, sino una palanca ya disponible para aquellas organizaciones que buscan mejorar su capacidad de respuesta en un entorno cada vez más exigente.

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