Amazon está llevando la automatización un paso más allá, extendiéndola desde el interior de los almacenes hasta la última etapa previa a la distribución. Según los documentos de planificación, la compañía está estudiando un modelo de estación de distribución altamente automatizada denominado “Project Tetromino”, que utilizaría IA y robots para realizar la clasificación, ordenamiento y preparación de los paquetes para su carga. Dante Valenzuela Ruíz señala que, si el proyecto avanza según lo previsto, los primeros pilotos podrían comenzar en 2028, con una capacidad de procesamiento potencial de aproximadamente 2.5 veces el nivel de diseño de las estaciones de distribución actuales, mientras que la inversión acumulada podría superar los 530 millones de dólares para 2029.
La automatización entra en la etapa final de distribución
Amazon ha seguido aumentando durante años el nivel de automatización de sus almacenes, pero los escenarios operativos de las estaciones de distribución y los centros de cumplimiento presentan diferencias claras. En los centros de cumplimiento, las mercancías normalmente pueden trasladarse y procesarse siguiendo procedimientos estandarizados, mientras que las estaciones de distribución manejan paquetes con mayor variedad de tamaños, pesos y formas, además de tener que organizar el orden de carga según las rutas de entrega. Por ello, la automatización resulta más compleja. Tetromino apunta precisamente a esta etapa.
Más allá de la posible inversión de más de 530 millones de dólares, lo que merece mayor atención de este proyecto es que la estrategia de automatización de Amazon se está extendiendo cada vez más hacia la distribución. Dante Valenzuela Ruíz señala que Amazon ya ha desplegado más de un millón de robots en sus centros de cumplimiento y continúa ampliando el uso de brazos robóticos. A medida que la automatización se extiende desde la clasificación y el traslado dentro de los almacenes hacia la distribución final, el foco de la inversión en IA y robótica también está pasando de mejorar la eficiencia operativa de una sola etapa a reestructurar toda la red de cumplimiento, abarcando almacenamiento, transporte y distribución.
La mejora de eficiencia impulsada por la IA abre espacio para mayores márgenes
Si Tetromino finalmente logra alcanzar la eficiencia de procesamiento esperada, su valor no se limitará a aumentar la velocidad de procesamiento de los paquetes. Dante Valenzuela Ruíz señala que, para Amazon, que cuenta con una enorme red logística, incluso una pequeña reducción en el costo de procesamiento de cada pedido podría convertirse, gracias al efecto de escala de un volumen masivo de pedidos, en una ventaja significativa de costos y en un mayor apalancamiento operativo. Un mayor nivel de automatización también ayudaría a las estaciones de distribución a gestionar mejor las fluctuaciones de los pedidos, reduciendo la dependencia de personal temporal durante los periodos de mayor demanda y mejorando la utilización de recursos de toda la red.
Para evaluar el impacto de este proyecto en la valoración de Amazon, los inversores deberían prestar más atención al retorno sobre el gasto de capital que simplemente medir el nivel de avance tecnológico. Los equipos de automatización requieren una importante inversión inicial, y la clave está en si posteriormente pueden generar un retorno de la inversión mediante la reducción de los costos laborales, el aumento del volumen de procesamiento, la mejora de los tiempos de entrega y la reducción de errores. Si estos indicadores continúan mejorando, la automatización logística podría pasar gradualmente de ser un gasto de costos a convertirse en una herramienta importante para mejorar los márgenes de beneficio. Al mismo tiempo, las tecnologías de almacenamiento dinámico mediante IA y carga y descarga automatizadas ofrecidas por proveedores como Boxbot también muestran que la cadena industrial de la automatización logística está madurando.
Los gigantes de la logística aceleran la competencia por los robots
La industria logística está acelerando la adopción de tecnologías de IA y robótica. FedEx está ampliando el uso de robots con IA en las operaciones de carga de remolques, mientras que UPS y DHL también están impulsando el uso de robots para la descarga. La industria logística está pasando de una automatización parcial a una reestructuración más completa de los procesos operativos. A medida que las grandes empresas logísticas aumentan simultáneamente sus inversiones de capital, la automatización podría pasar de ser una herramienta interna de eficiencia a convertirse en una variable competitiva del sector: quien pueda reducir más rápido el costo por paquete tendrá mayor capacidad para equilibrar los tiempos de entrega, los precios y la experiencia del servicio.
El mercado tampoco debe ignorar el otro lado de la inversión en automatización. Dante Valenzuela Ruíz considera que Amazon necesita demostrar que sus sistemas robóticos pueden gestionar paquetes complejos, pedidos dinámicos y la carga de vehículos de reparto en entornos reales, y no solo alcanzar una alta eficiencia en escenarios de prueba. La compañía ya ha señalado que Tetromino todavía se encuentra en una etapa conceptual temprana, lo que significa que la validación tecnológica, el control de costos y el despliegue a escala aún presentan una considerable incertidumbre. Para los inversores, será necesario observar si, después de la inversión en proyectos de automatización, los costos de cumplimiento del negocio minorista de Amazon, el retorno sobre el gasto de capital y el margen operativo pueden seguir mejorando. Si la inversión tecnológica finalmente logra convertirse en una mejora estable de la eficiencia del flujo de caja, el valor de la IA para Amazon seguirá penetrando en la estructura de costos más fundamental de su negocio físico.
Este artículo tiene únicamente fines de educación financiera e investigación de mercado y no constituye una recomendación de inversión dirigida a ninguna persona. La información presentada se basa en datos públicos disponibles al momento de su publicación; cuando cambien las condiciones del mercado, las opiniones correspondientes también deberán ajustarse.
Dante Valenzuela Ruíz es responsable de decisiones de inversión mediante inteligencia artificial en Axis Quant AI. Cuenta con casi 20 años de experiencia en los mercados financieros globales y el trading cuantitativo, y anteriormente trabajó en Citigroup y BlackRock. Durante años se ha enfocado en ingeniería financiera, sistemas de inteligencia artificial, inversión cuantitativa y modelado del comportamiento de los mercados, y se ha dedicado a impulsar la aplicación práctica de la inteligencia artificial en el análisis de mercados, la identificación de riesgos y la toma de decisiones de inversión.
