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El papel de la inteligencia artificial en la planificación logística
militar desde la automatización hasta la toma de decisiones
The role of
artificial intelligence in military logistics planning from
automation to decision making
O papel da inteligência artificial no planejamento logístico militar: da
automação à tomada de decisões
Tafur
-
Prada, Yesid Hernando
Escuela Militar de Suboficiales Inocencio Chinca
–
EMSUB
yesidtafurprada@cedoc.edu.co
https://orcid.org/0000
-
0002
-
7004
-
4645
Sarmiento
-
Gutierrez, Carlos Andres
Escuela Militar de Suboficiales Inocencio Chinca
–
EMSUB
carlossarmientogutierrez@cedoc.edu.co
https://orcid.org/0009
-
0002
-
7204
-
9834
DOI /
URL:
https://doi.org/10.55813/gaea/ccri/v5/n2/537
Como citar:
Tafur
-
Prada, Y. H., & Sarmiento
-
Gutierrez, C. A. (2024). El papel de la inteligencia artificial
en la planificación logística militar desde la automatización hasta la toma de decisiones.
Código
Científico Revista De Investigación
, 5(2), 35
–
51.
https://doi.org/10.55813/gaea/ccri/v5/n2/537
Recibido:
2
5
/
09
/
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Aceptado:
30
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Publicado:
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Resumen
En este artículo, abordamos el papel de la inteligencia artificial (IA) en la logística militar,
centrándonos en la automatización de procesos, la mejora del mantenimiento predictivo y la
mejora de la toma de decisiones autónomas en entornos complejos. Bas
ado en una revisión
sistemática de la literatura, la investigación busca contribuir a la comprensión de cómo la IA
cambia la gestión de recursos críticos en situaciones militares, asegurando respuestas rápidas
y flexibles a los desafíos operativos. Se iden
tificaron
varias
áreas
con un
impacto significativo:
la automatización de procesos logísticos, el mantenimiento predictivo, la asignación táctica de
recursos
y
la toma de decisiones autónomas. Los resultados muestran que la IA mejora la
eficiencia en la asignación de recursos, permite optimizar las necesidades logísticas y predecir
fallos de equipo basándose en algoritmos avanzados, mejorando así el rendimiento
general y
la sostenibilidad operativa. El artículo concluye con la sugerencia de que la IA es cru
cial para
el desarrollo de estrategias de logística militar y que sus ventajas pueden ser aprovechadas en
entornos complejos y exigentes. La integración de estas tecnologías es importante para mejorar
la precisión, la capacidad de respuesta y la solidez de
las actividades militares
.
Palabras clave:
inteligencia artificial, logística militar,
toma de decisiones
,
automatización
.
Abstract
In this article, we address the role of artificial intelligence (AI) in military logistics, focusing
on
automating processes, improving predictive maintenance, and enhancing autonomous
decision making in complex environments. Based on a systematic literature review, the
research seeks to contribute to the understanding of how AI changes the management of cri
tical
resources in military situations, ensuring fast and flexible responses to operational challenges.
Several areas with significant impact were identified: logistics process automation, predictive
maintenance, tactical resource allocation and autonomous
decision making. The results show
that AI improves resource allocation efficiency, enables optimization of logistics needs and
prediction of equipment failures based on advanced algorithms, thus improving overall
performance and operational sustainability
. The article concludes with the suggestion that AI
is crucial for the development of military logistics strategies and that its advantages can be
leveraged in complex and demanding environments. The integration of these technologies is
important for impro
ving the accuracy, responsiveness and robustness of military activities.
Keywords:
artificial intelligence, military logistics, decision making, automation
.
Resumo
Neste artigo, abordamos o papel da inteligência artificial (IA) na logística militar, com foco na
automação de processos, no aprimoramento da manutenção preditiva e na melhoria da tomada
de decisões autônomas em ambientes complexos. Com base em uma revisão
sistemática da
literatura, a pesquisa visa contribuir para a compreensão de como a IA altera a gestão de
recursos essenciais em situações militares, garantindo respostas rápidas e flexíveis aos desafios
operacionais. Foram identificadas várias áreas de im
pacto significativo: automação de
processos logísticos, manutenção preditiva, alocação de recursos táticos e tomada de decisão
autônoma. Os resultados mostram que a IA melhora a eficiência da alocação de recursos,
otimiza as necessidades logísticas e prevê
falhas de equipamentos com base em algoritmos
avançados, melhorando assim o desempenho geral e a sustentabilidade operacional. O artigo
conclui com a sugestão de que a IA é crucial para o desenvolvimento de estratégias de logística
militar e que suas vant
agens podem ser exploradas em ambientes complexos e exigentes. A
integração dessas tecnologias é importante para melhorar a precisão, a capacidade de resposta
e a robustez das atividades militares
.
Palavras
-
chave:
inteligência artificial, logística militar, tomada de decisões, automação
.
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Introducción
L
a
presente investigación denominada
“El papel de la inteligencia artificial en la
automatización de la planificación logística militar y en la toma de decisiones autónomas”
sugiere la consideración del creciente papel de la IA en la modernización de las actividades
militares.
La logística del ejército ha cambiado debido a la inteligencia artificial, que ahora
ofrece un mayor grado de control y de planificación de los suministros en las condiciones
operacionales más difíciles. La IA, de hecho, ha acelerado la
evaluación de grandes cantidades
de datos y, por lo tanto, es capaz de mejorar en gran medida el mantenimiento predictivo, la
asignación táctica de recursos y los gastos logísticos durante operaciones en tiempo real (Silva
-
Peñafiel et al., 2024; Jaramillo
-
Chuqui & Villarroel
-
Molina, 2023).
En los últimos años, la concepción de la logística militar se ha definido de forma más
uniforme en su diversidad y en su rango internacional, así como en la sensibilidad temporal.
En otras épocas, de manera casi general era necesario al trabajo intensivo d
e mano de obra que
necesariamente estaba sometida a constantes presiones de tiempo y labores extremas. Sin
embargo, aunque nunca ha sido realista el enfoque clásico al planeamiento estratégico, las
políticas a ser adoptadas deben hoy ser proactivas por par
te de los planificadores al darse cuenta
del nivel de dinámicas en un conflicto. En este entorno transformado de manera constante, la
logística militar que existía en el pasado no puede lograr tal ritmo de expansión y respuesta
operativa inmediata (Total M
ilitary Insight, 2024; Mylitary, 2024). Si los sistemas de logística
militar no se imaginan en el futuro logrando su automatización y su anticipación, puede ser que
se produzca una mala repartición de los recursos más críticos lo que va a afectar la efecti
vidad
de operaciones además del éxito de la misión.
La integración de la inteligencia artificial en la logística militar responde a desafíos de
rendimiento críticos como el riesgo operacional, la capacidad de gestión de recursos y los
costos. Por ejemplo, los sistemas de mantenimiento preventivo asistidos p
or la tecnología de
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inteligencia artificial permiten remediar las fallas de un equipo al reducir el tiempo de
funcionamiento fuera de servicio de un equipo y la realización de altos costos de reparaciones
debido a la no disponibilidad del material en momentos críticos. Además
, la automatización de
los procesos de planificación y distribución de stock y transporte de bienes permite evitar el
desorden de los inventarios y las rutas de transporte, y despachar los materiales necesarios a
las zonas de alta demanda evitando tiempos
de espera excesivos (Military Sphere, 2023; Total
Military Insight, 2023). La capacidad de la IA para percibir, analizar y entender grandes
cantidades de datos simultáneamente también aumenta el nivel de conciencia situacional,
permitiendo a los líderes mi
litares tomar decisiones apropiadas para prevenir o aliviar riesgos
operacionales y mejorar el rendimiento (Total Military Insight, 2024)
.
La implementación de la inteligencia artificial en los sistemas logísticos militares es
relevante porque permite aumentar la eficiencia y la exactitud en un área donde los errores son
letales. La inteligencia artificial permite la logística predictiva, que
planifica
la demanda de
insumos por medio de históricos y análisis de la situación para minimizar o eliminar los riesgos
de desabastecimiento o sobreabastecimiento, optimizando así la provisión de recursos
(Jaramillo
-
Chuqui & Villarroel
-
Molina, 2023).
La
disminución de errores en las operaciones
logísticas militares, con la ayuda de la inteligencia artificial, ha sido demostrada en una serie
de estudios y aplicaciones que se han realizado en conflictos actuales, indicando un alto
potencial para su expansió
n y mejora en un futuro próximo (Mylitary, 2024). Finalmente, los
procesos relacionados con la logística en las operaciones militares que están integrados con la
IA también son estratégicos en el sentido de que el ejército tiene que adoptar las nuevas
tecn
ologías para poder abordar operaciones en escenarios muy operativos con eficacia
(Military Sphere, 2023).
El objetivo de la investigación es lograr cumplir con las metas de una revisión extensa
de los estudios académicos existentes a realizar sobre el empleo de las tecnologías
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contemporáneas a la IA en la logística militar, enfocándose en sus roles en la automatización,
planificación y decisiones autónomas. En especial, se dirigirá a los usos de adaptación artificial
en el mantenimiento predictivo y en el suministro de recursos
y en los problemas de la
triangulación táctica de fuerzas y recursos, así como los problemas de trasladarse a los desafíos
críticos, incluidos algunos problemas críticos de realización de tareas por estos sistemas. En
este sentido, este trabajo aborda aspe
ctos actuales y problemáticos de la aplicación de las TIC
en la logística militar, planeando su integración en las operaciones de las fuerzas armadas en
futuras operaciones
.
Al introducir esta clase de técnicas en la logística militar, se puede construir un sistema
de apoyo a
la decisión que no solo acelere los procesos logísticos, sino que también asista a los
estrategas militares en anticipar y superar problemas, y mejore la flexibilidad operativa. Esto
acentúa la necesidad de la implementación de tales soluciones avanzadas q
ue logren un
desempeño más eficiente, preciso y seguro de las operaciones logísticas que son cruciales para
la misión en entornos combativos y en constante cambio (Military Sphere, 2023; Total Military
Insight, 2024)
.
Metodología
Lo que se busca en este artículo científico de revisión es analizar el avance reciente de
la literatura sobre el uso de inteligencia artificial en la logística militar. Este proceso
metodológico fue sistemático, conformado por etapas que buscaban en cada u
na de ellas
obtener representación y calidad interpretativa de las relaciones empíricas observadas. A la
búsqueda se le impuso la restricción de artículos incluidos en la base Scopus porque presenta
calidad y profundidad sobre revistas de importancia cient
ífica
.
En este caso, la selección de los artículos se hizo a partir de una estrategia de búsqueda
con keywords “military”, “artificial intelligence” y delimitación de otros resultados para
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publicaciones en idioma inglés, a fin de mantener homogeneidad en el análisis. Además, la
búsqueda se limitó a artículos editados entre los años 2022 y 2024, con el fin de que los datos
y los enfoques revisados correspondan a la actualidad del uso de IA en
la logística militar. La
búsqueda inicial recuperó un total de 1207 artículos que fueron organizados y exportados en
formato RIS para gestión y procesamiento en herramientas de gestión de referencias
.
En el análisis anterior, se utilizaron criterios de inclusión y exclusión para refinar la
muestra inicial de estudios. Los criterios de inclusión utilizados fueron la selección de artículos
que describían explícitamente el papel de la IA en la mejora, entr
e otros, de la planificación
logística, el mantenimiento predictivo, la asignación de recursos y la automatización de
procesos en los entornos militares. Por el contrario, las exclusiones fueron estudios que no se
centraron en el contexto militar o proporc
ionaron una aplicación general de la IA sin una
relación directa con los procesos logísticos
.
Se llevó a cabo una gestión bibliográfica de los artículos recopilados mediante el uso
de software bibliográfico que también se empleó para agrupar los estudios según enfoques
temáticos y metodológicos. La categorización tuvo como objetivo clasificar los t
rabajos
compilados en las siguientes categorías predominantes: algoritmos predictivos, automatización
logística, toma de decisiones autónoma, sistemas de mantenimiento basados en IA, lo que
también facilitó la comparación de estudios de diferentes ámbitos
y la evaluación crítica de los
resultados de la investigación
.
La integración de la información se realizó a través del análisis cualitativo de contenido
en el que se trazaron patrones comunes, innovaciones tecnológicas y limitaciones de la
inclusión de la IA en logística militar. A partir de esta
revisión, se pretendía extraer los
elementos básicos que determinan en qué lugares se sitúan las contribuciones de la IA en la
logística militar y cómo se verán en la perspectiva de nuevos entornos operacionales
.
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Resultados
3.1. Automatización de
p
rocesos
l
ogísticos
La integración de la inteligencia artificial en la automatización de los procesos
logísticos militares ha modernizado la transformación logística en áreas críticas y ha
desarrollado la eficiencia, flexibilidad y seguridad en los procedimientos para el sumi
nistro de
recursos en entornos operativos complejos. Tal mejora permite abordar los requisitos de alta
precisión y velocidad para el reabastecimiento de las fuerzas armadas, y permite la viabilidad
de la gestión de riesgos
.
De acuerdo con las investigaciones, el principal objetivo del aprovisionamiento
logístico militar es asegurar que siempre haya existencias de suministros en al menos niveles
mínimos, pero bajo costos de almacenaje. Esto resulta ser costoso y riesgoso. Sin
embargo, el
uso de sistemas de predicción ha sido efectivo, la IA integra especificaciones automáticas sobre
cómo generar modelos más eficientes para el futuro. Celi
-
Párraga et al. (2023) explican que el
ajuste al alza de las existencias en los sistemas in
formáticos es muy problemático, mientras que
la disminución a niveles inferiores no trae consecuencias en los costos. Las nuevas tecnologías
AI son aplicables a la administración del riesgo de “utilización inesperada” en operaciones
tácticas que permiten q
ue las fuerzas se anticipen a las necesidades del
campo
(Silva
-
Peñafiel
et al., 2024).
Con la ayuda de la IA, muchos errores humanos son evitados en la cadena logística y
en particular, en la labor de control y registro de inventarios y en la distribución de insumos,
gracias a la automatización de tareas repetitivas. Estudios recientes indic
an que menores errores
humanos tienen un impacto positivo en la fiabilidad y eficacia operativa, lo que tiene una
importancia particular en entornos militares donde se requiere alta precisión (Jaramillo
-
Chuqui
& Villarroel
-
Molina, 2023). El sistema automat
izado asegura que el personal se concentre en
decisiones estratégicas, lo que también mejora la eficiencia general de las operaciones
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logísticas y reduce la carga cognitiva de los operadores humanos (Revista de Ciencias
Militares, 2022).
Lo que se puede notar es que el uso de aviones no tripulados y drones en la operación
logística militar garantiza el movimiento efectivo y seguro de suministros en áreas que son de
alto riesgo o que son muy difíciles de acceder. De la misma manera, drones
eficientes gracias
a la inteligencia artificial están diversificando exitosamente la provisión de recursos a áreas
remotas sin poner en peligro al personal (Dunn et al, 2021). Boumehraz, Atalla y Mansoor
(2023), por otro lado, señalan que los UAVs pueden s
er programados de tal manera que
interactúan de forma autónoma en tiempo real con parámetros determinados como cambios en
el terreno y el clima, optimizando así los riesgos asociados con la ruta. Lo que el uso de drones
y de robots terrestres en la logísti
ca militar permite, además, es liquidar en gran medida las
posibilidades de exposición a amenazas y tiempos significativos del ciclo logístico,
aumentando así la sostenibilidad y seguridad operativa total (Total Military Insight, 2024)
.
Los sistemas de IA proporcionan capacidades de optimización en tiempo real de los
sistemas de enrutamiento logístico, considerando recalibraciones sustanciales de la ruta con
cambios en factores externos como el clima, la condición del terreno o amenazas e
n tiempo
real. Tales algoritmos hacen que el uso de recursos sea económicamente viable al acortar el
tiempo de tránsito y los costos de transporte, aumentando así la capacidad de respuesta en una
situación de conflicto (Mylitary, 2024).
3.2. Mantenimiento
p
redictivo de
e
quipos
La externalización del mantenimiento predictivo a la IA aporta un enfoque más práctico
a la predicción de la progresión de fallos, ya que el mantenimiento militar puede llevarse a cabo
incluso antes de que sea necesario. Esto resulta en la eliminación de p
aradas no planificadas
del trabajo. Es la IA la que mejora la gestión de riesgos mediante la previsión de
incorporaciones y hallazgos históricos, así como la evitación de problemas logísticos y la
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optimización del tiempo y los recursos en tiempo real (Esfera Militar, 2023). Tal mejora en la
capacidad de predecir fallos se traduce en logística militar más efectiva y menores costos
asociados con esfuerzos de preservación y reparación.
La integración de la IA para llevar a cabo el mantenimiento predictivo en hardware
militar ha revolucionado todo el proceso de gestión de activos y extensión de vida, haciéndolos
más económicos y disponibles para las operaciones diarias. Este enfoque consi
dera el
monitoreo del momento en que surge la causa del fallo como gestión de crisis, se toman
medidas preventivas efectivas antes de que ocurra una avería y se llevan a cabo programas de
mantenimiento que apuntan al desgaste de diferentes componentes en f
unción del uso real.
El monitoreo en tiempo real es uno de los elementos más importantes del
mantenimiento proactivo impulsado por IA, ya que permite una recopilación continua de datos
sobre la condición del activo. En las aplicaciones militares, esto se realiza con la ayuda d
e
dispositivos eficaces que están especializados en la detección de parámetros críticos como la
presión de aceite, las temperaturas del refrigerante y vibraciones en motores u otros elementos
críticos. En un estudio de vehículos acorazados que se realizó f
inalmente, Scott et al.
demuestran cómo estos dispositivos trabajan para enviar la información importante a los
programas de IA donde se predice el conocimiento de los tipos de desgaste y las diferentes
circunstancias que podrían llevar a un fallo y así as
egurar las contraestrategias que permitan
que los activos estén en perfectas condiciones para las batallas
.
Los sistemas predictivos de IA utilizan los datos que se han recopilado para anticipar
fallas mecánicas antes de que ocurran. Esto es particularmente importante en sistemas como
aviones y vehículos militares, ya que las consecuencias de una falla podrían s
er graves. La
incorporación de modelos de aprendizaje automático y algoritmos avanzados hace posible
predecir la "vida útil restante de ciertos" componentes, lo que resulta en programas de
mantenimiento más controlados y una reducción de las instancias de
rotura y reparaciones no
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planeadas. En un estudio de mantenimiento predictivo sobre aviones de ala fija, Scott et al.
(2022) explican que tales técnicas de pronóstico son beneficiosas no solo en términos de ahorro
de costos, sino también en cuanto a la seguridad operativa y una ma
yor disponibilidad de las
unidades militares en misiones exigentes.
Uno de los beneficios más destacados que se pueden obtener con el mantenimiento
predictivo es la disminución de los costos propios de la reparación en caso de emergencia y de
los períodos de inactividad no planeada. Tratando de prevenir problemas para no l
legar a
situaciones de crisis, las Fuerzas Armadas pueden realizar el mantenimiento en momentos de
poca carga, de tal manera que las alteraciones se reduzcan al mínimo. Esto es sobre todo
ventajoso en lo relativo a la gestión de aeronaves y vehículos blind
ados, ya que el costo que se
incurre por reparación debido a fallas no previstas es mucho más alto que el de la realización
de mantenimiento programado. Algunos de los sistemas de IA en el mantenimiento predictivo
de vehículos blindados descritos en un est
udio reciente muestran que es posible lograr una
reducción de costos de mantenimiento debido a la reducción del tiempo en reparación y la
eficiencia en el uso de partes y recursos (IJAINN, 2023).
La IA permite también extender la vida de los equipos gestionando los ciclos de
mantenimiento y el tiempo adecuado para el cambio de componentes. "Gemelos digitales" y
modelos de simulación por computadora a otras condiciones permiten planear cómo se debe
mantener los activos, protegiendo su vida útil y desempeño. Este método es valioso en sistemas
complejos como el motor de un vehículo blindado, ya que se utilizan modelos predictivos para
reducir el desgaste y determinan el momento de actuación requerido,
cuando el nivel de
desgaste no ha superado un umbral que comprometa la performance (Scott et al, 2022).
Resumiendo, la aplicación de la IA para el mantenimiento moderno en las armas
militares acerca óptimamente la disponibilidad y confiabilidad de los medios a la vez que
minimiza los gastos en operación. La posibilidad de antes y en tiempo, poder exigir la a
tención
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que se necesita al mantenimiento, es una oportunidad que brinda una ventaja muy importante
en las operaciones militares, porque garantiza que los medios relevantes estén listos para la
guerra.
3.3. Asignación
t
áctica de
r
ecursos
El uso de una inteligencia artificial (IA) en la logística del ámbito militar, que permite
la asignación táctica de recursos en función de las condiciones en el campo, garantiza una
respuesta efectiva y rápida durante los combates.
La IA cuenta con claros beneficios al
incorporar tecnologías avanzadas como la analítica de datos, el modelado predictivo y la
optimización en tiempo real, que permiten una administración eficiente y flexible de los
recursos en situaciones críticas y de al
ta operativa inestable.
La IA hace posible la mejora en la distribución de los recursos, al focalizarlos en los
puntos más necesarios. Esto se logra a través de la integración y análisis de muchas fuentes de
información, como sensores de vehículos, datos de área y pronósticos met
eorológicos que
ayudan a los algoritmos a identificar cambios en la demanda y ajustar el patrón de suministro
en consecuencia.
Por ejemplo, la introducción de inteligencia artificial en la logística militar
aumenta la probabilidad de obtener recursos en la
ubicación correcta en el momento adecuado,
lo que reduce la probabilidad de déficit en regiones críticas necesarias para el éxito de la misión
(Military Sphere, 2023; Total Military Insight, 2024). También vale la pena enfatizar que la
capacidad de prever
y centrarse en los requisitos importantes ayuda a lograr respuestas
escalonadas oportunas por parte del sistema logístico y la utilización de recursos de manera
eficiente y efectiva (Army.mil, 2023)
.
La IA cuenta con la gran ventaja adicional de poder escalar la distribución de recursos
según las demandas operativas de una manera dinámica. Las máquinas con IA tienen la
capacidad de aplicar algoritmos de aprendizaje y análisis de datos que permitan obte
ner sutiles
y rápidas medidas para modificar la cantidad de suministros requeridos, y esto es fundamental
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en las operaciones. Ante una alta variabilidad en el contexto operativo, donde demanda y
suministro pueden cambiar repentínamente, esta capacidad es decisiva en términos tácticos ya
que permite una mejor utilización de los recursos y garantiza que, en el f
uturo, las carencias o
excesos no se repitan (Total Military Insight, 2024; United States Army, 2023).
Otros, por el contrario, utilizan la IA para rastrear constantemente los históricos de los
datos operativos y en función de patrones históricos, pueden no solo prever cuando ciertas
necesidades pueden ser intensificadas, sino también cuando van a ser dismi
nuidas. Este tipo de
manera de hacer las cosas es ideal para lograr una reducción de costos logísticos, pues garantiza
además que los recursos disponibles sean dirigidos en sus usos más eficientes, amplificando la
efectividad operativa por esfuerzo de capi
tal invertido (Total Military Insight, 2024).
Esta capacidad de respuesta es muy importante para evitar retrasos y para asegurar que
los recursos lleguen donde se necesitan a tiempo. Los sistemas de IA también pueden
considerar rápidamente otras opciones de enrutamiento y tomar decisiones independient
es de
reabastecimiento para que los recursos eviten áreas de amenaza y los tiempos de entrega sean
razonables. Tales ajustes son cruciales para proporcionar capacidad operativa y de combate en
el campo de batalla, ya que todos los recursos son utilizados c
on desperdicios apropiados
(United States Army, 2023; Total Military Insight, 2024).
En la gestión de la buena administración de los recursos, debe planearse la ejecución
del consumo de forma eficiente, y así evitar escasez en los requerimientos mínimos. La IA
logra esto al anticipar
se
satisfactoriamente ajustando las necesidades de inventario en tiempos
necesarios. Esto a la vez evita la necesidad de enviar suministros en lugares donde no son
requeridos. Esto no solamente reduce el gasto en costos logísticos, sino que a su vez y de form
a
mucho más eficiente, asegura una sostenibilidad mayor en el uso de materias. Tal optimización
permite hacerlo completamente a la oferta y su respectiva demanda en los mercados,
concretamente en el área de operaciones. Los sistemas de inteligencia artific
ial que emplean
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análisis predictivo utilizan experiencias pasadas y tendencias históricas para estimar eventos
futuros. Por ejemplo, dichos sistemas de IA pueden ser capaces de prever la cantidad de
inventario necesario en diferentes momentos durante una operación, elimin
ando la necesidad
de
sobre pedir
productos, creando así una logística militar más eficiente y sostenible (Military
Sphere, 2023; Total Military Insight, 2024)
.
3.4. Toma de
d
ecisiones
a
utónoma
La automatización de la toma de decisiones por medio de inteligencia artificial (IA) en
la logística militar tiene como consecuencia mejoras en la velocidad y la precisión de las
decisiones estratégicas, en particular cuando el contexto es operativo y estr
esante. Todo este
proceso gira alrededor de otros cuatro procesos que son: predicción y planificación de
contramedidas, acción rápida ante emergencias y alivio de la carga cognitiva para el personal
militar.
En conclusión, las capacidades de toma de decisiones autónomas habilitadas por la IA
son un cambio radical en la logística militar, lo que les permite responder de manera oportuna
a circunstancias estratégicamente sólidas y altamente receptivas que son exi
gentes. Utilizar
análisis predictivos junto con simulaciones de contingencia y ajustes en tiempo real permite el
despliegue de recursos en el lugar y el momento adecuados, mejorando así la eficiencia y la
resiliencia de las operaciones militares
.
Discusión
La introducción de la inteligencia artificial en la logística militar procede de una
mutación acelerada, que mejora la eficiencia, la precisión y la flexibilidad de las operaciones,
lo que romperá para siempre los esquemas estáticos. Una tal mejora gratifica el cumplimiento
de los requerimientos de escenarios operacionales muy cambiantes,
los cuales son alcanzados
a través de la reingeniería de los procesos logísticos y la reducción de riesgos en la cadena de
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suministro. En esta conversación sobre la IA, su integración en la automatización, el
mantenimiento predictivo, la gestión de activos, la decisión autónoma y la gestión de riesgos
no son más que un refuerzo de las relaciones que han sido establecidas más a
rriba.
En primer lugar, la IA ha facilitado una automatización del stock y la logística en el
campo, por lo que la gestión de los recursos críticos está optimizada. Internamente, el algoritmo
permite la previsión y ajuste de los niveles de provisión, esto es, la
IA se hace cargo de evitar
un estado de escasez o exceso de determinados productos que pueden dar lugar a una
comparativa de eficiencias logísticas sin parangón (Intuz, 2023; McKinsey & Company, 2023).
A través de esta estrategia, se puede reducir el derro
che de recursos porque la infraestructura
de almacenamiento se disminuye y el despilfarro de los recursos en el proceso de provisión se
evita (Accenture, 2023). Igualmente, la automatización por medio de vehículos y drones ha
hecho posible una entrega efic
iente y rápida en condiciones complejas, mejorando la
operatividad en las áreas altamente vulnerables (Brookings, 2023; Military Sphere, 2023)
.
Gracias
al análisis de datos históricos, los sistemas son capaces de prever fallos y así
reducir costos, delitos o minimizar la cantidad de pérdidas irrecuperables (Heckmann, 2024).
Estos conceptos pueden usarse para afrontar este aspecto en el contexto de reprod
uctores
logísticos donde hay sistemas digitales que conectan el arte y la ciencia, entre otras cosas.
El
sistema adaptado al entorno militar
permite perpetuar
la disponibilidad de los sistemas como
también
evitar
redundancia operativa, que especialmente será importante en naves y
vehículos
blindados
porque requieren elevados niveles de mantenimiento preventivo (Scott et al., 2022).
En el
campo de batalla
, la IA implica un enfoque táctico en la asignación de recursos,
permitiendo una automatización general
de las necesidades
en el campo militar de forma
precisa. Los sistemas inteligentes permiten la priorización en base a datos de diferentes fuentes,
por lo que las unidades con mayores necesidades son atendidas, lo que incrementa la eficiencia
y disminuye los tiempos de respu
esta en operaciones críticas (Total Military Insight, 2024;
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Military Sphere, 2023). Esta capacidad de escalabilidad, junto con el ejemplo anterior de la
adaptación a cambios operacionales, hace que la IA sea una herramienta indispensable que
espera disponibilidad de recursos en los instantes y lugares más demandant
es de la
batalla
(Army.mil, 2023).
Más en particular en el proceso de la toma de decisiones autónomas, IA facilita rápidas
adaptaciones a diferentes variables a través de predicción y simulación de escenarios de
contingencia que facilitan la selección de opciones estratégicas en situaciones
difíciles.
A
medida que estos sistemas son capaces de producir respuestas rápidas y ayudar en las tareas
cognitivas del personal militar, pueden ahorrar tiempo y personal para tareas más complejas,
lo que mejora la toma de decisiones bajo condiciones de a
lta complejidad (Brookings, 2023;
Total Military Insight, 2024).
Es seguro decir que la implementación de la IA en la logística militar es un cambio
radical; no solo mejora todos los eslabones en el proceso de gestión de la cadena de suministro,
sino que también permite a las fuerzas armadas lograr una optimización de r
ecursos con mejor
disponibilidad y seguridad en el contexto de entornos operacionales con alta complejidad
tecnológica. Este enfoque proporciona la capacidad de operar de manera coherente y eficiente
dentro de un entorno disputado, abordando los desafíos q
ue hoy y cada vez más existirán en el
teatro operacional
.
Conc
l
usión
Una vez más, desplegamos tecnologías de inteligencia artificial, y esta vez incluyen
logística dentro del
d
ominio
m
ilitar. Incorporar la IA permite una gestión óptima para que los
requisitos de la cadena de suministro se satisfagan de manera eficiente y oportuna, idealmente
cuando se necesita. Se ha establecido que la automatización de procesos de las operaciones
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ofrecidas es una característica esencial para la eficiencia de costos y para mantener el nivel
adecuado de inventarios.
En el caso del mantenimiento preventivo, ha sido posible evitar el daño del equipo al
llevar a cabo un seguimiento y análisis adecuados de cualquier información operativa que
pueda ser relevante. Esto no solo reduce costos en mantenimiento, sino que tambié
n extiende
la vida útil del activo, lo cual es importante para la sostenibilidad operativa. La distribución
táctica de recursos habilitada por IA permite la entrega dirigida de suministros a las unidades
según sus necesidades, mejorando así la capacidad de
respuesta y movilidad en el terreno.
La inteligencia artificial también ha transformado el proceso de toma de decisiones
dentro del contexto militar, permitiendo una capacidad de respuesta rápida y autónoma en
situaciones de crisis. Debido a que la toma de decisiones rutinarias ha sido delega
da a la IA, la
carga cognitiva del personal militar se alivia y su enfoque estratégico se ha trasladado al
campo
operativo, mientras que la precisión de sistemas complicados que se están ejecutando mejora.
En consecuencia, la IA no solo permite optimizar los recursos en la logística militar a
través del empleo más eficiente y efectivo del mimo, sino que también expande la posición
estratégica en el entorno extremadamente complicado y arriesgado. La combinaci
ón de estas
tecnologías hace posible crear una función logística que es receptiva, confiable y efectiva,
posicionando a las fuerzas armadas a la vanguardia de la modernización operativa
.
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