*El crecimiento de la carga aérea está elevando la presión sobre una operación que necesita responder con mayor velocidad a cambios en demanda, capacidad y rutas. En este contexto, la tecnología deja de ser únicamente una herramienta de automatización y comienza a desempeñar un papel en la anticipación de escenarios.
*ALTA reportó en agosto que la carga aérea internacional de la región creció 4.7% en junio, mientras México regresó a terreno positivo.
El nearshoring, el crecimiento del comercio electrónico y la demanda de entregas cada vez más rápidas están aumentando los flujos de carga aérea, haciendo que aerolíneas, aeropuertos y operadores logísticos deban ser más ágiles para anticiparse y adaptarse a los cambios. Precisamente, la tecnología especializada para la industria aérea, en especial la inteligencia artificial predictiva, está permitiendo que la gestión de carga aérea anticipe cambios y ayude a tomar mejores decisiones antes de que estos afecten la cadena logística.
Datos de la Asociación Latinoamericana y del Caribe de Transporte Aéreo (ALTA) indican que la carga aérea internacional transportada desde, hacia y dentro de América Latina y el Caribe creció 4.7% interanual en junio de 2026, al alcanzar 336 mil 269 toneladas métricas. Fue el sexto mes consecutivo de crecimiento y la mayor variación interanual registrada en lo que va del año. México volvió a terreno positivo, con 58 mil 128 toneladas, un aumento de 1.8% frente a junio de 2025.1
El contexto tecnológico también está cambiando. El radar de tecnologías para carga aérea 2026 de IATA elevó la inteligencia artificial de un impacto “alto” a “muy alto” frente a 2025 y ubicó tanto la IA como la analítica avanzada entre las tecnologías con adopción prevista en cinco años o menos. El mismo análisis señala que la tecnología de APIs, como capa de integración, es la de mayor impacto de todo el estudio.2 Esto refuerza una idea clave para la gestión de carga: la capacidad predictiva no depende solo del modelo, sino de que los datos puedan conectarse y utilizarse de forma operativa.
Este crecimiento aumenta la necesidad de anticipar los cambios en la demanda y entender cómo pueden afectar los flujos de carga. En este punto, “la inteligencia artificial predictiva puede desempeñar un papel central al analizar datos, identificar patrones y proyectar posibles escenarios”, señala Enrique Mendoza Arce, CEO de enITma.
Prever demanda y capacidad, nuevo reto para la carga aérea
La eficiencia de una aerolínea o un aeropuerto depende, en buena medida, de su capacidad para anticiparse y responder a los eventos que pueden afectar la operación.En una cadena logística interconectada, una decisión tomada tarde puede tener consecuencias que van mucho más allá del punto donde se originó el problema.
Como ejemplos, el directivo de enITma expone que, si un operador detecta un incremento significativo de demanda cuando la capacidad de carga ya está comprometida, sus alternativas serán necesariamente más limitadas. Si un aeropuerto identifica una presión operativa cuando los recursos ya están asignados, tendrá menos margen para reorganizar la operación. Y si una aerolínea descubre que determinada ruta requerirá mayor capacidad cuando las decisiones de programación ya fueron tomadas, la respuesta puede resultar más costosa.
La diferencia está en cuánto tiempo tiene cada actor para responder. Identificar con anticipación cambios en los volúmenes de carga, posibles presiones sobre la capacidad o variaciones en determinadas rutas permite ajustar recursos y tomar decisiones antes de que el problema llegue a la operación. Es precisamente ese margen de acción el que la inteligencia artificial predictiva para carga aérea busca ampliar.
IA busca anticipar los flujos en la gestión de carga aérea
La inteligencia artificial puede contribuir a una mejor gestión de la carga aérea, pues en lugar de analizar cada movimiento como un dato aislado, es capaz de relacionar grandes volúmenes de información operativa, logística y comercial para identificar patrones y anticipar cómo pueden comportarse los flujos de carga.
“Al analizar grandes volúmenes de información y relacionar variables como rutas, volúmenes, destinos, clientes y capacidad disponible, estas tecnologías pueden generar señales sobre posibles cambios en los flujos de carga y apoyar una planeación más precisa”, asegura el experto.
Esta capacidad predictiva de la tecnología abre la posibilidad de estimar volúmenes y dinámicas logísticas antes de que afecten la eficiencia operativa de la gestión de carga aérea. Para aerolíneas y operadores, significa contar con mayores elementos para planificar la capacidad disponible, asignar espacio en las aeronaves, consolidar carga y optimizar rutas; mientras que una mayor trazabilidad permite seguir los envíos de origen a destino e identificar con mayor anticipación posibles cuellos de botella.
El valor está, por tanto, en ampliar el margen para decidir. “Si los datos permiten advertir que una ruta podría concentrar mayor volumen, que determinados flujos comienzan a modificarse o que la capacidad disponible puede resultar insuficiente, los responsables de la operación tienen oportunidad de ajustar recursos antes de enfrentar la contingencia”, señala Mendoza Arce.
La inteligencia artificial predictiva puede contribuir así a maximizar el uso de la capacidad, reducir costos logísticos y respaldar decisiones con información actualizada, en lugar de esperar a que una desviación ya esté afectando la gestión de la carga aérea.
Conectar los datos para anticipar la operación
El reto tecnológico aparece cuando la información necesaria para anticipar una operación se encuentra fragmentada. Una aerolínea puede tener datos de reservas y programación; un aeropuerto, información de operación y capacidad; y los operadores logísticos, datos de clientes, rutas y envíos. Si estas fuentes no se integran, el volumen de información no necesariamente se convierte en capacidad de anticipación.
Sin embargo, el experto en tecnología para el transporte aéreo advierte que incorporar inteligencia artificial predictiva no significa simplemente adquirir una nueva plataforma. “Es fundamental construir la infraestructura de datos que permita alimentar modelos confiables”, y detalla que “la información procedente de sistemas operativos, plataformas de gestión de carga aérea, reservas, mantenimiento, operaciones aeroportuarias, tráfico, clientes y proveedores debe poder integrarse, contextualizarse y analizarse”.
La capacidad de anticipación depende, por tanto, de conectar información que suele encontrarse distribuida entre distintos sistemas y actores de la cadena. Bajo estas condiciones, indica, el análisis inteligente de los manifiestos de carga permite integrar datos operativos, logísticos y comerciales para identificar patrones, optimizar procesos y mejorar la trazabilidad de los envíos a lo largo de la cadena de valor.
Por ello, el siguiente paso no consiste únicamente en incorporar más modelos de IA, sino en construir una base de datos operativa capaz de entregar información confiable, contextualizada y disponible para la toma de decisiones. La diferencia entre analizar lo ocurrido y anticipar lo que puede ocurrir está, en buena medida, en esa capacidad de conectar los datos.
Incorporar IA a la gestión de carga aérea va así más allá de automatizar el análisis de información. Su principal aportación está en transformar datos dispersos en señales que permitan anticipar escenarios, ampliar el margen para tomar decisiones y mejorar la eficiencia operativa en el manejo de la carga aérea.
La ventaja, al final, no está únicamente en saber más sobre lo que ocurre con la carga, sino en saberlo antes. Para una industria que opera con tiempos, capacidad y recursos estrechamente vinculados, anticiparse puede convertirse en una de las herramientas más importantes para mantener la eficiencia y continuidad de las operaciones.
1ALTA
2Radar de tecnologías para carga aérea 2026 – IATA
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Acerca de enITma
enITma es una empresa de software especializada en soluciones tecnológicas para la industria aérea, con más de 10 años de trayectoria y más de 100 aplicaciones e integraciones desarrolladas para aerolíneas en áreas como Finanzas, Comercial, Operaciones, Recursos Humanos y Tripulaciones. Su sistema de facturación y conciliación (Invoicing & Settlement System – ISS) es uno de los más adoptados por la industria, y durante 2024 los sistemas de enITma procesaron la facturación de más de 100 millones de boletos de avión. enITma cuenta con la certificación Great Place to Work®, habiendo obtenido el puesto número 7 en el listado regional Centro 2025 para empresas de hasta 500 colaboradores. Para más información, visita enitma.com
