La automatización ya no es un lujo reservado para las multinacionales. En los centros de distribución más avanzados del mundo, los procesos manuales ceden cada vez más espacio a brazos robóticos, unidades móviles autónomas y algoritmos de inteligencia artificial que permiten operar con mayor velocidad, precisión y resiliencia. Pero lo más transformador no es la tecnología en sí, sino la forma en que se accede a ella: a través del modelo RaaS —Robotics as a Service, o robots como servicio.
Este enfoque rompe con la lógica tradicional de inversión en infraestructura. Bajo RaaS, una empresa puede incorporar robótica sin necesidad de comprar, instalar o mantener equipos propios. En su lugar, paga una tarifa mensual por el uso de robots adaptados a sus necesidades operativas. En contextos donde el capital disponible para innovación suele ser limitado —como ocurre en muchos operadores 3PL/4PL de América Latina— este modelo podría representar una vía realista y escalable para acceder a tecnologías de automatización.
El modelo es particularmente relevante para operaciones de almacenamiento y distribución, donde las tareas repetitivas —como el desplazamiento de productos, el picking o la clasificación— pueden ser realizadas por AMRs (Autonomous Mobile Robots) o brazos robóticos colaborativos, con menores tasas de error y funcionamiento continuo. Estos dispositivos, además, se integran con los WMS (Warehouse Management Systems) ya existentes, lo que facilita su incorporación sin rediseñar toda la operación.
Para la región, este escenario abre una oportunidad estratégica: aprovechar modelos de acceso más flexibles como RaaS podría acelerar la adopción de automatización en empresas medianas o tercerizadas, sin necesidad de replicar las grandes inversiones vistas en mercados desarrollados.
Eso sí, no todas las operaciones están listas para robotizarse. El retorno sobre la inversión (ROI) dependerá de factores como el volumen de transacciones, el diseño del flujo de trabajo, la madurez digital del operador y la disponibilidad de soporte técnico local. Pero en centros de distribución con alta densidad operativa y procesos estandarizados, los beneficios pueden sentirse rápidamente: menor error, menor tiempo de ciclo y mayor control sobre la productividad.
Los jugadores que están marcando la pauta
El ecosistema de robótica aplicada a almacenes está en plena expansión. Algunas empresas no solo ofrecen tecnología de punta, sino modelos de negocio cada vez más compatibles con las necesidades de operadores medianos y regionales.
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Locus Robotics: especializada en AMRs para picking en almacenes de ecommerce. Su sistema se ofrece bajo modelo RaaS, es escalable y puede integrarse fácilmente con diferentes WMS.
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Geek+: líder en automatización de almacenes en Asia, con fuerte enfoque en clasificación y transporte interno. Cuenta con soluciones adaptables para operaciones grandes o medianas.
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Reflex Robotics: desarrolla brazos robóticos autónomos que combinan movilidad y manipulación precisa, ideal para centros con tareas repetitivas pero variables.
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Dexterity: se enfoca en resolver los desafíos más complejos de manipulación de objetos irregulares. Utiliza IA avanzada para que sus brazos robóticos aprendan tareas nuevas sin reprogramación extensa.
Y por supuesto, Amazon merece mención aparte. No solo fue pionera en integrar robótica a gran escala en su red logística con su filial Amazon Robotics, sino que decidió dejar de vender sus tecnologías a terceros, reservándolas exclusivamente para su propia operación. Esta decisión refuerza una idea clave: Amazon no ve sus robots como una herramienta operativa más, sino como una ventaja estructural, un componente central de su eficiencia y competitividad a largo plazo.
La automatización de almacenes tercerizados ya no es una posibilidad lejana. Con modelos como RaaS ganando tracción, las barreras tradicionales de acceso a tecnología pueden reducirse significativamente. América Latina tiene una oportunidad real de avanzar hacia operaciones más ágiles, precisas y sostenibles. La clave está en actuar con visión, entendiendo que la adopción inteligente no depende solo de presupuesto, sino de estrategia.
Autor: Manuel Felipe Agudelo Sánchez. Especialista en logística del transporte internacional de mercancías.
Fuente: Ti Insight AI & The Robotics Landscape (2025)
