El crecimiento de la carga aérea en México, que de acuerdo con la Agencia Federal de Aviación Civil (AFAC) fue de 6.5% en operaciones durante el primer trimestre (1Q) de 2026, está desafiando no solo la capacidad operativa de aerolíneas, aeropuertos y operadores logísticos, sino también su capacidad para tomar mejores decisiones de negocio.
Considerando que México se posicionó en el tercer mayor mercado internacional de carga aérea de América Latina y el Caribe en mayo de 2026, de acuerdo con la Asociación Latinoamericana y del Caribe de Transporte Aéreo (ALTA), la ventaja competitiva en la gestión de la carga aérea empieza a depender de qué tan rápido se logra convertir los datos en decisiones.
Para Enrique Mendoza Arce, CEO de enITma, este crecimiento aumenta la necesidad de anticipar los cambios en la demanda y entender cómo pueden afectar los flujos de carga.
“Conocer con anticipación cómo pueden evolucionar los volúmenes, los destinos y la disponibilidad de capacidad permite a los actores de la industria tomar decisiones antes de que impacten en la operación”, señaló.
Predecir la demanda para una mejor gestión de 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. De ahí la importancia de conocer y comprender los movimientos de la carga aérea, pues no se trata únicamente de saber cuánto volumen se transporta, sino de identificar cómo, cuándo, hacia dónde y por qué está cambiando la demanda, ya que estas variaciones pueden modificar rápidamente las necesidades de capacidad y ejercer mayor exigencia sobre rutas, aeropuertos, terminales y recursos disponibles.
La apertura de una nueva planta, por ejemplo, puede activar la demanda en un corredor antes poco transitado; una temporada de gran consumo en el comercio electrónico puede disparar los envíos hacia determinados destinos; y un ajuste en las frecuencias aéreas puede reducir la capacidad disponible justo cuando más se necesita. Detectar estos movimientos a tiempo, a través de tecnologías para la industria aérea, ayuda a evitar saturación, retrasos y dificultades para movilizar la carga, al tiempo que mejora la eficiencia operativa en carga aérea.
Además, se debe considerar que la carga utiliza tanto aeronaves cargueras como espacio disponible en vuelos de pasajeros, de manera que cambios en frecuencias, destinos y programación pueden alterar la oferta disponible.
Para el experto de enITma, buena parte de la planificación logística se ha apoyado tradicionalmente en datos históricos como volúmenes transportados, temporadas de mayor demanda, niveles de ocupación, tiempos de tránsito o incidencias registradas. Estos datos siguen siendo relevantes para la gestión de carga aérea, pero por sí solos ofrecen principalmente una fotografía de lo que ya sucedió. “El siguiente paso consiste en utilizar esa información para reconocer patrones y estimar escenarios futuros”, aseguró.
Al analizar grandes volúmenes de datos provenientes de reservas, operaciones aeroportuarias, capacidad de aeronaves, rutas, tiempos de procesamiento, demanda comercial y variables externas, es posible detectar señales que difícilmente serían visibles mediante un análisis aislado.
Busca IA anticipar los flujos de carga aérea
La inteligencia artificial predictiva 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 comportamientos logísticos antes de que impacten en la operación. Para aerolíneas y operadores, esto puede traducirse en una mayor eficiencia operativa en carga aérea, al contar con más 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 IA 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 anomalía ya esté afectando el servicio.
El valor está en convertir datos en decisiones
La adopción de inteligencia artificial no garantiza por sí misma mejores resultados. Un modelo predictivo depende de la calidad de los datos, de la integración entre sistemas y, sobre todo, de la capacidad de una organización para transformar una predicción en una decisión.
Esto representa uno de los principales retos para la industria aérea. Aerolíneas, aeropuertos y operadores logísticos generan enormes cantidades de información, pero esa información suele encontrarse distribuida entre diferentes sistemas, áreas y actores de la cadena.
La tecnología, en otras palabras, complementa la experiencia operativa al detectar señales que podrían pasar inadvertidas cuando las decisiones dependen exclusivamente de la observación humana o de información histórica.
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 y ampliar el margen para tomar decisiones.
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.
