El metaverso logístico basado en IA podría aportar un beneficio potencial agregado de hasta 140 millones de euros al sistema portuario español, mediante mejoras en productividad, puntualidad, seguridad operativa y control de emisiones. Así lo afirma un análisis realizado por la Asociación Española del Transporte que toma como referencia el puerto de Busan para después extrapolar los resultados al ecosistema nacional.
En él, se propone la integración de un marco estructural para el metaverso logístico portuario, conocido como PLMF por sus siglas en inglés, que permitiría reforzar la soberanía logística, competitividad y sostenibilidad en la cadena marítimo-portuaria. Se trata de un gemelo digital operativo conectado a datos reales que actúa como sistema nervioso digital del puerto, combinando señales AIS, datos de sensores IoT y sistemas portuarios para construir una visión unificada de la operación y poder tomar decisiones en tiempo real.
En su núcleo, incorpora modelos de IA basados en el aprendizaje profundo, incluyendo arquitecturas ConvLSTM para predecir ETA, simular escenarios operativos y detectar riesgos. La capa de blockchain aporta trazabilidad e integridad del dato compartido entre actores, reforzando la confianza operativa y la auditabilidad.
El modelo de Busan
El sistema se ha diseñado y validado a partir de las cifras del puerto de Busán, que mueve unos 22,1 millones de TEUs anuales frente a los 17,5 de los puertos españoles. El hito más contundente ha sido la mejora del 79% en la puntualidad de los buques, reduciendo así la incertidumbre y favoreciendo una planificación más precisa de atraques y recursos.
Igualmente, la utilización de este marco para el metaverso logístico portuario se asocia a unos 7,3 millones de dólares anuales de ingresos adicionales en una terminal, impulsados por la optimización de atraques y la reducción de tiempos de espera.
Partiendo de estas cifras, la AET estima que un despliegue coordinado del PLMF en España supondría un beneficio potencial de 140 millones, pues permitiría combinar una mayor capacidad efectiva con la reducción de demoras y la optimización de recursos humanos y materiales.
El estudio plantea la realización de un diagnóstico de madurez digital, calidad del dato e interoperabilidad de sistemas, además de la selección de entornos piloto. Posteriormente, se implantarían los módulos de alto retorno, calibrados con datos españoles y KPIs de negocio, para finalmente realizar un despliegue progresivo a nivel nacional con estándares comunes, ciberseguridad y gobernanza.
