La Inteligencia Artificial como Estrategia de Optimización: Reducción de Costos Operativos y Tiempos de Ciclo en la Gestión de Retorno de Contenedores Vacíos en el Nodo Portuario de Guayaquil Ecuador

Abstract

La gestión del retorno de contenedores vacíos constituye uno de los principales desafíos logísticos del comercio marítimo internacional debido a su incidencia directa en los costos operativos la eficiencia portuaria y la competitividad de las cadenas de suministro

En el contexto del Nodo Portuario de Guayaquil esta problemática se intensifica por la fragmentación de la información entre los actores logísticos la estacionalidad exportadora y la ausencia de modelos predictivos para la asignación eficiente de equipos

El objetivo de este estudio fue diseñar una estrategia basada en inteligencia artificial para reducir los costos operativos y optimizar los tiempos de ciclo en la gestión del retorno de contenedores vacíos

La investigación se desarrolló bajo un enfoque cuantitativo con alcance explicativo-correlacional y diseño no experimental longitudinal utilizando series de tiempo correspondientes al período 2021-2024 procesadas a partir de fuentes oficiales del sistema portuario ecuatoriano

Se aplicaron técnicas de estadística descriptiva análisis evolutivo correlación de Pearson y simulación prospectiva mediante un modelo Dueling Double Deep Q-Network (D3QN)

Los resultados evidenciaron una asimetría estructural entre los flujos de importación y exportación de contenedores vacíos así como una interdependencia funcional entre las terminales del nodo portuario

La simulación permitió proyectar una reducción del 15% en los movimientos improductivos con ahorros estimados superiores a los 260 millones de dólares y una mitigación de 160557 toneladas de CO₂

Se concluye que la inteligencia artificial representa una herramienta estratégica para transformar la gestión portuaria ecuatoriana hacia un modelo predictivo resiliente y sostenible alineado con el paradigma de los Smart Ports