La inteligencia artificial (IA) está transformando la logística y la gestión de la cadena de suministro al mejorar la eficiencia operativa, el análisis predictivo y las capacidades de toma de decisiones; sin embargo, los determinantes de la adopción de IA en ecosistemas logísticos emergentes siguen siendo insuficientemente comprendidos. Este estudio desarrolla y examina empíricamente un marco integrado que combina tecnología-organización-entorno (TOE), ajuste tarea-tecnología (TTF) y teoría unificada de aceptación y uso de la tecnología (UTAUT) para explicar la adopción de IA en Tailandia. Utilizando datos de encuestas de 500 profesionales de logística y cadena de suministro, se empleó modelado de ecuaciones estructurales basado en covarianza (SEM) para validar el modelo de medición y probar las relaciones propuestas. Los resultados muestran que los factores tecnológicos, organizacionales y ambientales influyen significativamente en la adopción de IA a nivel organizacional, mientras que las características de la tarea y la tecnología mejoran el ajuste tarea-tecnología a nivel operativo. A nivel conductual, la expectativa de rendimiento, la expectativa de esfuerzo y la influencia social influyen positivamente en la intención conductual, que a su vez impulsa la adopción de IA, con condiciones facilitadoras que también ejercen un efecto directo. Estos hallazgos indican que la adopción de IA está moldeada por un mecanismo de múltiples niveles que involucra condiciones estructurales, alineación operativa y aceptación individual, ofreciendo perspectivas teóricas y prácticas para avanzar en la transformación digital en contextos logísticos.