La logística internacional actual enfrenta desafíos complejos derivados de la volatilidad geopolítica y económica global, posterior a la pandemia declarada en 2019 se evidenció estas vulnerabilidades, interrumpiendo flujos logísticos globales, aumentando los costos logísticos y generando en muchos casos pérdidas significativas a las empresas. Aunque actualmente se cuenta con herramientas que permiten la evaluación de las rutas y sus costos, como la Programación Lineal en la optimización de rutas, aplicando las estrategias de Teoría de Juegos permite identificar aquellos competidores y variables inmersas que afectan directamente a la toma de decisión; a pesar de todo esto, no se tiene una valoración de aquellas variables que no están directamente relacionadas con la operación pero pueden afectar significativamente la misma, como los eventos geopolíticos, su economía, su desarrollo y su crecimiento. Estas variables por lo general no se toman en consideración por no estar ligadas en primera instancia al proceso logístico, pero estos eventos incrementan los riesgos de la operación y a su vez los costos de la misma. Este artículo propone un modelo cuantitativo para el cálculo de un Factor de Riesgo (FR) que integra variables macroeconómicas clave como: crecimiento del PIB, inflación, balanza de pagos e índice de desarrollo humano, categorizándose en una escala entre 1 y 3. Este estudio muestra cómo la incorporación de este FR en modelos de programación lineal optimizados con la teoría de juegos e inteligencia artificial permite una toma de decisiones más robusta en la gestión de cadenas de suministro internacional. Se realizó una corrida exploratoria del modelo con datos de nueve países, la cual reveló relaciones significativas entre el FR calculado y los riesgos logísticos observados, proponiéndose como un instrumento valioso para la planificación estratégica en entornos globales inciertos.