Sobre inteligencia artificial en pymes circulan dos relatos igual de cómodos y igual de poco útiles. Uno dice que la IA lo está transformando todo y que quien no suba al carro desaparece. El otro, que es una burbuja y que nadie está sacando nada en claro.
Hay datos oficiales que permiten salir de ese bucle. Este artículo los reúne: Eurostat, el INE, el ONTSI, el Banco de España y la OCDE. Todos con su enlace, para que puedas comprobarlos. Y también recoge los datos que no encajan con el relato optimista, porque son los que de verdad te sirven si estás pensando en dar el paso.
Cuántas empresas españolas usan IA
Según Eurostat, con datos de 2025, esta es la fotografía española:
| Tamaño de empresa | España | Media UE-27 |
|---|---|---|
| Total (10 o más empleados) | 20,3 % | 20,0 % |
| Pequeñas (10-49) | 17,2 % | 17,0 % |
| Medianas (50-249) | 30,1 % | 30,4 % |
| Grandes (250+) | 57,5 % | 55,0 % |
La primera conclusión desmonta un tópico: España no va rezagada respecto a Europa. Está en la media, incluso un poco por encima en las grandes empresas. Los líderes son Dinamarca (42 %), Finlandia (37,8 %) y Suecia (35 %); en la cola están Rumanía (5,2 %), Polonia (8,4 %) y Bulgaria (8,5 %).
El ONTSI, con datos del INE, da cifras muy próximas para España en 2025: 20,5 % de las empresas de diez o más empleados, y 12,8 % de las microempresas de menos de diez. Las diferencias entre fuentes (20,3 %, 20,5 %, 21,1 %) vienen de qué sectores incluye cada encuesta, y conviene no mezclarlas en la misma frase.
La brecha que importa no es geográfica: es de tamaño
Vuelve a mirar la tabla. Entre una empresa pequeña española y una grande hay 40,3 puntos porcentuales de diferencia. Una gran empresa tiene más del triple de probabilidad de usar IA que una pequeña.
Y va a peor. La OCDE señala que la brecha entre pequeñas y grandes empresas se amplió a 35 puntos porcentuales en 2025, cuando en 2023 era de 23. La IA no está nivelando el terreno de juego: por ahora lo está inclinando.
Ese es el argumento serio para que una pyme se plantee el tema. No el miedo, ni la urgencia: el hecho medido de que la distancia se está abriendo.
Para qué la usan las que la usan
En España, entre las empresas que ya utilizan IA, los usos declarados más frecuentes son marketing o ventas (29,5 %) y organización de procesos de administración o gestión (28,6 %), según el ONTSI. Casi la mitad, un 49,8 %, accede a la IA comprando software comercial ya hecho, no desarrollando nada.
A escala europea, la tecnología más extendida es el análisis de lenguaje escrito (11,8 % del total de empresas), seguida de la generación de imágenes, vídeo o audio (9,6 %) y la generación de texto o código (8,8 %). La automatización de flujos de trabajo se queda en el 5,4 %.
Hay un detalle interesante para una pyme: marketing y ventas es el terreno donde la empresa pequeña está más cerca de la grande. Donde más se descuelga es en seguridad informática, con un 14,5 % frente al 47,5 % de las grandes.
Qué frena a las que no la usan (no es el dinero)
Esta es probablemente la parte más contraintuitiva. Entre las empresas europeas que se plantearon usar IA y no lo hicieron:
| Barrera | % que la señala (UE) |
|---|---|
| Falta de conocimientos o experiencia | 70,3 % |
| Dudas sobre las consecuencias legales | 53,6 % |
| Protección de datos y privacidad | 52,7 % |
| Disponibilidad o calidad de los datos | 43,5 % |
| Incompatibilidad con los sistemas actuales | 41,6 % |
| Costes demasiado altos | 38,4 % |
En España la respuesta principal es todavía más rotunda: la falta de conocimientos especializados la señala el 82,4 %, y lo hace por tercer año consecutivo, según el ONTSI. El coste está muy por detrás.
Dicho de otro modo: el problema no suele ser que la IA sea cara. Es que nadie dentro de la empresa sabe por dónde empezar ni qué esperar.
Y aquí viene el dato que pone todo lo anterior en perspectiva: esas barreras solo se preguntan a quienes se plantearon usar IA y decidieron no hacerlo, que son una minoría diminuta. En España, solo el 11,1 % de las empresas que no usan IA se lo ha planteado alguna vez. El grueso del tejido empresarial no ha llegado ni a la fase de descartarlo.
¿Funciona? Lo que la evidencia sostiene y lo que no
Aquí hay que separar tres cosas que suelen presentarse juntas: experimentos, correlaciones y proyecciones.
Lo mejor medido
El estudio de Brynjolfsson, Li y Raymond sobre agentes de atención al cliente encontró un aumento medio del 15 % en productividad tras implantar un asistente de IA generativa, con un hallazgo especialmente relevante: los que más mejoraron fueron los empleados con menos experiencia. Es un despliegue real y escalonado en una empresa, lo que le da solidez. Es también un solo sector y un solo caso de uso, lo que le pone límites.
Lo que es asociación, no causa
La OCDE encuentra que las empresas que adoptan IA tienen primas de productividad superiores al 4 %, y en algunos casos por encima del 15 %. Pero la propia OCDE añade la advertencia que casi nunca se cita: cuando se controla por conectividad, capacidades digitales previas y competencias informáticas de la plantilla, esas ventajas «se reducen notablemente».
Traducido: buena parte de la ventaja no la produce la IA, sino que ya estaba ahí. Las empresas que adoptan IA suelen ser las que ya eran más digitales y más competitivas. Es un problema de selección, no una relación causal limpia.
La OCDE recuerda además la curva en J: la productividad suele bajar antes de subir, porque primero hay que invertir en rediseñar procesos, ordenar datos y formar gente.
Lo que son proyecciones
La horquilla de la literatura académica que recoge el Banco de España va desde un +1 % de productividad total de los factores en diez años hasta un +28 % de productividad laboral en el mismo plazo. Esa horquilla, de 1 a 28, es en sí misma el dato más honesto disponible: nadie lo sabe.
El ONTSI lo resume así en su edición de 2026: aunque los efectos positivos sobre la productividad laboral están respaldados empíricamente, «aún no se observan resultados macroeconómicos claros».
Tres datos incómodos que deberías conocer
Si solo lees la parte optimista, tomarás una mala decisión. Estos tres datos son igual de oficiales:
1. La adopción española es sobre todo experimental. El Banco de España, con su Encuesta de Actividad Empresarial, encontró que del casi 20 % de empresas que usaban IA, el 60 % la usaba de forma experimental o piloto y solo un 6 % hacía un uso intenso. Haciendo la cuenta: en torno a una de cada cien empresas españolas hacía un uso intenso de la IA. Esa es la escala real de la que partimos.
2. Se usa de forma superficial. Según la encuesta de la OCDE sobre pymes, tres de cada cuatro que usan IA son «principiantes»: herramientas de estantería para tareas sueltas. Y el hallazgo más útil de todo el informe: solo el 2 % de las que usan IA para tareas aisladas declara beneficios transformadores, frente al 23 % de las que la despliegan en toda la empresa. La diferencia no está en la herramienta, está en si se rediseña el proceso o no.
3. Muchos proyectos se abandonan. Según S&P Global Market Intelligence, en 2025 el 42 % de las empresas encuestadas abandonó la mayoría de sus iniciativas de IA, frente al 17 % del año anterior, y la organización media descartó cerca de la mitad de sus pruebas de concepto antes de llegar a producción. Es una encuesta a empresas medianas y grandes de Norteamérica y Europa, no a pymes españolas, así que tómalo como una señal de dirección y no como tu probabilidad de fracaso.
Qué se puede concluir de todo esto
Tres cosas, y ninguna de ellas es «corre a implantar IA»:
- El obstáculo real es el conocimiento, no el presupuesto. Ocho de cada diez empresas españolas que lo descartaron lo hicieron por no saber, no por no poder pagarlo. Si esa es tu situación, lo que necesitas primero es criterio, no una herramienta.
- Las herramientas sueltas casi nunca dan resultados. El salto de beneficio aparece cuando la IA se mete dentro de un proceso, no cuando se añade encima. Eso exige tener los datos ordenados antes, que suele ser el trabajo aburrido que nadie quiere hacer.
- Empieza por un caso concreto y medible. Un proceso que hagas muchas veces, que te consuma tiempo y cuyo resultado puedas comparar antes y después. Si no puedes medirlo, dentro de un año no sabrás si sirvió.
Si quieres bajar esto a casos prácticos, tenemos dos artículos que van al detalle: siete usos reales de la IA en pymes y cómo automatizar tareas repetitivas. Y si prefieres que lo veamos sobre tu caso, en Inovateck trabajamos precisamente la integración de IA en procesos que ya existen y la conexión entre las herramientas que ya usas, que es donde suele estar el cuello de botella.
Fuentes
- Eurostat · 20 % of EU enterprises use AI technologies (diciembre de 2025, datos de 2025). Adopción por tamaño y país.
- ONTSI · Indicadores de uso de inteligencia artificial en España, edición 2026 (datos de 2025, sobre base del INE).
- INE · Encuesta sobre el uso de TIC y comercio electrónico en las empresas (octubre de 2025).
- Banco de España · La adopción de la IA en las empresas españolas, Boletín Económico 2025/T2. Intensidad de uso y comparativa internacional.
- OCDE · AI adoption by small and medium-sized enterprises (diciembre de 2025). Primas de productividad, sesgo de selección y curva en J.
- OCDE · Empowering SMEs in the age of AI. The 2026 D4SME Survey. Profundidad de uso. Su muestra no es representativa y así lo advierte el propio informe.
Última revisión: 10 de septiembre de 2026. Los datos de adopción más recientes disponibles son de 2025; no existen todavía cifras oficiales referidas a 2026.