Entre el 30% y el 35% de las pymes españolas utiliza inteligencia artificial (IA), prácticamente el doble que en 2024. En las grandes empresas, el porcentaje ronda el 70%, según el estudio publicado por el Banco de España el 28 de octubre de 2026.
Entre las pymes que la han incorporado, lo más habitual sigue siendo un uso esporádico o experimental, mientras que las grandes empresas han avanzado más en integrarla en sus procesos.
El Banco de España ha comparado las respuestas de su Encuesta sobre la Actividad Empresarial (EBAE) del cuarto trimestre de 2024 y del primero de 2026 para conocer cómo se está utilizando la IA y qué efectos perciben las empresas.
Para qué utilizan la IA las empresas
El uso más habitual es mejorar procesos que ya existen, en lugar de desarrollar nuevos productos o transformar la actividad.
Según el estudio:
- Más del 30% de las empresas que utilizan IA busca mejorar la calidad o fiabilidad de sus procesos.
- Alrededor de una cuarta parte la emplea para automatizar tareas antes realizadas por trabajadores o mejorar procesos que ya estaban automatizados.
- Ampliar la oferta de productos, reducir costes o aumentar las ventas son objetivos mencionados con menor frecuencia.
El grado de integración también importa. Utilizar una herramienta ocasionalmente para preparar un documento no exige los mismos cambios que incorporarla a un proceso que se repite todos los días y del que dependen otros departamentos.
Productividad e inversión: los efectos que empiezan a observarse
Más de una cuarta parte de las empresas que utilizan IA declara aumentos de productividad y de inversión asociados a su adopción. En cambio, en torno al 3% señala descensos.
La intensidad de uso influye en los resultados declarados. Entre las empresas que utilizan IA generativa de forma moderada, cerca del 40% observa mejoras de productividad, frente al 14% de las que la emplean solo ocasionalmente. El análisis publicado por el Banco de España recoge esta diferencia.
El estudio también encuentra que las empresas usuarias presentan, en promedio, mayor productividad, salarios más elevados y una mayor inversión en activos intangibles.
Estos datos no demuestran que la IA sea la causa de esas diferencias. Las empresas que la adoptan pueden contar previamente con más recursos, personal especializado o una organización que facilita la incorporación de nuevas tecnologías. Además, las mejoras recogidas en la encuesta son valoraciones de las propias empresas, no mediciones directas de su impacto económico.
El empleo apenas ha cambiado hasta ahora
El 89% de las empresas que utilizan IA declara que su adopción no ha tenido efectos significativos sobre el empleo. En torno al 6% ha aumentado plantilla y una proporción similar la ha reducido.
Los resultados no respaldan, por ahora, la idea de una sustitución generalizada de trabajadores en las empresas que han incorporado estas tecnologías.
Las expectativas para los próximos tres años son distintas. El 61% de las grandes empresas espera mejoras de productividad gracias a la IA, frente al 27% de las pymes. Además, el 57% de las grandes compañías prevé cambios en el reparto de tareas dentro de la empresa, frente al 21% de las pymes.
Son previsiones empresariales, no efectos que ya se hayan producido.
La falta de personal cualificado sigue siendo la principal barrera
Cerca de la mitad de las empresas encuestadas señala la falta de personal cualificado como una dificultad para adoptar inteligencia artificial.
El Banco de España observa que algunos obstáculos han perdido importancia desde 2024. Entre las pymes, el peso de los costes de implantación ha bajado 18 puntos porcentuales, mientras que la falta de personal cualificado y la incertidumbre legal han retrocedido 16 puntos cada una.
Entre las empresas que todavía no utilizan IA, los principales motivos son la falta de recursos y la percepción de que estas herramientas aportan poca utilidad a su actividad.
Para una pyme, disponer de aplicaciones accesibles no resuelve todas las dificultades. También necesita identificar qué tareas puede mejorar, preparar la información que utilizará y formar a las personas encargadas de supervisar los resultados.
Cómo comprobar si la IA está dando resultados
Antes de extender el uso de estas herramientas a nuevos departamentos o procesos, conviene revisar qué está aportando en las tareas donde ya se utiliza:
- Tiempo: cuántas horas requiere una tarea antes y después de incorporar IA.
- Calidad: si disminuyen los errores y las correcciones necesarias.
- Coste: cuánto suponen las licencias, la implantación, la formación y la supervisión.
- Uso real: si la herramienta se utiliza de forma habitual o solo en pruebas puntuales.
- Seguridad de la información: qué datos procesa y qué controles existen sobre su utilización.
El criterio es el mismo que para cualquier inversión en digitalización: definir qué problema se quiere resolver, calcular los recursos necesarios y establecer cómo se medirá el resultado.
Una empresa que automatiza la clasificación de documentos, por ejemplo, puede comparar el tiempo de tramitación, los errores detectados y el trabajo de revisión antes y después del cambio. Esos datos permiten decidir si merece la pena mantener la herramienta, modificar su uso o aplicarla a otras tareas.
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