La adopción de la IA en la empresa española avanza con rapidez, pero sigue siendo limitada y desigual
La adopción de la inteligencia artificial (IA) en la empresa española se ha acelerado en los últimos años, pero de manera incompleta y heterogénea. Este artículo analiza el grado de penetración de la IA atendiendo a cuatro dimensiones clave: el tamaño de la empresa, las diferencias sectoriales, los usos concretos dentro de la organización y las principales barreras que frenan su despliegue, así como una comparativa con el resto de Europa. Entender cómo y dónde se está incorporando la IA resulta especialmente relevante desde una perspectiva empresarial y macroeconómica, ya que su adopción condiciona las ganancias de eficiencia y productividad y puede ampliar brechas entre empresas, sectores y trabajadores en un tejido productivo como el español, dominado por pymes y microempresas.
Adopción empresarial: el tamaño importa
Entre 2021 y 2025, la adopción de tecnologías de IA en la economía española se ha más que duplicado en las empresas con más de 10 empleados,1 del 8% al 21%, lo que indica que la IA ha dejado de ser una tecnología experimental. Con todo, en 2025, cerca de 8 de cada 10 empresas aún no la utilizan, señal de que la difusión generalizada todavía no se ha producido.2
- 1
Excluir las empresas de menos de 10 empleados es la métrica más utilizada también a efectos de comparativa internacional.
- 2
Para este análisis de la adopción de herramientas de IA por parte de las empresas españolas, se utiliza la Encuesta de Uso TIC y Comercio Electrónico (CE) del INE. Dado que la encuesta separa empresas de menos y de más de 10 empleados, el dato total se obtiene ponderando ambos grupos de acuerdo con la estructura empresarial (CIRCE, INE): según nuestros cálculos, la adopción de IA pasa del 4% en 2021 al 14% en 2025.
La primera conclusión relevante es que el tamaño empresarial es un factor decisivo. La IA está presente en casi 3 de cada 5 empresas grandes, pero solo en el 18% de las empresas con menos de 50 trabajadores. Esta brecha refleja barreras que van más allá de la tecnología, relacionadas con recursos financieros, disponibilidad de datos, personal cualificado y capacidad organizativa.
Estas diferencias no se han reducido en el periodo 2021-2025. Aunque la adopción crece en todos los tamaños, el avance ha sido mucho más intenso en las empresas grandes (+25 p. p.) que en las pequeñas (+11 p. p.). Las empresas medianas (entre 50 y 250 empleados) destacan como un punto de inflexión: su nivel de adopción (31%) es sensiblemente mayor que el de las pequeñas (18%), lo que sugiere que alcanzan un umbral de recursos suficiente para experimentar con la IA.
Si se incluyeran las microempresas en el análisis, la tasa agregada de adopción caería sensiblemente: en lugar de un 21%, sería de un 14%, ya que estas mantienen un nivel de adopción muy reducido (13%) y suponen el 95% del tejido productivo español.3
- 3
También es interesante mirar la adopción no en términos de empresas, sino de ocupados. Ponderando por empleo (e incluyendo todas las empresas, incluso las microempresas), se estima que en 2025 alrededor del 31% de los trabajadores en España estaban empleados en empresas que utilizan tecnologías de IA, ya que la adopción se concentra en las medianas y grandes empresas, que tienen un peso muy superior en el empleo total. Este resultado se obtiene combinando las tasas de adopción de IA por tamaño de empresa con la distribución del empleo por tamaño, según el SME Country Fact Sheet 2025 de la Comisión Europea (Eurostat/JRC).
Fuerte heterogeneidad en la adopción de la IA por sectores
En 2025, los sectores con mayor adopción de la IA son el de información y comunicaciones y el sector TIC,4 con porcentajes en torno al 60%, muy por encima de los niveles observados en 2021 (26-27%). En estas ramas, la IA ha pasado a ser bastante prevalente, en consonancia con su mayor intensidad en capital intangible, la disponibilidad de datos y su cercanía a la oferta tecnológica.
En un segundo escalafón se sitúan los servicios intensivos en conocimiento, como las actividades profesionales y científicas (38,5%) y las actividades inmobiliarias (35%). En tercer lugar, un grupo amplio de sectores presenta niveles intermedios de adopción, en torno al 20%-26%, que combinan servicios e industria: suministros básicos, hostelería y automoción y electrónica.
En el extremo inferior se sitúan la construcción, la metalurgia y el transporte y la logística, donde la adopción sigue siendo reducida. En conjunto, aunque algunos sectores se acercan a un uso generalizado de la IA, la economía se mantiene en una fase intermedia, con un amplio margen de difusión futura concentrado en los sectores y empresas más rezagados.
- 4
El sector TIC considera actividades de fabricación de componentes y equipos electrónicos, edición de software, telecomunicaciones, servicios informáticos y de procesamiento de datos, y reparación de equipos TIC (CNAE 261–264, 268, 465, 582, 61, 6201–6209, 631, 951).
¿Para qué están empleando nuestras empresas la IA?
La siguiente cuestión es identificar para qué funciones concretas se utiliza la IA en cada sector. Para ello, distinguimos entre dos grandes tipos de aplicaciones. Por un lado, la IA de procesos, orientada a mejorar la eficiencia organizativa y comercial, como la gestión interna, las tareas administrativas o el apoyo a las ventas. Por otro, la IA vinculada al núcleo productivo, es decir, aquella que se aplica directamente a la producción de bienes o a la prestación del servicio principal.5
En este sentido, se considera que la adopción es superficial cuando la IA se utiliza principalmente en procesos y no en la producción de bienes o servicios; y que es profunda cuando la IA se emplea de forma más significativa en la producción que en la gestión. También consideramos otro grupo de sectores que mantiene una adopción transicional, en su paso de una adopción de IA para procesos hacia un mayor uso de la IA vinculada a la producción. Sectores como la hostelería, el comercio y las actividades administrativas concentran la mayor parte de su adopción en la IA de procesos. En estos casos, la IA se introduce primero en funciones transversales de gestión y apoyo comercial, donde los costes de implantación y los riesgos organizativos son menores, antes de extenderse al núcleo productivo.
- 5
Consideramos como IA de procesos los usos en administración y gestión empresarial, marketing y ventas, contabilidad y finanzas, seguridad TIC, apoyo al análisis de información. Por el contrario, se considera IA de producción aquella directamente vinculada a la producción de bienes, la prestación directa de servicios, la logística y las operaciones, así como a la I+D avanzada, como la automatización, la simulación y la optimización de procesos.
En una posición intermedia aparecen sectores como el alimentario y el textil, las actividades profesionales y científicas o la construcción, con una adopción transicional en la que conviven ambos tipos de uso. La IA empieza a permear decisiones operativas, pero todavía no desempeña un papel dominante en la actividad central del negocio.
Por último, sectores como la información y las comunicaciones y el sector TIC muestran una adopción elevada tanto en procesos como en el núcleo productivo. En estas ramas, la IA no es solo una herramienta de eficiencia, sino parte integral del producto, del servicio y de la infraestructura digital.
En conjunto, el patrón observado sugiere que el reciente avance de la adopción en la economía española ha estado impulsado principalmente por usos horizontales, de rápida implementación y bajo coste, más orientados a tareas administrativas que a procesos de producción. Ello encaja con lo documentado por Daron Acemoglu para EE. UU., donde la mejora de la calidad y la fiabilidad de los procesos es la principal motivación para la adopción de la IA.6 La gran incógnita para el impacto en productividad agregada es cuándo se generalizará el uso de la IA en los usos operativos y del negocio principal, que requieren mayor integración, inversión y rediseño de procesos.
- 6
Véase Acemoglu, D. et al. (2022). «Automation and the workforce: a firm-level view from the 2019 annual business survey». NBER Working Paper, 30659, National Bureau of Economic Research.
La principal barrera para una mayor adopción es la falta de capacidades
Entre las razones que frenan la adopción de la IA distinguimos tres grupos: (i) barreras económico-tecnológicas (principalmente costes elevados), (ii) capacidades y (iii) datos y gobernanza –calidad y disponibilidad de datos, privacidad y claridad legal–. En los sectores con adopción por debajo de la media, el principal bloqueo es un problema de capacidades, citado de forma mayoritaria. A continuación, aparecen las barreras relacionadas con datos y gobernanza, por delante de las barreras económico-tecnológicas.
Comparativa internacional: nos acercamos, pero aún por debajo de los líderes europeos
Los datos de la Comisión Europea muestran tasas de adopción de la IA en las empresas españolas de más de 10 empleados en 2025 similares, aunque aún 5 puntos por debajo, al promedio de la eurozona. En las empresas grandes, el porcentaje de adopción es prácticamente idéntico entre España y la eurozona; la diferencia es mayor (–7 p. p.) en las empresas medianas.
Respecto a las principales economías europeas, el porcentaje de empresas que utiliza la IA en España supera al de Portugal, Italia y Francia, pero se sitúa por debajo del de Alemania y Países Bajos. Es especialmente relevante la aceleración reciente en España: entre 2021 y 2024, la adopción apenas aumentó en 3 p. p. (la mitad que en la eurozona), mientras que entre 2024 y 2025 el incremento alcanzó los 9 p. p., superando el avance medio de la eurozona y el registrado en Alemania, Francia o Italia.
En resumen, la adopción de la IA en la empresa española avanza, pero sigue siendo limitada y muy desigual. En primer lugar, el tamaño empresarial resulta determinante: las empresas grandes adoptan la IA en mucha mayor medida que las pymes y las microempresas –mayoritarias en el tejido productivo–, lo que puede ampliar las brechas de productividad. En segundo lugar, la IA se introduce sobre todo en funciones transversales de gestión y apoyo comercial, mientras que su penetración en el núcleo productivo avanza con mayor lentitud, lo que ayuda a explicar su todavía contenido impacto agregado. Por último, las principales barreras responden a la falta de capacidades adecuadas, lo que pone de relieve la importancia de reforzar el capital humano mediante políticas educativas y de formación. El reto, por tanto, ya no es demostrar la utilidad de la IA, sino facilitar su adopción profunda y generalizada allí donde hoy se concentran los mayores frenos.