El Banco de España analiza el uso de IA en las empresas

Si llevas una pyme, es razonable preguntarte si te estás quedando atrás o si la IA todavía no encaja en tu actividad. El Banco de España estima que en 2026 la utiliza entre el 30% y el 35% de las pymes españolas, frente a cerca del 70% de las grandes empresas. Es una referencia de adopción, no una promesa de ahorro o ingresos: el resumen publicado no ofrece una estimación del efecto en cada negocio.

¿Cómo se compara el uso de IA de mi empresa con el de otras de su tamaño y sector?

La respuesta más honesta tiene dos partes. Por tamaño sí hay una referencia publicada: el Banco de España coloca a las pymes en una horquilla del 30%-35% y a las grandes compañías cerca del 70%. Por sector, el resumen del documento no incluye tasas concretas. Por eso, una comparación sectorial precisa no se puede construir con estas cifras: completar ese hueco con una estimación sería engañoso.

La diferencia entre los dos grupos de tamaño es de aproximadamente 35 a 40 puntos porcentuales, al comparar el entorno del 70% de las grandes con el intervalo del 30%-35% de las pymes. Se trata de una resta entre tasas de adopción, no de una probabilidad de que una empresa individual vaya a adoptar IA ni de una medida de rendimiento. Además, “pyme” agrupa negocios distintos y no sustituye una comparación con empresas de actividad y necesidades similares.

¿Qué mide realmente la comparación?

El Documento Ocasional 2624, firmado por Jacob Hess y Diana Posada Restrepo y publicado el 28 de octubre de 2026, estudia la evolución de la adopción con la Encuesta del Banco de España sobre la Actividad Empresarial. También combina esos datos con información de balances empresariales para estudiar características asociadas a la difusión y obstáculos declarados.

La nota resume un avance significativo entre 2024 y 2026, diferencias por tamaño, sector e intensidad de uso, y una duplicación entre las pymes. Sin embargo, la cifra concreta por sector no aparece en el resumen que acompaña a la publicación. El lector puede consultar el documento completo desde la página del Banco de España; para esta comparación breve, no conviene tratar un promedio nacional como si describiera cada rama de actividad.

¿Qué significa que el uso entre las pymes se haya duplicado?

El Banco de España señala que el uso de IA por parte de las pymes se ha duplicado desde 2024 y alcanza el 30%-35%. La lectura práctica es que la adopción ha avanzado con rapidez y ya no se limita a las grandes compañías. Pero duplicar una tasa no significa que todas las pymes estén cerca de incorporar la tecnología ni que los usos sean equivalentes: el propio análisis distingue entre intensidad de uso.

Conviene separar tres preguntas antes de decidir una inversión: si la empresa utiliza alguna herramienta de IA, para qué tareas la usa y con qué intensidad. El indicador citado responde a la primera. No informa por sí solo sobre el número de procesos transformados, el coste por usuario, las horas ahorradas o la calidad del resultado. Esas variables requieren medir la experiencia de cada organización.

Como referencia externa para otras estadísticas empresariales, el INE publica sus notas de prensa y resultados estadísticos, entre ellos información sobre el uso de TIC y comercio electrónico en empresas. Sus datos tienen sus propias definiciones y periodos; no deben mezclarse directamente con la encuesta del Banco de España sin comprobar que las medidas son comparables.

¿La IA ya mejora la productividad y los salarios?

El resumen oficial afirma que las empresas que adoptan IA presentan, en promedio, mayores niveles de productividad, salarios más altos y más intensidad en activos intangibles. También indica que una proporción relevante declara aumentos de productividad e inversión, especialmente cuando el uso es más intensivo. A la vez, califica de todavía limitado el impacto sobre el empleo.

Estas conclusiones describen asociaciones y respuestas declaradas. No permiten afirmar que incorporar IA eleve automáticamente la productividad o los salarios de cualquier empresa. Es posible que las compañías con más recursos, trabajadores cualificados o activos intangibles tengan más capacidad para adoptar tecnología; el resumen no cuantifica cuánto corresponde a cada factor. La comparación sirve para formular preguntas de gestión, no para convertir una correlación promedio en una garantía financiera.

Para aterrizar la decisión, una pyme puede elegir un proceso acotado, registrar su situación antes de introducir una herramienta y revisar después el tiempo, los costes y la calidad. Un ejemplo ilustrativo, sin atribuirle una cifra del estudio, sería comparar cómo se tramita una tarea repetitiva antes y después de usar IA. El resultado solo sería útil si se observan también errores, supervisión necesaria y continuidad del proceso.

¿Por qué algunas empresas todavía no la incorporan?

Entre las compañías que no adoptan IA, los principales obstáculos declarados son las restricciones de recursos y la baja utilidad percibida. El resumen no detalla en qué consisten esas restricciones ni cuantifica sus componentes. La segunda apunta a una cuestión muy concreta para la dirección: no basta con que una tecnología sea visible; tiene que resolver un problema reconocible en la actividad.

Una forma prudente de avanzar es empezar por una necesidad operativa concreta y aclarar quién revisará los resultados, qué información puede utilizarse y cómo se corregirán errores. El portal de INCIBE para empresas reúne recursos sobre ciberseguridad y protección de la actividad. La adopción tecnológica también exige cuidar la información y los accesos, aunque la publicación del Banco de España no mide estos aspectos ni establece recomendaciones técnicas específicas.

Si quieres convertir una referencia porcentual en una comparación sencilla de tu propia situación, puedes consultar las calculadoras de Diario Económico. Para la comparación de este artículo, introduce tu tasa declarada y elige como referencia el 30%-35% de pymes o el entorno del 70% de grandes empresas. El resultado debe leerse como diferencia en puntos porcentuales frente a ese grupo amplio, no frente a tu sector ni como valoración de competitividad.

¿Cómo usar la diferencia sin sacar conclusiones precipitadas?

Una tasa por debajo de la referencia no demuestra que una empresa vaya tarde; puede indicar que su actividad tiene menos tareas adecuadas, o que todavía no ha identificado un uso útil. Una tasa por encima tampoco acredita que la inversión esté dando frutos. Para evaluar el desempeño hacen falta indicadores propios y una comparación con empresas realmente comparables, con definiciones y periodos homogéneos.

La conclusión más útil del estudio es doble: la IA gana presencia entre las empresas españolas y la brecha por tamaño sigue siendo marcada. Para una pyme, el dato ofrece contexto y una pregunta de partida; el siguiente paso es contrastar el uso con las necesidades del negocio y medir los resultados en sus propios procesos. La comparación sectorial queda pendiente de una cifra sectorial verificable, y no conviene rellenar ese vacío con una media general.

El debate sobre la innovación también atraviesa ecosistemas productivos y experiencias sectoriales diversas. Una crónica sobre los veinte años de la BioRegió describe el crecimiento de las ciencias de la salud en Catalunya y el papel de la conexión entre empresas, investigación, hospitales y administración (Via Empresa). Es un contexto distinto al análisis de adopción de IA, pero recuerda que la tecnología se despliega dentro de organizaciones y sectores con capacidades diferentes.

También importa que la innovación no desplace la atención a las tareas básicas de una empresa. Una columna de Toni Alés reflexiona sobre cómo un fallo elemental puede cambiar la percepción global de un servicio (Via Empresa). En el caso de la IA, la lección práctica es mantener a la vista el problema concreto que se pretende resolver: una adopción más extendida solo cobra sentido cuando encaja con el trabajo y mejora una necesidad identificable.