Hay dos cifras sobre inteligencia artificial que llevo semanas dándole vueltas, y que casi nunca aparecen en la misma conversación. La primera dice que el 88 % de las organizaciones ya usa IA en al menos una función de su negocio. La segunda dice que, en España y en el conjunto de la Unión Europea, lo hace aproximadamente una de cada cinco empresas. Las dos son correctas, salen de fuentes serias y, sin embargo, describen mundos tan distintos que si las lees por separado te llevas una idea equivocada de dónde estamos.
Cuando doy formación a empresas suelo notar esa desconexión en la sala. Hay quien llega convencido de que todo el mundo ya lo usa y que él o ella va tarde, y hay quien llega pensando que esto es cosa de grandes compañías californianas. En este artículo intento ponerle orden, con los datos oficiales delante y sin dramatismos.
El 88 %: lo que dice el AI Index de Stanford
El informe anual AI Index de la Universidad de Stanford es una de las referencias más citadas del sector. En el capítulo dedicado a la economía de su edición de 2026, el 88 % de las organizaciones declara usar IA en al menos una función de negocio, frente al 78 % de 2024. El 79 % dice utilizar IA generativa, la que redacta textos, crea imágenes o resume documentos, de forma habitual en alguna función. Más de la mitad de las organizaciones consultadas la emplea ya en tres o más áreas distintas.
El dinero acompaña. El mismo informe cifra la inversión privada mundial en IA en 344.700 millones de dólares durante 2025, un 127,5 % más que el año anterior, y casi la mitad de esa cantidad, 170.900 millones, fue a empresas de IA generativa. Estados Unidos concentró 285.900 millones, mientras que China quedó en 12.400 millones. Si solo miras estos números, tendrías la sensación de que la revolución ya ha ocurrido y de que te la has perdido.
Conviene leer esa cifra con una precaución. Se trata de una encuesta a organizaciones, con una muestra que tiende a incluir a compañías grandes y con recursos, y la pregunta es amplia: usar IA «al menos en una función» puede significar desde un sistema de detección de fraude hasta un equipo que ha probado un asistente para redactar correos. No mide lo mismo que las estadísticas oficiales de empresas europeas, y por eso no se pueden restar entre sí sin más.
El 20 %: la fotografía oficial de España y Europa
La otra cifra procede de Eurostat, la oficina estadística europea, y la recoge en España el Observatorio Nacional de Tecnología y Sociedad (ONTSI) de Red.es. Según su informe de indicadores de uso de inteligencia artificial, en 2025 usaba IA el 20 % de las empresas de la UE con diez o más personas empleadas, y España se sitúa en el 20,3 %, ligeramente por encima de la media. Dinamarca lidera con un 42 % y Finlandia le sigue con un 37,8 %. Es una estadística oficial armonizada, con la misma pregunta para todos los países, y por eso es la mejor para comparar.
Lo más revelador aparece cuando separas por tamaño. En España usa IA el 57,5 % de las grandes empresas, el 30,2 % de las medianas, el 17,4 % de las pequeñas y el 12,8 % de las microempresas, según el mismo informe. La diferencia entre una compañía de más de 249 personas y un negocio de menos de diez es de casi cinco veces. Y el 20 % nacional está sostenido, en buena parte, por las de mayor tamaño.
También cuentan para qué se usa. El marketing y las ventas concentran el 29,5 % de las aplicaciones y la administración y gestión empresarial el 28,6 %. Y casi la mitad de las empresas, un 49,8 %, accede a la IA comprando software ya hecho, no desarrollándola por su cuenta. Es una buena noticia, porque significa que para empezar no hace falta un equipo de ingeniería. Basta con elegir bien una herramienta.
La Comisión Europea llega a una conclusión parecida en su informe sobre la Década Digital 2026: una de cada cinco empresas europeas ha desplegado IA en sus procesos, y la adopción creció con fuerza en 2025, pero el objetivo europeo exige un ritmo bastante mayor.
Lo que la gente sí usa: la brecha entre el bolsillo y la empresa
Hay un dato que explica bien la paradoja. Según el mismo informe del ONTSI, el 55,2 % de las personas usuarias de internet en España ya ha utilizado alguna herramienta de IA generativa, casi trece puntos más que el año anterior, y un 83,1 % se muestra satisfecha con la experiencia. Los usos más habituales son pedir consejo, crear o editar imágenes y traducir.
Dicho de otro modo, la IA ya está en el móvil de tu equipo. Lo que aún no está en muchas empresas es una forma ordenada de usarla. Quien la utiliza a título personal para redactar un correo o traducir un presupuesto lo hace sin criterios comunes, sin saber qué datos conviene no pegar y sin compartir los trucos que le funcionan. Eso tiene un nombre en el sector, IA en la sombra, y lo puedes ver en cualquier oficina si preguntas con confianza.
Por qué la brecha no es de dinero
Aquí está lo que más me interesa como formadora. El informe del ONTSI recoge también las barreras que citan las empresas que no usan IA. La primera, con enorme diferencia, es la falta de conocimientos especializados, que menciona el 82,4 %. Le siguen los problemas de protección de datos, con el 53,8 %, y la falta de claridad legal, con el 51,3 %. El precio no encabeza la lista.
Esto cambia el enfoque de cualquier plan de digitalización. Si la principal barrera fuese el coste, bastaría con subvencionar licencias. Pero cuando lo que falta es saber para qué sirve, cómo se pide bien, qué se puede pegar y qué no, lo que hay que financiar y organizar es la formación y el criterio. Y esa parte no se compra en una tienda de aplicaciones.
Yo lo veo cada semana. No soy informática, los cálculos nunca fueron mi fuerte y empecé en la tele con cámaras que se manejaban con las manos y con cinta. Hoy uso la IA como ayudante para interpretar datos de una hoja de Excel que, por mi cuenta, me llevaría una tarde. Lo que me funcionó desde el principio fue no delegarle el trabajo, sino pedirle que me guíe: que me explique qué significa cada columna, que me proponga una lectura y que me avise de lo que no cuadra. Cuando le pido que escriba, prefiero que me acompañe a mí a encontrar las palabras, no que las encuentre por mí. Ese matiz, que parece pequeño, es el que separa a quien saca partido de quien acaba desconfiando.
Qué productividad hay detrás de la promesa
Lo lógico es preguntarse si compensa, y aquí conviene mirar con lupa lo que se promete. El capítulo económico del AI Index no vende milagros y lo agradezco. Recoge mejoras de eficiencia del 14-15 % en atención al cliente, un 26 % más de tareas de programación completadas y un aumento del 50 % en la producción de contenidos de marketing por persona en algunos estudios. También incluye un estudio en el que personas desarrolladoras con experiencia fueron un 19 % más lentas con asistentes de IA, un resultado que, según el propio informe, no se ha replicado. Hay que leer ambas cosas a la vez: la herramienta ayuda mucho en unas tareas y casi nada, o incluso estorba, en otras.
A escala de empresa, el informe cita que las compañías europeas que adoptan IA registran un aumento medio de la productividad laboral de alrededor del 4 %. No es una revolución de la noche a la mañana, pero un 4 % sostenido en un negocio pequeño equivale a mucho tiempo recuperado al año. La lección es que los resultados dependen del contexto, de la tarea y de cómo se use, y por eso comparar cifras sin mirar el detalle lleva a errores.
Si te interesa el debate sobre si conviene comprar herramientas o construirlas, en este blog analicé el dilema entre construir y comprar con IA que plantea McKinsey. Y si lo tuyo es empezar por lo práctico, te recomiendo mi artículo sobre NotebookLM, una herramienta que me parece ideal para trabajar con tus propios documentos sin inventarse nada.
Tres decisiones que puedes tomar esta semana
La primera es preguntar en tu equipo qué herramientas de IA se están usando ya, sin reproches. Casi seguro que alguien las usa, y saberlo te permite pasar de un uso escondido a uno compartido. Apunta qué tareas se hacen y qué datos se manejan.
La segunda es escribir una norma de una página, en lenguaje llano, sobre qué información no se pega nunca en una herramienta externa: datos personales de la clientela, contratos, cuentas. Responde así a dos de las tres barreras que cita el ONTSI, las de protección de datos y claridad legal, sin necesidad de contratar a nadie.
La tercera es elegir una única tarea repetitiva, la que más tiempo te come, y probar la IA solo con ella durante dos semanas. Si el 29,5 % de las aplicaciones en empresas se concentra en marketing y ventas y el 28,6 % en administración, es porque ahí están las tareas más repetitivas. Mide cuánto tardabas antes y cuánto tardas después. Con ese dato en la mano, decidir si sigues o no deja de ser una cuestión de fe.
Lo que me llevo de estas dos cifras
El 88 % y el 20 % no se contradicen. Describen a quienes ya van con ventaja y a quienes están empezando, y la distancia entre ambos grupos se explica sobre todo por conocimiento y por confianza. Eso son buenas noticias, porque el conocimiento se aprende y la confianza se gana probando. Yo, que llegué a esto desde un mundo analógico y ya con unos cuantos años a la espalda, lo tengo muy comprobado.
Si diriges una pyme y te ves en ese 80 % que todavía no ha dado el paso, no estás sola ni estás tarde. Estás en la mayoría. Lo que marca la diferencia es empezar con una tarea concreta, un poco de criterio y la disposición a aprender. Cuéntame en los comentarios cuál sería la tuya y la comentamos juntas.
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