{"id":26704,"date":"2026-10-27T19:02:14","date_gmt":"2026-10-27T18:02:14","guid":{"rendered":"https:\/\/telecomkh.info\/?p=26704"},"modified":"2026-10-27T19:02:14","modified_gmt":"2026-10-27T18:02:14","slug":"las-pymes-espanolas-que-usan-inteligencia-artificial-se-duplican-hasta-el-41-pero-persiste-una-brecha-de-adopcion","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/telecomkh.info\/?p=26704","title":{"rendered":"Las pymes espa\u00f1olas que usan inteligencia artificial se duplican hasta el 4,1%, pero persiste una brecha de adopci\u00f3n"},"content":{"rendered":"

En 2026, la adopci\u00f3n de IA entre las pymes avanza respecto a 2024, cuando solo el 2,1% utilizaba esta tecnolog\u00eda<\/strong><\/p>\n

Las pymes espa\u00f1olas contin\u00faan avanzando en la adopci\u00f3n de la inteligencia artificial (IA), aunque todav\u00eda de forma desigual. Seg\u00fan el Bar\u00f3metro IndesIA 2026, que analiza el comportamiento de 131.554 peque\u00f1as y medianas empresas, el 4,1% de las pymes ya utiliza estas tecnolog\u00edas. La evoluci\u00f3n registrada entre 2024 y 2026 refleja un crecimiento sostenido, pasando del 2,1% en 2024 al 2,9% en 2025 y al 4,1% en 2026.
\nLa adopci\u00f3n tambi\u00e9n aumenta a medida que crece el tama\u00f1o de las empresas. En las medianas de entre 50 y 250 empleados, la tasa de uso de IA se sit\u00faa en el 6,5%, frente al 5,1% en las peque\u00f1as de entre 10 y 50 empleados y el 3,6% en las microempresas, con menos de 10 trabajadores. Territorialmente, la Comunidad de Madrid lidera la adopci\u00f3n de IA entre las pymes, con un 6,3%, seguida de Catalu\u00f1a (4,9%) y el Pa\u00eds Vasco (4,2%). En el extremo opuesto, Castilla La Mancha (1,7%), Castilla y Le\u00f3n (2,0%) e Islas Baleares (2,3%) presentan los niveles m\u00e1s bajos de adopci\u00f3n, lo que evidencia una brecha territorial significativa en el despliegue de estas tecnolog\u00edas.
\nPor tipo de tecnolog\u00eda, la IA generativa y la automatizaci\u00f3n de flujos de decisi\u00f3n est\u00e1n ganando protagonismo frente a soluciones m\u00e1s tradicionales como el machine learning aplicado a la anal\u00edtica de datos. Esta evoluci\u00f3n apunta a un uso creciente de la inteligencia artificial en procesos de gesti\u00f3n, relaci\u00f3n con clientes y toma de decisiones, m\u00e1s all\u00e1 de los proyectos puramente anal\u00edticos.<\/p>\n

An\u00e1lisis de inversi\u00f3n p\u00fablica<\/strong>
\nEl Bar\u00f3metro IndesIA 2026 incorpora adem\u00e1s un an\u00e1lisis de la inversi\u00f3n p\u00fablica en I+D. En 2025, el volumen de subvenciones y ayudas p\u00fablicas vinculadas a la innovaci\u00f3n alcanz\u00f3 los 4.609 millones de euros, un 0,5% m\u00e1s que el a\u00f1o anterior, sumando 18.379 millones en el periodo 2022 2025.
\nEn el \u00e1mbito auton\u00f3mico, la Comunidad Valenciana (1.066,97 millones de euros acumulados entre 2022 y 2025), Catalu\u00f1a (712,10 millones) y la Comunidad de Madrid (560,65 millones) fueron las comunidades que concentraron un mayor volumen de subvenciones a la I+D, seguidas por Galicia (479,61 millones) y Andaluc\u00eda (474,39 millones).
\nSin embargo, el estudio constata que los territorios que m\u00e1s presupuesto destinan a I+D no coinciden necesariamente con aquellos que presentan mayores niveles de adopci\u00f3n empresarial de la IA, ni en t\u00e9rminos absolutos ni por habitante. Ante esta situaci\u00f3n, el informe subraya la necesidad de mejorar la alineaci\u00f3n entre la inversi\u00f3n p\u00fablica, las necesidades de los territorios y los sectores con mayor capacidad de adopci\u00f3n, con el objetivo de maximizar el impacto econ\u00f3mico y social de la inteligencia artificial y favorecer un desarrollo m\u00e1s equilibrado en el conjunto de Espa\u00f1a.
\n\u201cLos datos del bar\u00f3metro muestran que la inteligencia artificial ya est\u00e1 llegando a las pymes, pero todav\u00eda de forma limitada y muy desigual seg\u00fan el tama\u00f1o y el territorio\u201d, se\u00f1ala Nuria \u00c1valos, directora general de IndesIA. \u201cEl reto ahora es convertir esa adopci\u00f3n incipiente en un salto de escala: ayudar a muchas m\u00e1s peque\u00f1as y medianas empresas a perder el miedo, encontrar casos de uso concretos y aprovechar mejor una inversi\u00f3n p\u00fablica que ya existe, pero que debe orientarse cada vez m\u00e1s a proyectos con impacto real en la competitividad y la productividad del tejido empresarial\u201d, a\u00f1ade.<\/p>\n

Arriba, en la foto, Nuria \u00c1valos, directora general de IndesIA \/ imagen cortes\u00eda de IndesIA<\/em><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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