Solo el 13% de las empresas españolas controla el consumo energético asociado a sus sistemas de inteligencia artificial, pese al rápido despliegue de esta tecnología en sus operaciones. La distancia entre implantación y control apunta a un problema de gestión: las organizaciones acumulan infraestructura y casos de uso, pero todavía carecen en muchos casos de métricas suficientes para evaluar su coste, su retorno y los riesgos derivados de utilizar herramientas fuera de la supervisión corporativa.
El dato procede de la segunda edición del Barómetro IA: Empresa y Sostenibilidad , elaborado por ESSCA School of Management y Forvis Mazars. El estudio compara las respuestas de 826 profesionales de tecnología y digital capaces de evaluar los proyectos de IA de sus organizaciones en España, Francia, Alemania y Reino Unido. El trabajo de campo se realizó en marzo de 2026, con 212 participantes españoles, 203 franceses, 205 alemanes y 206 británicos.
La comparación sitúa a Reino Unido en una posición considerablemente más avanzada en la medición ambiental. El 61% de sus empresas controla el consumo energético de la IA, frente al 24% de las francesas, el 20% de las alemanas y el 13% de las españolas. La diferencia también aparece en las emisiones: las mide el 48% de las compañías británicas, el 21% de las francesas, el 16% de las españolas y el 14% de las alemanas.
Más sistemas, pero un retorno todavía limitado
La baja capacidad de medición contrasta con la infraestructura disponible. El 77% de las compañías españolas ha invertido en sistemas de gestión de datos, un porcentaje inferior al 93% británico, pero superior al 72% francés y al 66% alemán. España también presenta la mayor proporción de empresas con más de diez sistemas de IA en funcionamiento entre los cuatro mercados estudiados.
Ese despliegue aún no se refleja con la misma intensidad en los resultados percibidos. El 47% de las empresas españolas considera que la IA ha beneficiado a su rendimiento, frente al 72% de las británicas, el 55% de las alemanas y el 49% de las francesas. Aun así, el 54% de las organizaciones españolas prevé aumentar su inversión, el mismo porcentaje que en Francia y ligeramente por encima del 52% de Alemania, aunque lejos del 74% registrado en Reino Unido.
El origen de las decisiones de inversión ayuda a explicar parte de la brecha. Un 48% de las compañías españolas afirma haber destinado recursos a IA para evitar quedarse atrás, el porcentaje más elevado de los cuatro países. Únicamente el 18% vincula la inversión a una necesidad identificada previamente. La presión competitiva también aparece en Alemania, donde alcanza el 40%, Reino Unido, con un 37%, y Francia, con un 36%.
Para Dejan Glavas, profesor de Finanzas e IA de ESSCA y director del instituto AI for Sustainability, el avance tecnológico requiere reforzar los criterios empresariales que orientan cada proyecto: «La IA se está convirtiendo rápidamente en una infraestructura cotidiana dentro de las empresas. El siguiente reto es conseguir que esta velocidad de adopción venga acompañada de una mayor madurez en la toma de decisiones, con casos de uso vinculados a necesidades concretas, una gobernanza clara y capacidad para medir sus resultados».
El uso cotidiano supera a la supervisión
La IA generativa ya forma parte de tareas habituales en buena parte de las organizaciones. Los modelos de lenguaje empleados para resumir documentos, transcribir reuniones o ayudar a redactar correos se utilizan, con distinta intensidad, en alrededor del 82% de las empresas españolas. La proporción alcanza el 91% en Reino Unido, el 80% en Francia y el 66% en Alemania.
El desarrollo de software sigue una trayectoria similar. Entre las organizaciones que programan, entre el 46% y el 51% de las empresas de España, Francia y Alemania confía al menos una cuarta parte de su código a herramientas de IA. En Reino Unido, ese porcentaje asciende al 74%. Los agentes autónomos también empiezan a entrar en producción, mientras cerca de la mitad de las compañías de los tres países de la Unión Europea incluidos en el estudio ya los utiliza o experimenta con ellos.
La extensión de estas herramientas introduce una dificultad adicional: el Shadow AI, entendido como el uso de soluciones de IA por empleados sin aprobación o supervisión de la organización. Francia registra la mayor presencia declarada del fenómeno, ya que un 20% de las empresas lo considera una práctica extendida, frente a alrededor del 10% en los otros mercados. España, sin embargo, muestra la mayor tolerancia: hasta el 30% de sus compañías acepta estos usos.
Esta permisividad puede dificultar que los responsables conozcan qué información se introduce en cada servicio, qué procesos dependen de herramientas externas y cuánto cuesta realmente su utilización. También fragmenta la capacidad de establecer criterios comunes cuando los empleados incorporan aplicaciones antes de que existan procedimientos internos para evaluarlas o autorizarlas.
Capacidad organizativa y regulación
Las empresas españolas sí han avanzado en algunos elementos de gestión. El 60% dispone de personal o equipos específicos para administrar la IA y el 52% ofrece formación a sus empleados. Reino Unido vuelve a encabezar ambas variables, con un 84% de organizaciones dotadas de equipos especializados y un 76% que ya forma a su plantilla. Alemania registra un 59% y un 52%, respectivamente, mientras Francia alcanza el 58% y el 47%.
España también obtiene una posición comparativamente favorable en el conocimiento del AI Act. El 32% de las compañías declara un nivel elevado, por debajo del 37% británico, pero por encima del 23% alemán y el 19% francés. Además, el 39% cuenta con directrices éticas formalizadas para emplear IA, frente al 35% de Alemania y el 34% de Francia. Reino Unido se distancia de nuevo, con un 70%.
Glavas resume esa convivencia entre capacidad tecnológica y déficits de control: «España muestra una combinación especialmente interesante. Cuenta con una infraestructura tecnológica sólida y un nivel de conocimiento regulatorio superior al de Francia y Alemania, pero todavía existe una distancia importante entre utilizar IA y gobernarla de forma integral. El Shadow AI, la medición ambiental o la soberanía de los datos muestran dónde estarán algunos de los próximos desafíos».
La soberanía digital queda fuera de muchas decisiones
La procedencia de los proveedores y el control de la infraestructura tienen todavía un peso limitado en España. El origen geográfico del suministrador, la ubicación de los datos o el dominio sobre los sistemas constituye un criterio importante o una exigencia para el 24% de las empresas españolas. La proporción es del 35% en Francia y Alemania y alcanza el 46% en Reino Unido.
Los resultados dibujan así una madurez desigual. Las empresas españolas cuentan con sistemas, datos, personal especializado y un grado apreciable de conocimiento regulatorio, pero la selección de casos de uso continúa condicionada por el temor a perder terreno. Al mismo tiempo, la medición energética, las emisiones, la supervisión de herramientas y la soberanía digital ocupan un lugar secundario en numerosas decisiones.
Para convertir el despliegue en rendimiento empresarial, las organizaciones necesitarán vincular cada nueva implantación a una necesidad verificable, asignarle responsables y medir desde el inicio sus resultados, costes y consumo. Ese control permitirá decidir qué sistemas deben escalarse, cuáles requieren límites de uso y cuáles no justifican mantener la inversión.
