La proporción de pymes españolas que utiliza inteligencia artificial ha pasado del 2,1% en 2024 al 4,1% en 2026, un avance que confirma la incorporación progresiva de esta tecnología al tejido empresarial, pero también su alcance todavía reducido. La adopción está condicionada por el tamaño de las compañías y presenta diferencias territoriales de hasta 4,6 puntos porcentuales.
Los datos proceden del Barómetro IndesIA 2026 , elaborado a partir del análisis de 131.554 pequeñas y medianas empresas. La evolución muestra una aceleración durante el último año: la tasa avanzó hasta el 2,9% en 2025 y aumentó otros 1,2 puntos en 2026. Aun así, más del 95% de las pymes analizadas queda fuera de la estadística de uso.
La lectura empresarial del crecimiento exige, por tanto, distinguir entre el ritmo de avance y la escala alcanzada. Duplicar el porcentaje en dos años indica que la IA gana tracción, aunque el punto de partida era muy bajo y su capacidad para generar mejoras generalizadas de productividad depende de que llegue a un grupo mucho más amplio de compañías.
El tamaño empresarial determina el acceso a la IA
Las medianas empresas, con plantillas de entre 50 y 250 empleados, registran la mayor tasa de adopción, un 6,5%. El porcentaje desciende al 5,1% entre las pequeñas empresas de 10 a 50 trabajadores y al 3,6% en las microempresas, aquellas que cuentan con menos de diez empleados.
La distancia refleja una adopción más lenta en las organizaciones de menor dimensión. El barómetro no detalla las causas concretas de esa diferencia, pero la brecha resulta relevante porque las microempresas parten con menor presencia de IA y constituyen el segmento con más recorrido para ampliar su uso. El salto de escala dependerá de traducir la tecnología en aplicaciones asumibles para estructuras pequeñas.
Nuria Ávalos, directora general de IndesIA, resume así el alcance de los resultados: «Los datos del barómetro muestran que la inteligencia artificial ya está llegando a las pymes, pero todavía de forma limitada y muy desigual según el tamaño y el territorio».
También cambia el tipo de soluciones utilizadas. La IA generativa y la automatización de flujos de decisión ganan peso frente al machine learning aplicado a la analítica de datos. El desplazamiento apunta a una mayor presencia de la tecnología en procesos de gestión, atención y relación con clientes, además de la toma de decisiones, frente a proyectos centrados principalmente en el análisis de información.
Madrid triplica la tasa de Castilla-La Mancha
La geografía introduce una segunda brecha. La Comunidad de Madrid encabeza la adopción con un 6,3%, seguida de Cataluña, con un 4,9%, y el País Vasco, con un 4,2%. Solo estos tres territorios igualan o superan la media nacional reflejada en el estudio, aunque las diferencias entre ellos también son apreciables.
En el extremo inferior se encuentran Castilla-La Mancha, con un 1,7%; Castilla y León, con un 2%, e Islas Baleares, con un 2,3%. La distancia entre Madrid y Castilla-La Mancha alcanza 4,6 puntos y sitúa la tasa madrileña en más de tres veces la castellanomanchega. La expansión de la IA avanza así a velocidades diferentes dentro del mismo mercado nacional.
Esta distribución importa para las políticas de digitalización porque una media creciente puede ocultar una concentración de capacidades en determinados polos empresariales. Para las administraciones y los agentes sectoriales, el dato obliga a diferenciar las actuaciones según el grado de madurez de cada territorio, en lugar de tratar la adopción como un proceso homogéneo.
Las ayudas a la innovación no siguen el mapa de adopción
El barómetro compara además el uso empresarial de IA con la inversión pública en investigación y desarrollo. Las subvenciones y ayudas vinculadas a la innovación alcanzaron los 4.609 millones de euros en 2025, un 0,5% más que el año anterior. Entre 2022 y 2025, el volumen acumulado ascendió a 18.379 millones.
La Comunidad Valenciana concentró 1.066,97 millones de euros durante ese periodo, por delante de Cataluña, con 712,10 millones; Madrid, con 560,65 millones; Galicia, con 479,61 millones, y Andalucía, con 474,39 millones. Sin embargo, los territorios con mayor volumen de ayudas no coinciden necesariamente con los que presentan las tasas más elevadas de adopción, ni en valores absolutos ni por habitante.
Ávalos plantea que la siguiente fase debe conectar mejor financiación, necesidades empresariales y aplicaciones concretas: «El reto ahora es convertir esa adopción incipiente en un salto de escala: ayudar a muchas más pequeñas y medianas empresas a perder el miedo, encontrar casos de uso concretos y aprovechar mejor una inversión pública que ya existe, pero que debe orientarse cada vez más a proyectos con impacto real en la competitividad y la productividad del tejido empresarial».
Los resultados sitúan la prioridad operativa en acercar proyectos concretos a microempresas y pequeñas compañías, especialmente en los territorios rezagados, y en evaluar las ayudas por su capacidad para generar adopción empresarial. Esa conexión entre financiación, casos de uso y ejecución determinará si el crecimiento registrado se extiende más allá de los actuales focos de implantación.
