Solo el 4,1% de las pymes industriales españolas utiliza inteligencia artificial, una penetración todavía minoritaria que limita la capacidad de trasladar esta tecnología a mejoras operativas y resultados económicos. El Barómetro IndesIA 2026 , elaborado a partir de una muestra de 131.554 empresas, refleja además diferencias relevantes según el tamaño de la organización y su ubicación.
La adopción de IA en las pymes industriales mantiene una trayectoria ascendente: pasó del 2,1% en 2024 al 2,9% en 2025 y alcanzó el 4,1% en 2026. El avance acumulado es de dos puntos porcentuales en dos años, pero la tecnología continúa fuera de la actividad habitual de la gran mayoría de las empresas analizadas.
El estudio de IndesIA, asociación dedicada a impulsar el uso de los datos y la IA en la industria española, fue presentado durante su quinto foro anual en Madrid. La organización situó la distancia entre experimentar con estas herramientas y aplicarlas de manera efectiva como uno de los principales obstáculos para que su potencial se convierta en impacto empresarial.
El tamaño de la empresa condiciona la implantación
Los datos muestran una relación directa entre dimensión empresarial y uso de la tecnología. La implantación alcanza el 6,5% entre las compañías medianas, aquellas que tienen entre 50 y 250 empleados. Desciende al 5,1% en las pequeñas empresas de entre 10 y 50 trabajadores y queda en el 3,6% entre las microempresas con menos de diez empleados.
La diferencia separa en 2,9 puntos porcentuales a medianas y microempresas. Aunque ninguno de los segmentos presenta una adopción generalizada, la brecha indica que la incorporación de soluciones de IA resulta menos frecuente precisamente en la parte del tejido industrial formada por organizaciones de menor tamaño.
Este reparto importa para el diseño de programas de digitalización. Una iniciativa planteada de forma homogénea puede producir resultados distintos en empresas con estructuras, equipos y capacidad de ejecución diferentes. El barómetro sitúa así el escalado de los proyectos como una cuestión empresarial y organizativa, además de tecnológica.
También está cambiando el tipo de herramientas que utilizan las compañías. Según IndesIA, la IA generativa y la automatización de flujos de decisión están ganando protagonismo frente a soluciones como el machine learning. El informe no cuantifica el peso concreto de cada tecnología, por lo que este desplazamiento permite identificar una tendencia, pero no medir todavía su alcance dentro de las pymes.
La entrada de nuevas herramientas amplía las opciones disponibles, aunque su presencia por sí misma no acredita una mejora del negocio. La utilidad depende de que la empresa pueda vincularlas con procesos y casos de uso concretos, establecer responsabilidades y comprobar sus resultados. Esa transición desde una prueba aislada hacia una aplicación repetible es especialmente relevante cuando los recursos técnicos y de gestión son limitados.
Una brecha territorial que la inversión no corrige automáticamente
La implantación también presenta diferencias geográficas. La Comunidad de Madrid encabeza el uso de IA entre las pymes analizadas, con un 6,3%, seguida de Cataluña, con un 4,9%, y el País Vasco, con un 4,2%. En otras comunidades autónomas, el ritmo de adopción es más moderado, según el barómetro.
Estas cifras conviven con un volumen creciente de recursos públicos. La inversión pública en inteligencia artificial alcanzó los 4.609 millones de euros en 2025, un 0,5% más que el año anterior. La Comunidad Valenciana, Cataluña y Madrid concentraron las mayores cantidades, aunque los territorios con más presupuesto no coinciden necesariamente con los que registran una implantación empresarial superior.
La comparación no implica que el gasto público carezca de efecto, pero sí muestra que su volumen no se traduce de manera automática en adopción dentro de las empresas. Entre la financiación y el uso efectivo intervienen la selección de proyectos, su conexión con necesidades sectoriales y la capacidad de las organizaciones para incorporar las soluciones a sus operaciones.
IndesIA plantea por ello una mejor alineación entre la inversión pública y las necesidades de los territorios y sectores con mayor capacidad de adopción. La finalidad sería elevar el impacto económico y social de los recursos y favorecer un desarrollo más equilibrado, evitando que la disponibilidad presupuestaria quede desconectada de la implantación empresarial.
El contraste territorial también obliga a diferenciar dos objetivos que pueden requerir instrumentos distintos. Extender la adopción exige facilitar que más empresas accedan a la tecnología, mientras que aumentar su impacto requiere que los proyectos ya iniciados superen la fase experimental y se integren en procesos medibles. El barómetro refleja avances en el primer frente, pero el reducido porcentaje agregado muestra que su alcance continúa siendo limitado.
De la disponibilidad tecnológica a los resultados
Durante el V Foro IndesIA, que reunió a unos 300 asistentes, responsables empresariales y tecnológicos abordaron la adopción de la IA, la reindustrialización y la posición de España y Europa. Pablo de la Puente, vicepresidente de la asociación y director de sistemas de información de Gestamp, vinculó la implantación tecnológica con la obtención de resultados tangibles, especialmente en las pymes.
El presidente de IndesIA, Valero Marín, señaló que las cifras exigen acelerar el trabajo con las pequeñas y medianas empresas y elevar la capacidad de escalar los proyectos. La asociación considera necesaria la colaboración entre el sector público y el privado para reducir la brecha, una orientación que deberá concretarse en iniciativas conectadas con problemas industriales identificables.
La adopción también requiere mecanismos de control. Lorena Fernández, responsable de la Comisión de Inteligencia Artificial de IndesIA, advirtió durante el encuentro sobre el sesgo de automatización y la tendencia a aceptar como correctas las respuestas generadas por una máquina. Su intervención situó la verificación humana y la asignación clara de responsabilidades como condiciones para evitar que una herramienta concebida para ganar eficiencia introduzca nuevos errores en los procesos.
Los datos del barómetro dejan una prioridad operativa: dirigir la financiación y el acompañamiento hacia casos de uso que las pymes puedan integrar, supervisar y replicar. Sin esa conexión entre recursos, necesidades industriales y capacidad de ejecución, el crecimiento porcentual de la adopción seguirá teniendo un efecto reducido sobre el conjunto del tejido productivo.
