Hay dos cifras sobre inteligencia artificial en España que no encajan, y la distancia entre ellas es exactamente la razón por la que hemos lanzado myIA.
La primera viene del II Barómetro europeo de IA de EY: el 70 % de las organizaciones españolas dice ya obtener beneficios económicos o ahorro de costes con IA, y un 77 % afirma haber mejorado su productividad. Cifras por encima de la media europea. España, líder.
La segunda viene de Eurostat: en 2025, el 20,3 % de las empresas españolas de diez o más empleados usaba inteligencia artificial. Es decir, ocho de cada diez no la usan en absoluto.
Las dos son ciertas. EY encuesta a profesionales, sobre todo de organizaciones grandes y con sesgo de autoselección: quien responde una encuesta de IA suele ser quien está haciendo algo con IA. Eurostat cuenta empresas, todas, incluida la que fabrica ventanas en Ourense y no ha tocado el tema.
Esa brecha es el mercado real. Y llevábamos un año mirándola sin lanzar nada.
Dónde está España de verdad
El dato tiene una lectura tranquilizadora y otra incómoda. La tranquilizadora: España está exactamente en la media europea, por delante de Francia e Italia. No vamos tarde respecto a nuestros competidores directos.
La incómoda: la media europea es baja. Y los países que lideran —Dinamarca, Finlandia, Suecia— no están veinte puntos por delante por tener mejores modelos, que son los mismos que compramos todos. Están por delante por tener los procesos y los datos en orden antes de que llegara la IA.
Conviene además ver la velocidad: la UE pasó del 7,7 % en 2021 al 13,5 % en 2024 y al 20 % en 2025. En España el salto fue de casi trece puntos en cuatro años. Esto ya no es una curiosidad tecnológica.
Ahora mira para qué se usa
Aquí es donde la foto cambia de color. Estos son los usos de IA más extendidos en las empresas europeas.
Análisis automático de textos. Generación de imágenes, vídeo y audio. Generación de texto escrito o hablado. Transcripción de voz.
Los cuatro son tareas de contenido. Ninguno de los cuatro toca un proceso de negocio. Y ahí está el problema que nos interesa: la inmensa mayoría de las empresas que «ya usan IA» la están usando para escribir mejor y más rápido, que está bien, pero que no cambia la cuenta de resultados de una pyme.
La IA que sí la cambia es la que se mete en el circuito de facturas, en el reporting, en la respuesta a un cliente que pregunta por su pedido. Y esa exige integración, no suscripción.
El estudio del MIT The GenAI Divide: State of AI in Business 2025 analizó más de trescientas implantaciones y encontró que alrededor del 5 % llega a producción con impacto medible en la cuenta de resultados. Los autores concluyen que la diferencia no está en la calidad del modelo ni en la regulación, sino en cómo se integra en el trabajo real.
Junta las tres cifras: mucha empresa usando IA para escribir, muy pocas obteniendo retorno medible, y ocho de cada diez sin empezar. Eso no es un problema de tecnología. Es un problema de implantación.
Por qué no lanzamos esto hace un año
Nos lo preguntaron varias veces, y en su momento la respuesta fue que no. Por tres razones concretas:
1. Los modelos cambiaban demasiado rápido
Cualquier arquitectura que montaras se quedaba corta en cuatro meses. Recomendar a un cliente que se atara a un proveedor concreto habría sido venderle una decisión que iba a lamentar.
2. Los datos de la mayoría no estaban listos
Es la lección que llevamos aprendiendo desde el primer día en el trabajo de dirección financiera y de datos: cuando el maestro de proveedores tiene duplicados y las reglas de negocio solo existen en la cabeza de una persona, automatizar no arregla nada. Lo acelera.
3. No podíamos defender el retorno
Y ese es el filtro que aplicamos a todo. Si no podemos poner el ahorro en euros antes de empezar, no lo vendemos. Durante mucho tiempo, en la mayoría de los casos que nos llegaban, no salía.
Qué ha cambiado
Tres cosas, todas de este último año:
- El modelo ha dejado de ser la decisión importante. Hay varias opciones competentes para casi cualquier tarea de empresa, y el coste por unidad de trabajo ha caído mucho. Cuando la pieza cara deja de ser la tecnología, la que decide el resultado es la implantación — que es justo donde sabemos trabajar.
- Ya sabemos qué falla. Hace dos años los proyectos fracasaban y nadie sabía bien por qué. Hoy el patrón está documentado y es reconocible: caso de uso elegido por criterio técnico, ahorro que beneficia a la empresa pero no a la persona, resultados que nadie puede verificar, formación genérica y proceso antiguo que nunca se apaga. Se puede diseñar contra eso.
- El marco regulatorio ya tiene calendario. Las obligaciones de transparencia del Reglamento Europeo de IA se aplican desde el 2 de agosto de 2026, y la de alfabetización en IA lleva vigente desde febrero de 2025. Hacer las cosas bien ha dejado de ser una preferencia estética.
Qué es myIA y qué no es
| Lo que sí | Lo que no |
|---|---|
| Empezar por el número: estimación del ahorro en euros firmada antes de tocar nada. | Un piloto para ver qué pasa. |
| Model-agnostic: elegimos el mejor modelo para cada tarea y lo cambiamos cuando aparece uno mejor. | Atarte a un proveedor porque tenemos acuerdo con él. |
| Dos o tres casos de uso, integrados en tu ERP y en tu circuito real. | Quince experimentos que quedan bien en una presentación. |
| Terminar en adopción medida: formación por rol y seguimiento de uso. | Entregar una herramienta y facturar. |
| Parar si el piloto no confirma la estimación. | Arrastrar el proyecto un año para justificar la inversión. |
Y una cosa más, que es la que de verdad nos importa: myIA no es un producto independiente. Vive pegado a myCDO y a myCFO porque casi siempre, cuando alguien pide IA, el primer trabajo es ordenar el proceso y el dato. Si te vendemos IA sin mirar eso, te estamos vendiendo humo.
A quién le compensa hoy
Con los números encima de la mesa, el perfil es bastante concreto:
- Volumen administrativo real: cientos de documentos al mes, no decenas.
- Un proceso que se repite con reglas parecidas y donde un error lo detecta alguien antes de salir por la puerta.
- Alguien dentro con capacidad de decidir y media jornada semanal disponible.
Si no cumples los tres, probablemente todavía no. Y te lo diremos.
Empieza por el número, no por la herramienta. La calculadora de ROI de IA te dice en dos minutos cuántas horas y euros hay en juego en tus tareas administrativas, y el diagnóstico de madurez te dice si tus datos están listos o hay que ordenarlos antes.
Si prefieres que lo miremos contigo, reserva una auditoría gratuita: treinta minutos, tu caso y una respuesta franca — incluida la de que todavía no te compensa. Toda la información del servicio está en myIA.
Fuentes
- Eurostat, datos de 2025 sobre uso de IA en empresas de la UE de 10 o más empleados, recogidos por Forbes España y Capital.
- EY. II Barómetro europeo de IA, encuesta a 4.942 profesionales de nueve países europeos, 500 de ellos en España.
- INE. Encuesta sobre el uso de TIC y del comercio electrónico en las empresas, datos definitivos, octubre de 2025.
- MIT, iniciativa NANDA. The GenAI Divide: State of AI in Business 2025, recogido por Forbes. La metodología ha sido discutida; lo usamos como orden de magnitud.
- Reglamento (UE) 2024/1689, artículos 4 y 50.