En España, la inteligencia artificial (IA) avanza en el tejido empresarial, pero lo hace a dos velocidades. Mientras las grandes compañías incorporan estas tecnologías con rapidez y ya rozan el 40% de adopción, las pymes apenas comienzan a dar los primeros pasos: solo un 9% de las pequeñas empresas utiliza IA. La media nacional se sitúa en el 12%, lejos del ritmo de otros países europeos.
Son datos del estudio “Inteligencia artificial y efectos en la productividad laboral: evidencia de las empresas españolas”, elaborado por ISEAK para Cotec.
El trabajo analiza microdatos del INE entre 2020 y 2024 y confirma lo que muchos intuían: la IA no solo transforma procesos, sino que también reconfigura la competitividad.
Estas son las conclusiones que se extraen de este informe que ha hecho uso de los datos extraídos en las encuestas sobre el Uso de Tecnologías de la Información y de las Comunicaciones y del Comercio Electrónico en las Empresas (ETICCE) entre 2020 y el primer trimestre de 2024.
¿Qué factores explican la probabilidad de adoptar tecnologías de IA?
La productividad, factor decisivo para adoptar IA
El informe revela que las empresas que ya eran más productivas son las que terminan adoptando IA más adelante. Un incremento del 1% en productividad aumenta en dos puntos la probabilidad de incorporar estas tecnologías.
En términos prácticos: quienes ya estaban arriba en la carrera empresarial encuentran en la IA un acelerador, mientras que quienes van rezagados corren el riesgo de quedarse aún más atrás.
Además, el tamaño importa. Las grandes empresas (250 o más personas asalariadas) presentan una probabilidad significativamente mayor de adoptar la IA en un 20% que las pequeñas (10-49 asalariados), incluso controlando por productividad, sector y ubicación.
También se observa un mayor dinamismo en sectores como información y comunicaciones y actividades profesionales, científicas y técnicas.
En conjunto, estos resultados confirman un desigual alcance de la IA en función de las características empresariales: tanto la productividad inicial como el tamaño condicionan la probabilidad de incorporar estas tecnologías.
¿Cuáles son los efectos de la adopción de tecnologías de IA sobre la productividad en la empresa?
Tras constatar en la primera parte de estudio que el alcance de la tecnología de IA difiere según el tamaño y tipología de la empresa, el estudio pasa a analizar una segunda cuestión: ¿es la IA una herramienta que ayuda a mejorar el nivel de productividad laboral de las empresas?
Los resultados muestran que algunas tecnologías de IA pueden tener efectos muy positivos en la productividad, incluso en el corto plazo. Las empresas que al menos utilizan un sistema de IA son un 27% más productivas en comparación con aquellas que no utilizan ninguna.
La herramienta que más aumenta la productividad de las empresas es el «machine learning» —subcampo de la IA que permite a las máquinas aprender de los datos y mejorar su rendimiento con la experiencia sin ser programadas explícitamente para cada tarea, subiendo la productividad a un 70%—.
El uso de algoritmos de «machine learning» para el análisis de datos que permite transformar grandes volúmenes de información en conocimiento procesable en cuestión de minutos cuando manualmente la persona podría tardar días.
De cerca le sigue, las tecnologías que permiten del movimiento físico de las máquinas a través de las decisiones autónomas basadas en la observación del entorno, como los robots, vehículos o drones autónomos (cerca del 30%).
Con ello, se sustituyen tareas manuales o repetitivas con alta precisión y sin interrupciones, por lo que se traduce en tiempo ganado y, por tanto, mayor nivel de productividad, especialmente para sectores industriales o logísticos.
En cambio, otro tipos de IA como las que convierten el lenguaje hablado en formato legible por máquina, o las que generan lenguaje escrito o hablado, que están más orientadas a la interfaz con el usuario, tienden a integrarse en los procesos productivos, pero no a sustituirlos.
En estos casos, sí se generan mejoras tangibles en el corto plazo, pero porque los efectos que se producen son instantáneos. Otra barrea suelen requerir integración con otras tecnologías para maximizar resultados, lo que conlleva mayor inversión y mayor tiempo de empleo.
El diseño de políticas efectivas orientadas a la transformación digital
Ante el presente diagnóstico, el estudio hace una serie de recomendaciones para facilitar la transición digital de las pymes. En la primera línea de actuación, las empresas que elaboran el audio consideran que se debería acabar con la creencia que tienen muchas empresas de que la IA «no es aplicable a su modelo de negocio o que su adopción resulta excesivamente completa o costosa».
El estudio considera que una buena comunicación de casos de uso exitosos o el intercambio de experiencias pueden desempeñar un papel relevante para este ‘cambio de mentalidad’.
Otra forma de favorecer la implementación de sistemas IA, según el estudio, debería centrarse en que las microempresas, que actualmente concentran un quinto del empleo total, den el paso hacia unas de mayor dimensión. Ello animaría a destinar más recursos.
A nivel europeo muchas son las iniciativas para impulsar el desarrollo y adopcion de IA, como el AI ACt, mientras que en España destacan iniciativas como el Kit Digital.
El mensaje de fondo
España no parte de cero, pero tiene prisa. La IA ya está actuando como multiplicador económico para quienes la adoptan. El desafío ahora es lograr que esa ventaja se extienda al conjunto del tejido empresarial, especialmente a las pymes, auténtico motor del empleo en el país.
Porque en la próxima década, la brecha competitiva no dependerá solo del tamaño o del sector: dependerá de quién aprenda antes a trabajar con la inteligencia artificial —y quién quede fuera del juego.
