Solo el 4,1 % de las pymes industriales usa IA: cómo empezar

Qué dice el Barómetro IndesIA 2026

IndesIA es una asociación dedicada a impulsar el uso de los datos y la inteligencia artificial en la industria española. Su barómetro de este año, elaborado sobre una muestra de 131.554 empresas, sitúa el uso de la IA en el 4,1 % de las pymes industriales, frente al 2,9 % de 2025 y el 2,1 % de 2024, según recoge El Español.

El tamaño pesa. La IA está presente en el 6,5 % de las empresas medianas (de 50 a 250 empleados), en el 5,1 % de las pequeñas (de 10 a 50) y en el 3,6 % de las microempresas. Por territorios, Madrid va en cabeza con un 6,3 %, seguida de Cataluña con un 4,9 % y el País Vasco con un 4,2 %, como detalla Conecta Industria.

En el foro donde se presentó el barómetro, Lieven Van der Veken, de QuantumBlack (la división de inteligencia artificial de McKinsey), dio otro dato, esta vez sobre organizaciones en general: el 89 % ha adoptado la IA en al menos una función, pero solo el 6 % consigue un impacto real en sus resultados, según Conecta Industria. Tener una herramienta no es lo mismo que cambiar cómo se trabaja. El barómetro también señala hacia dónde se mueve la tecnología: la IA generativa y la automatización de decisiones ganan terreno a las soluciones clásicas de aprendizaje automático, según La Ecuación Digital.

Un martes cualquiera en una empresa de veinte personas

Imagina que diriges una empresa de mecanizado con veinte personas. Los pedidos entran por correo, por teléfono y por WhatsApp, y alguien los pasa a una hoja de cálculo. Los presupuestos los hace siempre la misma persona, porque es la única que sabe cuánto cuesta cada pieza, y esa persona pasa media jornada en el taller.

Un cliente pide precio el lunes y lo recibe el miércoles. A veces, para entonces, ya ha comprado en otro sitio. Tú has leído sobre inteligencia artificial y has pensado que eso es para empresas con un departamento de datos. Luego ha sonado el teléfono y lo has dejado para otro día.

¿Por qué la IA no llega a las empresas pequeñas?

La escena no es de una empresa concreta, pero se parece a muchas. En una empresa pequeña el día a día se lo come todo. Nadie tiene una tarde libre para pensar cómo debería funcionar el negocio dentro de dos años, porque hay que entregar el pedido de esta semana.

A eso se suman tres ideas que frenan mucho: que la IA exige una inversión enorme, que hacen falta datos perfectos y que hay que cambiarlo todo de golpe. Ninguna de las tres es cierta, pero las tres bastan para dejarlo para más adelante. Los datos del barómetro van en esa línea: cuanto más pequeña es la empresa, menos presente está la IA.

Lo que cuesta seguir igual

Seguir igual no sale gratis. Son horas cada semana copiando datos de un sitio a otro. Son presupuestos que llegan tarde. Es conocimiento que vive en la cabeza de una sola persona y que se va con ella de vacaciones.

Y hay un coste que no se ve hasta que es tarde: el de la empresa de al lado que sí ha dado el paso y contesta en una hora lo que a ti te lleva dos días. Hoy son 4 de cada 100. Hace dos años eran 2.

¿Por dónde empieza una pyme con la IA?

No por la tecnología, sino por un problema. Las tareas que mejor se prestan son las que se repiten y trabajan con texto o documentos: leer pedidos, preparar presupuestos, contestar las mismas preguntas de clientes, buscar en documentación técnica, redactar informes. El orden que mejor funciona es este:

• Elige un solo proceso que se repita cada semana y que duela: presupuestos, pedidos, atención al cliente, documentación.
• Mira qué datos tienes ya. Los correos, las hojas de cálculo y el programa de gestión suelen bastar para empezar.
• Construye una primera versión que resuelva solo eso, con las personas que hoy hacen ese trabajo.
• Mide el resultado en algo que entiendas: horas ahorradas, tiempo de respuesta, errores.
• Cuando funcione, amplía al siguiente proceso.

En la empresa de mecanizado, esa primera versión podría leer los pedidos que llegan por correo, proponer el presupuesto a partir de los anteriores y dejarlo listo para que una persona lo revise y lo envíe. La decisión sigue siendo de una persona. Lo que desaparece es el trabajo de copiar y buscar.

Cómo te ayudamos desde digizone

En digizone diseñamos y desarrollamos software a medida, y nos encargamos de la implementación de inteligencia artificial en empresas: entender el proceso, decidir qué merece la pena automatizar y construirlo para que encaje con las herramientas que ya usas. Ahí está la diferencia entre tener una herramienta y notar el resultado.

Un ejemplo reciente es Orlapp, una plataforma de orlas académicas. Partía de un proceso que dependía de sesiones de fotos presenciales, correos y mucho trabajo manual. Hoy cada alumno consigue su retrato, generado con IA, a partir de un selfie, y lo que antes era presencial y manual es un flujo digital al que se accede desde el móvil. Es otro sector, pero el punto de partida era el de cualquier pyme: un proceso manual que alguien decidió replantear.

Empieza por una primera versión

A esa primera versión la llamamos MVP, producto mínimo viable: lo más pequeño que ya resuelve un problema real. No es una maqueta para enseñar. Es algo que se usa desde el primer día y que crece con lo que vas aprendiendo.

Lo importante es empezar con algo e irlo escalando. El 96 % que todavía no usa IA no necesita un plan a cinco años. Necesita un primer proceso resuelto.

Si quieres ver cómo sería en tu caso, en nuestro taller gratuito contamos paso a paso cómo se construye un MVP en cuatro semanas.