Solo el 4,1% de las pymes industriales usa IA: qué falta

El Barómetro IndesIA 2026, publicado esta semana, confirma algo que en Evicron —estudio de IA y software a medida de Barcelona con más de 200 proyectos entregados en 12 sectores desde 2019— vemos a diario en las reuniones con pymes industriales: solo el 4,1% de ellas usa ya inteligencia artificial de forma real en sus procesos, frente al 2,9% de 2025 y el 2,1% de 2024. La cifra crece, pero sigue siendo marginal después de casi tres años de IA generativa accesible para cualquier empresa. La pregunta útil no es “¿por qué tan pocas?”, sino “¿qué hace distinto a ese 4,1%?”.

Qué dice el barómetro

Según recogen La Ecuación Digital y Forbes España, la adopción varía mucho según el tamaño de la empresa: las medianas (50-250 trabajadores) llegan al 6,5%, las pequeñas (10-50 trabajadores) al 5,1% y las microempresas (menos de 10) se quedan en el 3,6%. El barómetro también señala un cambio de tecnología: la IA generativa y la automatización de flujos de decisión están ganando terreno frente a los enfoques de machine learning más clásicos, que hasta ahora dominaban en entornos industriales (mantenimiento predictivo, control de calidad).

Para contextualizar: otros barómetros con una definición más amplia de “usar IA” —que cuentan como adopción usar ChatGPT puntualmente en marketing o atención al cliente— sitúan la cifra general de empresas españolas por encima del 50%. No son datos contradictorios, sino que miden cosas distintas: IndesIA pregunta por IA integrada en procesos productivos reales, no por el uso ocasional de una herramienta de consumo. Esa diferencia es exactamente el problema que lleva a que tantas pymes se queden en “ya probamos ChatGPT” sin pasar nunca a algo que mueva una cifra de negocio.

Por qué la mayoría se queda en la fase de prueba

En los proyectos de IA aplicada que hacemos en Evicron, el patrón se repite casi siempre igual: una pyme industrial prueba una herramienta genérica (un chatbot, un asistente de oficina), la encuentra útil para tareas sueltas y ahí se detiene. Lo que falta no es voluntad ni presupuesto —el AI Act y los fondos públicos llevan dos años insistiendo en ello—, sino un caso de uso concreto, medible y conectado a un proceso que ya genera datos: una línea de producción, un almacén, un departamento de calidad. Sin ese anclaje, la IA se queda flotando como una herramienta más de oficina, no como una palanca operativa.

Qué hace distinto al 4,1% que sí lo consigue

Tres rasgos se repiten en las pymes industriales que convierten un piloto de IA en algo que se queda:

• Empiezan con un proceso que ya produce datos. Mantenimiento de maquinaria, control de calidad, gestión de stock o planificación de turnos son puntos de partida mejores que “queremos IA” en abstracto, porque ya hay historial sobre el que medir una mejora real.
• Fijan una métrica antes de empezar. Horas de parada evitadas, piezas defectuosas detectadas antes, tiempo de respuesta a un pedido. Sin un número de referencia, no hay forma de saber si el piloto funcionó o si solo generó una demo bonita.
• Tratan el piloto como un proyecto con fecha de fin, no como un experimento abierto. Un sprint de descubrimiento, una demo navegable en pocas semanas y una decisión clara de seguir o parar —no un contrato abierto con una gran consultora que factura por horas sin compromiso de resultado.

Cómo empezar sin ser una gran corporación

No hace falta el presupuesto de una multinacional para dar el salto del 4,1% al lado correcto de la estadística. En Evicron trabajamos con un descubrimiento gratuito inicial, seguido de un presupuesto cerrado y un proceso de 4 fases con sprints semanales y una demo navegable ya en la semana 2 —nada de esperar meses para ver si la idea funciona. La IA aplicada a medida parte de 6.000 €, muy por debajo del coste de un piloto fallido repetido dos o tres veces con proveedores distintos, que es lo que de verdad sale caro.

Si tu empresa trabaja en el sector industrial y quiere pasar de “ya probamos algo de IA” a un proceso que de verdad se note en la cuenta de resultados, nuestro servicio de consultoría de IA empieza exactamente por ahí: identificar el proceso con más datos ya disponibles y el piloto más corto posible para probarlo. Y si el piloto ya está claro y lo que falta es construirlo, IA aplicada es el siguiente paso.

¿Quieres saber si tu empresa tiene ya el proceso adecuado para un primer piloto de IA con sentido? Escríbenos: la primera sesión es gratuita y respondemos en menos de 24 horas.