Estado de la IA en Empresas Españolas 2026: Dónde Estamos y Qué Falta

Deloitte acaba de publicar la edición 2026 de su informe “State of AI in the Enterprise” — el séptimo año consecutivo que lo hacen. Más de 3.200 líderes de negocio y TI encuestados en 24 países. Es probablemente el termómetro más fiable que tenemos para saber dónde está la IA empresarial de verdad, sin el humo de las keynotes ni el FOMO de LinkedIn.

Y los datos son reveladores. No porque sean malos, sino porque muestran exactamente dónde están los cuellos de botella.

El dato global: mucho acceso, poco uso real

A nivel mundial, el 60% de los trabajadores ya tiene acceso a herramientas de IA aprobadas por su empresa. Esto es un salto del 50% respecto al año anterior, cuando menos del 40% tenía acceso. Es un avance enorme en muy poco tiempo.

Pero tener acceso no es lo mismo que usarlo. Deloitte señala que hay infrautilización incluso entre quienes tienen las herramientas disponibles. Entre trabajadores no técnicos, solo un 13% se muestra entusiasta y activo con la IA. Un 55% está abierto a usarla, un 21% prefiere evitarla, y un 4% desconfía activamente.

Traducido: puedes dar herramientas a todo el mundo, pero si no cambias cómo trabajan, no pasa nada. Ya analizamos esto en detalle con los datos de METR y MIT — la promesa de los copilots no se cumple si no cambias los procesos.

La brecha entre ambición y ejecución

Aquí está el número que resume todo: solo 1 de cada 4 organizaciones ha llevado más del 40% de sus iniciativas de IA a producción. La mayoría dice que espera llegar ahí pronto, pero el embudo sigue atascado en la fase de prueba de concepto.

Y esto se nota en los resultados. El 74% de las organizaciones quiere que la IA aumente sus ingresos, pero solo el 20% lo ha conseguido. PwC reporta datos similares: solo el 12% de los CEOs ha visto a la vez menores costes y mayores ingresos gracias a la IA.

Esto no significa que la IA no funcione. Significa que la mayoría de empresas no la ha implementado bien. Que hay una diferencia enorme entre “tenemos un piloto con ChatGPT” y “hemos integrado IA en nuestros procesos de negocio”.

El dato más preocupante: el 84% de las empresas no ha rediseñado ni un solo puesto de trabajo para integrar la IA. Las empresas están dando herramientas nuevas para hacer el trabajo viejo de la misma forma. Eso no funciona. Jim Rowan, responsable de IA en Deloitte US, lo dice claro: “Las organizaciones que tienen éxito con la IA no solo invierten en automatización y algoritmos, invierten en su gente.”

España: datos propios

Los datos específicos de España del informe de Deloitte son esperanzadores pero con matices:

• 85% de las empresas españolas prevé aumentar su inversión en IA este año fiscal
• Un tercio planea incrementos superiores al 20%
• 68% identifica eficiencia y productividad como principal beneficio esperado
• 63% espera aumentar ingresos gracias a la IA
• 49% señala la regulación y gobernanza como la barrera principal
• 70% muestra preocupación alta por el uso de datos propietarios
• 80% confía más en la IA que hace dos años

Según el ONTSI, un 11,4% de las empresas españolas de 10+ empleados usaban IA en 2024. Datos más recientes de este año sitúan a Madrid con un 30,1% de adopción, nueve puntos por encima de la media nacional, concentrando el 63% del gasto nacional en IA (más de 360 millones de euros). Para más contexto sobre la evolución de la adopción en España, escribimos un análisis del estado de la IA en España en 2025 que sirve de línea base para comparar.

Javier Echániz, responsable de IA y Data en Deloitte España, lo resume así: “Si 2024 y 2025 fueron los años de la exploración, 2026 será el año de la industrialización y del valor real.”

El reto que él mismo señala: en España todavía está siendo complicado escalar más del 20% de las pruebas de concepto. El objetivo es seguir la estela de EEUU, donde los ratios de escalado son superiores.

El contexto: la infraestructura se está construyendo

Para entender por qué 2026 puede ser diferente, hay que mirar lo que están haciendo los grandes. Esta misma semana:

• Amazon ha anunciado $200.000 millones en capex para 2026 (IA, chips, robótica, satélites). Un 50% más que en 2025.
• Google proyecta entre $175.000 y $185.000 millones, casi el doble que el año pasado.
• Meta va con $115.000-135.000 millones.
• Microsoft ronda los $150.000 millones anualizados.

Solo los cuatro principales hyperscalers van a gastar más de $630.000 millones este año en infraestructura. Para poner eso en perspectiva: es más que el PIB de Singapur o Israel.

¿Qué significa esto para las empresas españolas? Que la infraestructura cloud sobre la que van a correr sus modelos y herramientas de IA es cada vez más potente, más accesible y más barata. Los proveedores están compitiendo ferozmente por ofrecerte capacidad de cómputo. El cuello de botella ya no es la tecnología — es saber qué hacer con ella. En nuestro análisis sobre la IA madura, hablamos precisamente de este cambio: el foco pasa de la tecnología a la ejecución.

Agentes autónomos: el siguiente paso

Deloitte dedica una sección entera a los agentes de IA, y los números son claros: el 74% de las empresas planea desplegar agentes autónomos en los próximos dos años, y el 85% espera personalizarlos para sus necesidades específicas.

Los casos de uso ya están en marcha: servicios financieros con agentes que capturan acciones de reuniones y hacen seguimiento automatizado, aerolíneas con agentes que gestionan rebookings, manufactura con agentes que optimizan desarrollo de producto. Si quieres profundizar en los casos reales y el ROI esperado, lo cubrimos en Agentes de IA para empresas: de la demo al ROI.

Pero — y esto es clave — solo el 21% tiene un modelo de gobernanza maduro para agentes. Estamos en la fase de “quiero uno” sin haber pensado en “cómo lo controlo”. Las empresas que mejor les va son las que empiezan con casos de bajo riesgo, construyen capacidades de gobernanza, y escalan de forma deliberada. No las que se lanzan a automatizar todo de golpe.

El mercado de IA agéntica se espera que pase de $8.500 millones en 2026 a $45.000 millones en 2030. Pero el tamaño del mercado no es lo que importa. Lo que importa es si tu empresa está lista para usarlos bien o si va a ser otro piloto que se queda en el cajón.

Soberanía de datos: de buzzword a factor de compra

Otro dato relevante: el 77% de las empresas ya tiene en cuenta el país de origen a la hora de elegir proveedores de IA, y casi 3 de cada 5 construyen su stack con proveedores locales como base. Deloitte señala que el 83% considera la IA soberana importante para su planificación estratégica.

Esto no es nacionalismo tecnológico. Es gestión de riesgo regulatorio. Con el EU AI Act en marcha y la creciente atención a dónde residen los datos, las empresas europeas están empezando a tomar decisiones tecnológicas con criterio geopolítico. Y tiene sentido. Analizamos este dilema en detalle con el caso DeepSeek — coste vs. soberanía no es una decisión trivial.

Qué necesita una empresa española en 2026

Si eres responsable de datos, analista, o estás en una PYME intentando hacer algo real con IA, esto es lo que Deloitte — y la realidad — nos dice que funciona:

1. Rediseñar el trabajo, no solo dar herramientas. El 84% no lo ha hecho. Si tú lo haces, ya estás por delante de la mayoría. No se trata de “dale ChatGPT a todo el mundo”. Se trata de pensar: ¿qué tareas de este puesto puede hacer la IA? ¿Cómo cambia el rol de la persona? ¿Qué habilidades nuevas necesita?

2. Escalar los pilotos que funcionan. El embudo de “piloto a producción” es el gran cuello de botella. Si tienes un piloto que da resultados, el siguiente paso no es hacer otro piloto — es escalar el que tienes. Suena obvio, pero la mayoría de empresas prefiere el brillo de lo nuevo antes que el trabajo duro de integrar lo que ya funciona.

3. Gobernanza antes que velocidad. Especialmente con agentes autónomos. Si no tienes claro quién es responsable cuando un agente toma una decisión incorrecta, no estás listo para desplegar agentes. Mejor montar el marco de gobernanza primero y luego escalar, que tener que frenar en seco después de un incidente.

4. Invertir en personas, no solo en licencias. La brecha de habilidades de IA es la barrera número uno según Deloitte. Y la respuesta más común de las empresas ha sido formación — no rediseño de roles ni de flujos de trabajo. La formación está bien como primer paso, pero si solo formas sin cambiar cómo se trabaja, la gente aprende y luego vuelve a hacer lo de siempre.

5. Medir resultados reales. Eficiencia, productividad, ingresos. No “hemos adoptado IA”. El 20% que ha visto ingresos reales no llegó ahí por usar más herramientas. Llegó por medir, iterar y ser honesto con lo que funcionaba y lo que no.

La conclusión de Deloitte que importa

El informe tiene una frase que lo resume todo: “El éxito con la IA no se trata solo de aumentar la eficiencia o los ingresos. Se trata de alcanzar una diferenciación estratégica y una ventaja competitiva duradera.”

Y eso no se consigue con herramientas. Se consigue con estrategia, personas, y la capacidad de ejecutar. La tecnología está. La infraestructura se está construyendo a un ritmo sin precedentes. Lo que falta — especialmente en España — es la capacidad organizativa para aprovecharla.

El 2026 tiene todos los ingredientes para ser el año en que la IA empresarial dé el salto de la experimentación a la ejecución. Pero solo para las empresas que dejen de coleccionar pilotos y empiecen a construir capacidades reales.

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Febrero 2026

Fuentes: Deloitte “State of AI in the Enterprise 2026” (3.235 líderes, 24 países), Deloitte España, ONTSI, TechCrunch, Reuters, The Register. Los datos de inversión de Amazon y Google provienen de sus earnings calls del 5 de febrero de 2026.