IA en España 2025: adopción, barreras y oportunidades reales

TL;DR

España crece en adopción de IA (36% anual) pero sigue lejos de líderes como UAE (64%) o Singapur
La mayoría es adopción superficial (ChatGPT, Copilot), no transformación real
Tres frenos: escasez de talento, parálisis regulatoria, cultura del “ya veremos”
Sectores de oportunidad: turismo, agrotech, salud, renovables, industria
La IA es un multiplicador: si sabes, te hace más rápido; si no, te equivocas más rápido

El uso de IA en empresas españolas pasó del 12.4% en 2024 al 36% de crecimiento anual en 2025. Madrid y Cataluña lideran con más del 20% de adopción. Andalucía está en el 16.8%.

Trabajo en remoto para una empresa de Sevilla. Uso IA todos los días. Y tengo bastantes reflexiones sobre qué significan estos números en contexto global.

España en el contexto global

Los datos de Microsoft revelan una brecha que debería preocuparnos:

Región	Adopción IA
UAE	64%
Singapur	61%
Corea del Sur	30%+
Norte Global (media)	24.7%
Sur Global (media)	14.1%
España	~20% (estimado)

El caso de Emiratos Árabes es revelador. No es casualidad que lideren: desde 2017 tienen un Ministerio de Inteligencia Artificial (el primero del mundo). Han invertido sistemáticamente en infraestructura, educación y políticas pro-IA durante casi una década.

Mientras tanto, la brecha entre Norte y Sur global se está ampliando, no reduciendo. Hace 6 meses era 9.8 puntos; ahora es 10.6.

La adopción real vs. la adopción declarada

Cuando una empresa dice que “usa IA”, puede significar muchas cosas:

Alguien tiene ChatGPT Plus
Hay un chatbot en la web
Usan Copilot en Office
Tienen modelos de ML en producción

No es lo mismo. El 36% de crecimiento suena impresionante, pero la mayoría es adopción de herramientas, no transformación real.

Según el Cluster IA Madrid, la foto actual es de claroscuros:

Lo que funciona:

Marketing digital lidera: automatización de campañas, personalización, análisis predictivo
Banca y seguros invirtiendo fuerte: detección de fraude, scoring de riesgo, atención al cliente
Ecosistema de startups activo en Barcelona y Madrid

Lo que no funciona:

Adopción muy desigual entre sectores y tamaños de empresa
Las pymes van muy por detrás de las grandes corporaciones

Los tres grandes frenos de España

1. El desierto de talento

No hay suficientes profesionales de IA en España. Los que hay, son disputados por las grandes tech con salarios que las empresas locales no pueden igualar.

El problema es estructural:

Las universidades producen graduados, pero el ritmo de cambio en IA supera cualquier plan de estudios
La formación práctica es escasa: sobran cursos teóricos, faltan proyectos reales
El talento senior emigra a hubs tech europeos o trabaja en remoto para empresas extranjeras

2. La parálisis regulatoria

La Ley de IA Europea es probablemente la regulación más completa del mundo. Eso está bien. El problema es la incertidumbre durante la implementación.

Muchas empresas están en modo “esperar y ver”:

¿Qué sistemas de IA se consideran “de alto riesgo”?
¿Qué documentación necesito para cumplir?
¿Qué multas me arriesgo si me equivoco?

La regulación bienintencionada puede convertirse en barrera de entrada. Las empresas grandes tienen departamentos legales para navegar esto. Las pymes no.

3. La cultura del “ya veremos”

Este es el freno más difícil de cuantificar pero probablemente el más importante.

Hay una actitud extendida de que la IA es “para los de Silicon Valley”, que “ya llegará cuando esté más madura”, que “mi sector es diferente”.

Es la misma actitud que hizo que muchas empresas llegaran tarde a internet, tarde al móvil, tarde al cloud. Y luego tocó correr.

Qué veo en la práctica

En mi trabajo con datos, la IA ha cambiado cosas concretas:

Lo que funciona: generación de código, documentación, depuración de DAX, explicar conceptos técnicos, análisis exploratorio de datos, automatización de tareas repetitivas.

Lo que no funciona (todavía): sustituir el criterio humano sobre qué datos importan, entender el contexto de negocio sin que se lo expliques, detectar errores que requieren conocimiento del dominio. He documentado los tipos de fallos que cometen los LLMs y cómo lidiar con cada uno.

La IA es un multiplicador. Si sabes lo que haces, te hace más rápido. Si no sabes, te ayuda a equivocarte más rápido.

Sectores de oportunidad en España

¿Dónde están las oportunidades reales para IA en España?

Turismo: somos potencia mundial. La personalización de experiencias, pricing dinámico, y optimización de operaciones tienen un ROI claro.

Agrotech: agricultura tecnificada, optimización de riego, predicción de cosechas. Tenemos el clima, tenemos el sector, falta la tecnología.

Salud: diagnóstico asistido, gestión de historiales, optimización de recursos hospitalarios. El Sistema Nacional de Salud podría ser un early adopter masivo si hay voluntad política.

Energías renovables: España lidera en solar y eólica. La IA puede optimizar generación, distribución y almacenamiento.

Industria: manufactura inteligente, mantenimiento predictivo, control de calidad. Tenemos base industrial en País Vasco, Cataluña, Valencia que podría beneficiarse enormemente.

El gap Madrid/Cataluña vs. resto

El 20%+ en Madrid y Cataluña vs. 16.8% en Andalucía refleja algo real: la concentración de empresas tecnológicas y startups.

Pero el teletrabajo está cambiando esto. Puedes trabajar desde Sevilla para una empresa que está adoptando IA agresivamente. La ubicación física importa menos que hace 5 años.

Lo que sí importa es la cultura de la empresa. Si tu empresa ve la IA como amenaza en vez de herramienta, da igual que estés en Madrid o en un pueblo de Jaén.

Lo que deberían hacer las empresas

Si estás pensando en implementar IA en tu empresa, te recomiendo leer primero lo que nadie te cuenta de implementar IA en una PYME. Spoiler: el 80% de proyectos fracasan por expectativas irreales.

1. Empieza pequeño, pero empieza

No necesitas un proyecto de transformación digital de 2 años. Identifica un proceso manual repetitivo y automatízalo con IA. Un chatbot interno. Un clasificador de emails. Un asistente de código. Algo concreto, medible, que genere aprendizaje.

2. Invierte en formación interna

Es más barato formar a tu equipo actual que competir por talento externo. Cursos de prompt engineering, introducción a ML, ética de IA. No todos serán expertos, pero todos deberían entender lo básico.

3. Prototipa antes de escalar

Usa APIs de OpenAI, Claude o modelos open-source para validar ideas rápido. No construyas infraestructura propia hasta que hayas demostrado valor. El coste de experimentar nunca ha sido más bajo. Y no te cases con ningún modelo: usa el que funcione mejor para tu tarea.

4. Colabora con el ecosistema

Universidades, startups, centros de investigación. España tiene más recursos de los que aprovechamos. CDTI, programas europeos, aceleradoras. El dinero está ahí para quien lo busca.

5. No esperes a tener certeza regulatoria

La regulación se clarificará con el tiempo. Mientras tanto, aplica principios básicos: transparencia, no discriminación, protección de datos. Si tu uso de IA es ético y responsable, estarás bien posicionado cuando lleguen las reglas definitivas.

Lo que deberías hacer tú

Si trabajas con datos en España:

Aprende a usar las herramientas: Claude, ChatGPT, Copilot, lo que sea. No para sustituir tu trabajo sino para aumentarlo. La curva de aprendizaje es corta y el beneficio es inmediato.

Entiende las limitaciones: la IA alucina, no tiene contexto de tu negocio, y necesita supervisión. No automatices sin revisar.

Documenta cómo la usas: tanto para ti como para tu empresa. El valor está en saber qué funciona y qué no en tu contexto específico.

Comparte conocimiento: escribe, enseña, presenta. Cada persona que ayudes a subir al tren de la IA reduce la brecha en tu entorno.

Predicción 2025-2026

Veremos una bifurcación clara:

Los que se mueven: acelerarán adopción, capturarán ventajas competitivas, atraerán talento.

Los que esperan: seguirán esperando, perderán terreno, y eventualmente tendrán que adoptar desde una posición de desventaja.

La diferencia entre ambos grupos no será principalmente de recursos. Será de mentalidad.

España tiene todo lo necesario para estar en el primer grupo. El 16.8% de Andalucía será 30% en dos años. La pregunta es si estarás entre los que lo aprovechan o los que lo sufren.

¿Cómo ves el estado de la IA en tu sector? ¿Qué barreras encuentras?