Según Eurostat, en 2025 usaba tecnologías de inteligencia artificial el 55,03 % de las grandes empresas de la UE, frente al 17 % de las pequeñas (las medianas, el 30,36 %). Los datos se refieren a empresas de 10 o más empleados. Visto así, ser pequeño parece una desventaja clara: las grandes van por delante y la distancia es notable.
Pero ese dato responde a una pregunta (quién usa IA) y tú quieres responder a otra (si una empresa pequeña puede producir tanto como una grande). Son preguntas distintas. En este artículo repasamos qué dicen los estudios que hemos podido verificar, qué parte de la diferencia parece depender del tamaño y cuál de decisiones que se pueden cambiar, y qué no deberíamos concluir todavía.
Qué dicen los datos
- Adopción por tamaño (Eurostat, 2025). 17 % de las pequeñas, 30,36 % de las medianas y 55,03 % de las grandes empresas de la UE con 10 o más empleados usaban IA. No incluye microempresas.
- Efecto de adoptar IA (BIS, 2026). Un estudio del Banco de Pagos Internacionales con datos de más de 12.000 empresas no financieras de la UE y EE. UU. estima que adoptar IA aumenta el nivel de productividad laboral de la empresa un 4 %. Las ganancias son mayores en las empresas medianas y grandes y dependen de inversiones complementarias en software, datos o formación de la plantilla. Las pequeñas capturan menos ganancia.
- Pequeños empresarios con una herramienta suelta (Harvard Kennedy School, 2023). En un experimento de campo con empresarios de Kenia que recibieron un asistente de negocio por WhatsApp, no se pudo rechazar que el efecto medio fuera nulo. Por subgrupos, quienes ya rendían bien mejoraron algo más de un 15 %, y quienes rendían peor empeoraron en torno a un 8 %.
- Quién se beneficia más (NBER, 2025). En un estudio con 5.179 agentes de atención al cliente, la productividad subió un 14 % de media y un 34 % en las personas noveles o menos cualificadas, con un impacto mínimo en las más experimentadas.
- Qué explica el impacto (Microsoft, 2026). En una encuesta a 20.000 usuarios de IA en diez mercados, los factores organizativos (cultura, apoyo de los jefes y prácticas de talento) explican más del doble del impacto declarado que los factores individuales, como la actitud o el comportamiento: 67 % frente a 32 %.
Cómo leerlos (y qué no dicen)
Antes de sacar conclusiones, conviene tener presentes cinco límites:
- Adoptar no es producir. Los datos de Eurostat cuentan cuántas empresas usan alguna tecnología de IA (varias tecnologías agrupadas, no solo la generativa). No miden resultados.
- El «pequeño» de Eurostat no es tan pequeño. Empieza en 10 empleados. Según el DIRCE del INE (1 de enero de 2025), el 54,4 % de las empresas activas en España no tenía ningún asalariado y el 81,6 % tenía dos o menos. Esas cifras incluyen autónomos y otras unidades sin plantilla, así que no describen a las pymes con equipo, pero recuerdan que muchos negocios son mucho más pequeños que los que mide Eurostat.
- El estudio del BIS es una estimación a corto plazo. Los propios autores aclaran que los efectos a más largo plazo son inciertos, y no es un experimento sino una estimación estadística.
- El experimento de Kenia no es España. Pero es útil por lo que enseña: darle una herramienta a alguien, sin más, no asegura nada, y puede ir mal para quien aún no domina su negocio.
- La encuesta de Microsoft procede de una empresa que vende IA y el impacto es un índice construido con lo que declaran los propios usuarios. No es una medida objetiva de productividad.
Ninguno de estos estudios compara la productividad de una pyme y de una gran empresa «a igualdad de todo lo demás». No podemos afirmar con ellos que ser pequeño no importe, ni que sí.
Qué parte es tamaño y qué parte es proceso
Lo que sí sugieren los datos es una pista útil. El estudio del BIS no dice que la IA funcione mejor por tener muchos empleados, sino que las ganancias dependen de inversiones complementarias: software, datos y formación. Y el de Microsoft apunta a que lo que pesa más es la organización (cultura, apoyo de los jefes, prácticas de talento), no la actitud individual. Ninguna de esas cosas es el tamaño en sí. Son decisiones.
| Ventaja habitual de la grande | Ventaja habitual de la pequeña | Qué cambia con IA | |
|---|---|---|---|
| Recursos | Presupuesto y equipos especializados | Menos burocracia para decidir | Reduce el coste de tareas repetitivas para todos |
| Datos | Mucho histórico, a menudo disperso | Poco volumen, pero a mano y conocido | Importa más ordenarlos que tener muchos |
| Cambio | Muchos departamentos que coordinar | Un cambio de proceso puede hacerse en semanas | La rapidez para reorganizarse cuenta |
| Revisión | Equipos que pueden revisar | Poca gente y poca holgura para errores | Exige criterio humano en lo importante |
| Formación | Planes de formación estables | Formación improvisada | Hay que formar por puestos, no solo comprar herramientas |
Y la parte menos cómoda: la pequeña también tiene desventajas reales. Menos manos para revisar, menos margen para equivocarse y, según el BIS, menos ganancia capturada por ahora. La IA no iguala nada de forma automática. Lo que hace es abaratar tareas que antes exigían mucha gente, lo que abre una vía para que una pyme acorte distancias, siempre que ordene sus procesos, sus datos y la formación de su equipo.
Qué hacer con esto
Si diriges una empresa pequeña y quieres usar estos datos para decidir, una secuencia razonable:
- Escoge un proceso repetitivo y medible: presupuestos, atención de consultas, facturas o seguimiento de pedidos.
- Pon en orden el procedimiento y los datos antes de automatizar. Si el proceso es caótico, la IA acelerará el caos.
- Forma al equipo por puestos, no con un curso general que nadie traslada a su trabajo.
- Mide antes y después con tus propios números: tiempo por tarea, errores corregidos, consultas atendidas.
- Mantén una persona decidiendo en lo importante: precios, clientes clave, asuntos legales o fiscales.
Producir como si tuvieras más trabajadores es una meta de capacidad, no una promesa de resultado. Con un agente de IA bien definido puedes absorber tareas que hoy te quitan horas, pero necesita supervisión y mejora continua, igual que cualquier persona nueva. Si dudas del tamaño que necesitas, en Qué tamaño de empresa necesita ya un agente de IA propio lo tratamos con más detalle, y La curva de adopción de la IA en las pymes españolas ayuda a ver en qué punto estás. Para comparar con el coste de contratar, tienes Agente de IA vs contratar a una persona más.
Fuentes
- Eurostat (2025): Use of artificial intelligence in enterprises (Statistics Explained)
- Banco de Pagos Internacionales (2026): AI adoption, productivity and employment: evidence from European firms
- Harvard Kennedy School, Center for International Development (2023): The Uneven Impact of Generative AI on Entrepreneurial Performance
- NBER / Quarterly Journal of Economics (2025): Generative AI at Work
- Microsoft (Work Trend Index, 2026): 2026 Work Trend Index report: Agents, human agency, and opportunity
- INE (2025): Nota de prensa: Directorio Central de Empresas (DIRCE), 1 de enero de 2025
Conclusión
Los datos muestran que las empresas grandes adoptan más IA y que las ganancias estimadas son mayores en las medianas y grandes. Pero esas ganancias dependen de software, datos, formación y organización, que son cosas que una pyme puede trabajar. Ser pequeño no es una sentencia, pero tampoco es neutro: exige más orden y más criterio.
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