La falta de personal cualificado es el principal obstáculo para usar IA entre las empresas españolas encuestadas, según la Encuesta sobre la Actividad Empresarial del Banco de España (noviembre de 2024, unas 6.300 empresas): el 45,8 % de las empresas encuestadas lo considera relevante o muy relevante. Le siguen el coste de adopción percibido, con el 40,8 %, y la falta de datos disponibles, con el 37,8 %. Los tres obstáculos más citados tienen que ver con personas, dinero e información.
Si diriges una pyme, esto tiene una lectura práctica: antes de comparar herramientas, conviene mirar si tu equipo sabe qué pedirles, cuánto puedes invertir sin descuidar lo demás y si tus datos están en condiciones de usarse. Este artículo ordena los tres obstáculos, los contrasta con lo que decían empleadores de la OCDE, explica cómo leer las cifras sin pasarse y propone por dónde empezar.
¿Qué frena más el uso de IA en las empresas españolas?
El módulo sobre IA de la Encuesta del Banco de España sobre la Actividad Empresarial (cuarto trimestre de 2024, unas 6.300 empresas) pidió a las empresas valorar qué obstáculos consideraban «relevantes» o «muy relevantes» para usar IA. El orden fue este:
- Falta de personal cualificado: el 45,8 % de las empresas encuestadas, lo que el Banco de España describe como el principal obstáculo, que afecta negativamente a casi la mitad de las empresas encuestadas.
- Coste de adopción percibido: el 40,8 %.
- Falta de datos disponibles: el 37,8 %.
En esa misma encuesta, el 19,9 % de las empresas encuestadas usaba algún sistema de IA. Y entre las que usaban IA, el 60 % la estaba probando o usando solo en proyectos piloto. Son cifras de una muestra del Banco de España con su propia definición de IA, predictiva o generativa, así que no son comparables con las del INE ni con las de Eurostat.
¿Qué decían los empleadores de la OCDE?
La OCDE, en su síntesis «AI and skills» (junio de 2026), recoge una encuesta a empleadores (citada como Lane, Williams y Broecke, 2023). Según esa fuente, alrededor del 40 % de los empleadores de manufacturas y de finanzas que aún no habían adoptado IA decían que la falta de competencias era la razón principal. La propia síntesis advierte de que sus datos más recientes son de finales de 2024.
No es una cifra de España ni de todos los sectores, sino de dos sectores concretos. Pero va en la misma dirección que la encuesta del Banco de España, aunque mide algo distinto: la razón principal de los empleadores que aún no habían adoptado IA, y no los obstáculos que las empresas encuestadas consideran relevantes. La falta de competencias, es decir, de personas que sepan usar la IA, aparece como un freno importante en ambos casos. Que dos fuentes distintas, de dos instituciones, en dos ámbitos distintos, apunten en la misma dirección da una pista razonable sobre dónde puede estar el cuello de botella, aunque no sirva para medirlo con precisión.
Cómo leer estas cifras (y qué no dicen)
- Son percepciones. Recogen qué obstáculos consideran relevantes las empresas encuestadas, no mediciones objetivas de cuánto frena cada cosa.
- «Relevante» o «muy relevante» no es «el único». Los porcentajes no suman 100: una misma empresa puede considerar relevantes varios obstáculos a la vez.
- La base de la pregunta no es del todo clara. El Banco de España formula la pregunta para empresas que no usan ni prevén usar IA a corto plazo, pero el texto también desglosa los obstáculos según la intensidad de uso. Por eso hablamos siempre de «empresas encuestadas» que lo consideran relevante o muy relevante, sin afirmar que son todas las empresas ni solo las que no usan IA.
- Es una muestra, no toda la población empresarial. El trabajo de campo fue del 11 al 25 de noviembre de 2024, y el artículo se publicó en mayo de 2025.
- No las hemos ponderado por tamaño ni por sector. Las cifras que citamos son las de las empresas encuestadas, sin desglosar para las pymes.
- Han pasado casi dos años. El estado de las empresas puede haber cambiado desde la encuesta.
¿Por dónde empieza una pyme si lo que falta son personas y datos?
La conclusión práctica es empezar por las personas y los datos antes de comprar tecnología. Una herramienta de IA sin alguien que sepa qué pedirle y sin información ordenada de la que alimentarse da resultados flojos, y entonces la empresa concluye que «la IA no funciona» cuando lo que falló fue la preparación. En la práctica, cada obstáculo pide una respuesta distinta:
| Obstáculo | Qué puedes hacer | Qué no resuelve la IA por sí sola |
|---|---|---|
| Falta de personal cualificado | Formar a las personas que van a usarla, por puesto y con casos de tu negocio; contar con un proveedor que oriente | No sustituye el criterio de quien revisa el resultado |
| Coste percibido | Empezar por un proceso pequeño y medir antes de ampliar | El ahorro no es automático: depende de cada negocio |
| Falta de datos | Ordenar la información de clientes, pedidos o documentos que ya tienes | No inventa datos que no existen ni arregla los mal registrados |
Un camino realista para una pyme:
- Identifica la tarea. Elige un proceso repetitivo con reglas claras y poco riesgo, como preparar presupuestos o clasificar correos.
- Revisa los datos que necesita. Si la información está dispersa o sin ordenar, empieza por ordenarla.
- Forma a quien la va a usar. Dos o tres personas bien preparadas sirven más que una herramienta que nadie domina.
- Pon un límite de gasto y de tiempo. Así el coste deja de ser una incógnita y puedes decidir con hechos.
- Mide y decide. Compara con tus propios números antes y después, y solo entonces plantéate ampliar.
Un agente de IA, que es un programa que hace tareas de trabajo por ti y te consulta lo importante, puede ayudar con la parte repetitiva, pero no reemplaza al equipo ni decide sobre personas. Si no tienes departamento técnico, tienes una guía en cómo implementar IA sin departamento de IT. Para elegir por dónde empezar según lo que te frene, por dónde empezar: elige tu primera palanca según lo que te frena. Y si quieres ver más cifras oficiales, qué frena a las pymes a usar IA según las encuestas oficiales y IA en uso real o en pruebas: lo que muestran las encuestas.
Fuentes
- Banco de España (2024): La adopción de la inteligencia artificial en las empresas españolas: un primer análisis basado en la EBAE (Boletín Económico 2025/T2, artículo 06)
- Banco de España (2024): Adoption of artificial intelligence in Spanish firms: an initial analysis based on the Banco de España Business Activity Survey (Boletín Económico 2025/T2, artículo 06)
- OCDE (2023): AI and skills: What we know so far (síntesis de la OCDE, 5 de junio de 2026)
Conclusión
Según el Banco de España, los obstáculos más citados por las empresas encuestadas para usar IA son la falta de personal cualificado (45,8 %), el coste percibido (40,8 %) y la falta de datos (37,8 %). La OCDE, por su parte, recoge que alrededor del 40 % de los empleadores de manufacturas y finanzas que aún no habían adoptado IA decían que la falta de competencias era la razón principal. Son percepciones, no mediciones, pero apuntan en una misma dirección: antes de comprar tecnología, conviene preparar a las personas y ordenar los datos.
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