Docenteo: 64% de empresas en España sigue en usos básicos de IA

El 64% de empresas españolas sigue en usos básicos de IA, según Amazon y Docenteo

El dato lo aporta el informe "Desbloqueando el potencial de la IA en España en 2026" de Amazon y lo recoge Docenteo, consultora especializada en datos, tecnología e inteligencia artificial: el 64% de las empresas españolas continúa centrada en usos básicos de la IA, sin definir qué indicadores de negocio espera mejorar. Para los fundadores de startups y los equipos directivos de pymes tech, el aviso es directo: la presión por "hacer algo con IA" sigue creciendo, pero la mayoría de las organizaciones todavía no sabe qué problema concreto quiere resolver con ella.

Por qué fracasan los proyectos de IA: las cifras que respaldan el aviso

Las declaraciones de los cofundadores de Docenteo, Álvaro Montero y Alejandro Peris, no son una opinión aislada. Encajan con cifras publicadas este año por varios de los principales analistas del sector:

Un análisis de RAND Corporation de 2025, recogido por EIN Presswire en agosto de 2026, revisó más de 2.400 iniciativas empresariales de IA y encontró una tasa de fallo cercana al 80%, con más de un tercio de los proyectos abandonados antes de llegar a producción.
El MIT Project NANDA, citado en el mismo informe, concluyó que el 95% de los pilotos de IA generativa no mostró impacto medible en la cuenta de resultados.
Gartner, también recogido en el reporte, estima que solo alrededor del 48% de los proyectos de IA llegan a producción, y que el 85% de los fallos se remontan a problemas de calidad de datos.
S&P Global, en su investigación de 2025, elevó al 42% la proporción de compañías que abandonaron al menos una iniciativa de IA ese año, frente al 17% de 2024.

El resultado que Alejandro Peris, cofundador y responsable de negocio de Docenteo, resume con una cifra que ya comparten los analistas: "más de la mitad de los proyectos de IA fracasan o no superan la fase piloto porque no tienen un ROI claro para la organización".

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Datos antes que modelos: el orden que Docenteo pide cambiar

La lectura de Docenteo es que el problema no es la tecnología, sino el punto de partida. Álvaro Montero, cofundador y responsable técnico, lo expresa así: "la conversación empieza por la tecnología cuando debería empezar por el impacto de negocio que se quiere conseguir". Antes de hablar de modelos, asistentes o automatización, la pregunta debería ser qué indicador se quiere mejorar, cuánta más eficiencia se busca y qué resultado concreto se espera.

El aviso llega en un momento en que la propia España arrastra una brecha de adopción que otros estudios confirman. El Grupo Adecco, en un estudio difundido por El Mundo en mayo de 2026 sobre 2.000 directivos de alta dirección —150 de ellos españoles—, cifra en solo el 18% las empresas españolas que creen estar desarrollando una plantilla preparada para usar IA, cuatro puntos por debajo de la media global, y en el 24% las que explican con claridad a sus plantillas cómo la IA puede generar nuevas oportunidades laborales. Solo un 6% de las compañías europeas que ya obtienen valor real de la IA son españolas, frente al 25% de Estados Unidos o el 15% de Reino Unido.

Aun así, las grandes instituciones españolas se están moviendo. El Banco de España, según publicó ABC el 3 de agosto de 2026, acaba de licitar un contrato de 6 millones de euros a tres años para incorporar servicios de IA, dentro de su plan estratégico 2025-2030. La señal desde las grandes instituciones es la misma que desde las startups: la IA entra en la agenda, pero con cautela sobre el retorno y la dependencia de proveedores.

El lado contrario: dónde sí está funcionando la IA

No todo son frenos. El 2026 Agentic Enterprise Index de Salesforce, divulgado por ZDNet en junio de 2026, muestra que el número medio de agentes de IA por organización pasó de 5 a 13 entre febrero de 2025 y abril de 2026, que el tiempo medio para crear un nuevo agente cayó un 53% hasta 1,9 días, y que 7 de cada 10 sesiones de atención al cliente ya son gestionadas de forma autónoma por agentes. Las empresas que escalan no son las que más invierten en modelos, sino las que resolvieron antes su infraestructura de datos y su gobierno del cambio, según coinciden Gartner y McKinsey en sus presentaciones de la gira Gartner Data & Analytics Summit 2026, recogidas por Tech Times.

Qué significa esto para tu startup

El aviso de Docenteo se puede traducir en tres preguntas que cualquier founder debería hacerse antes de gastar el próximo euro en IA:

¿Qué indicador de negocio va a mover el proyecto? Sin un KPI concreto —tiempo de respuesta, tasa de conversión, horas ahorradas por empleado, margen por transacción— la IA se convierte en coste, no en inversión.
¿Están los datos listos? El propio Gartner cifra en 85% los fallos de proyectos de IA que nacen de datos sucios o dispersos. Una auditoría mínima del dato suele ser más barata que el piloto que va a fallar.
¿Hay un owner del cambio dentro del equipo? Las cifras del Grupo Adecco muestran que solo el 24% de las empresas españolas comunica con claridad a su plantilla cómo la IA afecta a su trabajo. Sin esa comunicación, la herramienta no se adopta y el ROI no aparece.

Dos acciones concretas esta semana:

Define, en una sola página, el caso de uso, el KPI de éxito y el coste máximo aceptable de tu próximo piloto de IA. Si no puedes escribirlo en cinco líneas, el proyecto no está listo.
Mide la calidad del dato que alimenta ese caso de uso antes de elegir el modelo. Una tarde de auditoría ahorra meses de iteración sobre salidas poco fiables.