Banco de España: IA no cambia empleo en 89% de empresas

Qué dice el Banco de España sobre la IA y el empleo

El 89% de las empresas españolas asegura que la inteligencia artificial no ha tenido efectos relevantes sobre su plantilla en los últimos tres años. El dato sale del estudio El uso de la inteligencia artificial por parte de las empresas españolas, elaborado por el Banco de España a partir de la Encuesta sobre la Actividad Empresarial del primer trimestre de 2026 y de información de balances.

Para un founder, la lectura es directa: si estás posponiendo la adopción de IA por miedo a que te obligue a reestructurar tu equipo, los datos del regulador no respaldan ese temor, al menos en el corto plazo. La transformación avanza, pero por otras vías.

El impacto real: casi tantas empresas suben plantilla como la bajan

Entre las compañías que sí registraron cambios, las proporciones están empatadas: alrededor del 6% redujo su plantilla y otro 6% la aumentó. No hay una tendencia generalizada a sustituir trabajadores por sistemas de IA.

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El matiz interesante aparece al segmentar por intensidad de uso. En las empresas que declaran un uso elevado de IA generativa, cerca del 13% aumentó su número de empleados, frente a un 10% que lo redujo. En las de uso moderado, el 8,5% incrementó el empleo y un 7% lo disminuyó.

Es decir: cuanto más intensiva es la adopción, más probable es que la empresa también contrate. El informe no establece causalidad, pero el patrón contradice la narrativa de que automatizar equivale a recortar.

Agricultura y construcción: el salto que nadie esperaba

El hallazgo más llamativo del estudio es el avance en dos sectores históricamente rezagados. Tanto en agricultura como en construcción, el uso de IA predictiva o generativa alcanza ya casi el 30% de las empresas, unos 20 puntos porcentuales más que en 2024.

El crecimiento se concentra en la IA generativa, que bajó la barrera de entrada al permitir producir textos, analizar información o resolver tareas con instrucciones en lenguaje natural. El informe, sin embargo, no detalla qué aplicaciones concretas usa cada compañía, así que no permite atribuir el salto a herramientas específicas.

En el otro extremo, información y comunicaciones sigue liderando con casi el 60% de empresas usuarias, frente al 40% de dos años antes. Le siguen las actividades profesionales y científicas, con alrededor de la mitad. Y aquí está la mala noticia: la brecha entre sectores se ha ampliado, porque los que ya partían de una base tecnológica mayor siguen avanzando más rápido.

Por qué las empresas adoptan IA (y no es para recortar costes)

Las motivaciones declaradas desmienten el cliché del ahorro como motor principal. En IA predictiva, el 32,5% de las empresas la usa para mejorar la calidad o fiabilidad de sus procesos; en IA generativa, el 30,7%.

La automatización de tareas aparece después: 21,5% en predictiva y 27% en generativa. También pesa la mejora de procesos ya automatizados (25,2% y 20,9%). En cambio, objetivos como ampliar la oferta, aumentar ventas o reducir costes tienen un peso relativamente menor.

Traducido a la práctica: las empresas que obtienen valor de la IA la usan para hacer mejor lo que ya hacen, no para despedir gente. Ese es el caso de negocio que conviene vender internamente.

La brecha que se agranda: el 70% todavía no la usa

Pese al avance, aproximadamente el 70% de las empresas encuestadas no ha adoptado todavía herramientas de IA. Entre las que no la usan, el 61% señala restricciones de recursos —costes de implantación y falta de personal cualificado— como principal obstáculo. Le siguen la percepción de que la tecnología no resulta útil (18%), las dificultades técnicas (11%) y las preocupaciones regulatorias o éticas (8%).

La falta de talento es transversal: alrededor de la mitad de las empresas la identifica como barrera, con porcentajes superiores al 55% en industria y energía, transporte y agricultura.

Los planes a futuro confirman esa asimetría. En los próximos tres años, el 79% de las grandes empresas prevé reforzar la formación de sus trabajadores y el 62% contempla contratar personal más especializado. Entre las pymes, esos porcentajes caen al 35% y al 17% respectivamente. La brecha de capacidades se está planificando, y no a favor de las empresas pequeñas.

Qué dicen otros medidores del mercado español

El diagnóstico del Banco de España no es un caso aislado. El Barómetro IndesIA 2026, que analizó 131.554 pymes con la colaboración de Informa, identifica señales de uso de IA en solo el 4,1% de la muestra, frente al 2,9% de la edición anterior y al 2,1% de la primera. La adopción detectable sube con el tamaño: 6,5% en medianas, 5,1% en pequeñas y 3,6% en microempresas.

Ese mismo informe señala que las pymes donde se identifica IA registran un crecimiento de ventas del 7,25%, frente al 4,34% de las que no la usan. Es una correlación, no una prueba de causalidad, pero marca una dirección.

En el plano europeo, la encuesta del Banco Central Europeo recogida por Diario de Sevilla sitúa a España con un 43% de penetración de IA en uso moderado o intensivo, por detrás de Alemania (47%) y muy por encima de Italia (26%) y Francia (22%). El mismo trabajo apunta que las pymes españolas presentan una tasa de no uso del 35%, frente al 13% de las grandes compañías.

Según El Periódico, que cita datos comparativos de Eurostat, más del 90% del tejido empresarial español está compuesto por pymes, lo que explica por qué la lentitud de las empresas pequeñas condiciona el resultado agregado del país.

Qué significa esto para tu startup

El mensaje central del informe es que la IA, hoy, no está destruyendo empleo: está redistribuyendo tareas. Y el cuello de botella real no es tecnológico, es de personas. El 61% de las empresas no usuarias cita restricciones de recursos, y la falta de personal cualificado aparece en la mitad de las respuestas.

Dos acciones concretas que puedes implementar esta semana:

Audita tus tareas repetitivas antes de comprar herramientas. El 44% de las grandes empresas anticipa reducir puestos vinculados a tareas rutinarias en los próximos tres años, mientras cerca del 20% prevé aumentar las ocupaciones analíticas. Identifica qué procesos de tu equipo son puramente mecánicos y cuáles requieren criterio, y empieza la automatización por los primeros.
Invierte en formación antes que en licencias. El 79% de las grandes empresas planea reforzar la capacitación de su plantilla, frente al 35% de las pymes. Si tu equipo no sabe evaluar los resultados de un modelo, la herramienta no te va a servir. Un plan de alfabetización en IA para tu equipo cuesta menos que un año de suscripciones mal aprovechadas.

Y una advertencia para founders con ambición de levantar capital: la asimetría entre grandes y pequeñas empresas es una oportunidad de producto. Las pymes que no adoptan lo hacen por falta de talento y de retorno claro, no por falta de interés. Quien resuelva la implantación llave en mano para negocios sin equipo técnico tiene un mercado de más del 90% del tejido empresarial español esperando.