Tres de cada diez empresas españolas han pausado sus proyectos de IA porque no saben cómo aplicarla

Aunque la mitad de las compañías del país ya invierte en soluciones basadas en IA, una de cada cuatro iniciativas acaba fracasando y casi tres de cada diez han sido directamente pausadas al no saber cómo aplicarlas, según datos de la empresa tecnológica Qlik.

La paradoja es evidente: España encabeza la adopción de IA en Europa, con un 78% de los profesionales utilizándola de forma habitual en su trabajo, por delante del Reino Unido e Italia. Así lo refleja el estudio 'AI at Work 2025: Momentum Builds, But Gaps Remain', publicado por Boston Consulting Group (BCG), que destaca que el país ha pasado del 59% al 78% de adopción en apenas tres años.

Este avance pone de manifiesto una madurez digital creciente, impulsada por un ecosistema tecnológico vibrante, un tejido empresarial ágil y un entorno de innovación consolidado. Sin embargo, el gran reto ya no es incorporarla, sino lograr que genere valor real. Muchas organizaciones aún no han acometido los cambios operativos necesarios para aprovechar todo su potencial.

«Para traducir este liderazgo en impacto real de negocio necesitamos más ambición transformadora. No basta con incorporar herramientas de IA: es fundamental rediseñar procesos de forma integral y alinear talento y tecnología con la estrategia», explica Alfonso Abella, Managing Director & Senior Partner de BCG.

Las empresas que realmente están generando valor son aquellas que han ido más allá del simple despliegue de herramientas y han transformado sus modelos de trabajo. En cambio, muchas otras siguen estancadas en aplicaciones superficiales —como el uso de chatbots para consultas básicas— que no suponen mejoras estructurales. «Muchos proyectos fracasan porque no se puede definir o concretar su impacto», señala Nick Magnuson, jefe de inteligencia artificial de Qlik. «La gente no sabe cómo aplicarlos o cómo hacerlos útiles», añade.

Además de la falta de visión estratégica, las organizaciones se enfrentan a obstáculos estructurales. Entre ellos, la escasez de talento especializado, las restricciones regulatorias y, especialmente, la baja confianza en los propios datos. La IA depende de información precisa y fiable, pero muchas compañías reconocen no confiar plenamente en su calidad. Esta desconfianza se extiende a empleados, directivos e incluso clientes, afectando directamente a las decisiones de inversión. No es casualidad que las partidas para proyectos de IA hayan caído un 61% en los últimos años.

El informe de BCG advierte también de un desfase entre adopción y preparación. Solo el 36% de los profesionales se siente suficientemente formado para trabajar con IA y apenas uno de cada cuatro empleados de primera línea recibe orientación de sus superiores sobre cómo usar estas herramientas en su día a día. En este contexto, la promesa de la IA como motor de eficiencia y crecimiento aún no se cumple en muchos casos.

La dimensión humana de este fenómeno no puede pasarse por alto. La irrupción de estas herramientas genera una creciente inquietud en el mercado laboral. Según el estudio HR & Payroll Pulse de SD Worx, el 31% de los trabajadores españoles teme que la IA vuelva obsoletas algunas de sus tareas, una cifra superior a la media europea (27%). Y aunque el uso habitual de la IA ha aumentado en el país del 15% al 22% en solo un año, más de la mitad de los empleados cree que su trabajo cambiará radicalmente en los próximos tres años.

Este sentimiento es especialmente fuerte entre los menores de 35 años: uno de cada tres anticipa una transformación profunda de su actividad profesional. Como coinciden los expertos, la IA no sustituirá el trabajo humano, pero sí lo redefinirá. Preparar a las organizaciones —y a las personas— para ese cambio será la clave para que el liderazgo digital de España se traduzca, al fin, en valor sostenible.

«No sabría qué decirte, un día hay aranceles y al día siguiente no los hay». Esta es la sensación general que tienen los agentes del sector, aunque son positivos porque no creen que nos afecten mucho», añaden. Las medidas proteccionistas de la administración Trump han puesto en el punto de mira sectores clave para el desarrollo de la inteligencia artificial: el acero, el aluminio y los semiconductores.

Materiales esenciales para construir y mantener centros de datos, las auténticas fábricas digitales donde se alojan y procesan los modelos de IA. Según los analistas, los aranceles, si finalmente salieran adelante, encarecerán la construcción de estas infraestructuras, afectando a su estructura física, a los sistemas de refrigeración, a los bastidores de servidores y a las canalizaciones de cableado.

Las consecuencias van más allá. La industria de los semiconductores, especialmente las GPU de alto rendimiento diseñadas para IA, también sufre el impacto. Aunque algunos chips quedan exentos, las cadenas de suministro son tan globales e interconectadas que cualquier distorsión acaba afectando a todo el sector. «Si construir centros de datos es más caro, también lo será operar sistemas de IA», advierten los expertos.