La empresa media gasta 2.068 $ por empleado en IA. Pregúntate qué te devuelve.

Cuánto gastan realmente las empresas en IA y de dónde sale la cifra

Empieza por la fuente, porque es inusualmente buena. El documento de trabajo 34836 del NBER encuesta a casi 9.000 directores financieros, consejeros delegados y altos ejecutivos de empresas de Estados Unidos, el Reino Unido, Alemania, Australia, Canadá, México y Sudáfrica, en el verano de 2026. El mismo equipo de investigación —economistas del Banco de Inglaterra, la Fed de Atlanta, el Bundesbank y la Universidad Macquarie— ya había hecho las mismas preguntas en invierno, y las dos oleadas están incorporadas en la versión revisada. Es un documento de trabajo, no revisado por pares, y sus cifras son lo que los directivos declaran sobre sus propias empresas, no algo que haya comprobado un auditor. Tómalo como el mejor mapa disponible, no como el territorio.

Las cifras principales, tomadas del propio resumen del documento (todas en dólares estadounidenses):

• El 78 % de las empresas usa IA.
• Las empresas estadounidenses esperan gastar unos 2.000 $ por empleado en gasto relacionado con la IA en 2026.
• Eso implica unos 300.000 millones de dólares de gasto anual agregado en toda la muestra.
• El 2 % de las empresas concentra más de la mitad del total.

El detalle que hay detrás de la media es más útil que la media. En un artículo complementario firmado por tres de los propios autores del documento, publicado en el macroblog de la Fed de Atlanta en mayo de 2026, la cifra por empleado se desglosa por año y por sector. La pregunta de la encuesta agrupa a propósito todo: software, servicios de suscripción, hardware, formación de los trabajadores y soporte del personal de informática. Así que la cifra de «2.068 $» cubre toda la partida de IA del presupuesto de una empresa, nómina de informática incluida, y no solo la factura de una licencia.

Dos cosas llaman la atención. La primera, el gasto sube rápido, en torno al 50 % en un año, lo que indica que sigue siendo un presupuesto que se está construyendo y no uno ya asentado. La segunda, la horquilla entre sectores es enorme: un despacho de abogados o una consultora dedica por cabeza cuatro veces lo que dedica una fábrica. Si tu negocio se parece más a la fábrica, esa cifra de servicios es el problema de otro, no tu objetivo.

El agregado también pasa una comprobación independiente. La estimación ascendente del propio documento, unos 280.000 millones de dólares, encaja con el AI Index 2026 de Stanford HAI, que sitúa el gasto de las empresas estadounidenses en 285.000 millones de dólares. Dos equipos contando de forma distinta y quedándose a menos de un 2 % de distancia es lo más parecido a un hecho que hay en este terreno.

La media no es la cifra que debes copiar

Aquí está la trampa de esa tabla. Dice «media», y la distribución que hay detrás tiene una cola larguísima. Sin recortar, la cifra por empleado es de 3.108 $; los investigadores recortan los extremos en el percentil 99 (limitan la cifra de los que más gastan) y el número baja a 2.068 $. Un tercio de la media lo sostienen un puñado de empresas cuyo presupuesto de IA se mide en millones.

La afirmación más limpia es la de la concentración: el 2 % de las empresas concentra más de la mitad de todo el gasto en IA. Eso no es un fenómeno de empresas pequeñas, y significa que la frase «la empresa media gasta 2.068 $» no describe, en sentido estricto, a nadie. No hay una empresa mediana sentada en 2.068 $ con un presupuesto corriente; hay un grupo grande que gasta bastante por debajo y un grupo pequeño que gasta muchísimo por encima.

Para un negocio de cinco a cincuenta personas, eso cambia la pregunta de «¿voy con el ritmo?» a «¿cuál es mi cifra y puedo justificarla?». Son dos preguntas distintas y solo la segunda tiene una respuesta sobre la que puedas actuar. La adopción, mientras tanto, ya está casi saturada: el 78 % de las empresas afirma usar IA y, en la oleada de invierno anterior, el mismo equipo encontró un 69 % en cuatro países, con Estados Unidos en el 78 % y Australia en el 59 %, y la generación de texto como la aplicación más común, en el 41 % de las empresas (resumen del NBER Digest, mayo de 2026). Usar IA ya no te diferencia. Gastar en ella con criterio quizá sí.

Nada de esto aboga por gastar menos por principio. Aboga por negarte a tomar como objetivo de tu presupuesto una cifra que unos pocos gigantes tiran hacia arriba, y por construir tu propia cifra a partir de tu propio proceso.

El gasto se mueve en meses; la productividad, en años

Ahora viene lo que decide si el dinero mereció la pena. A los mismos directivos que pronosticaron el gasto se les preguntó qué había hecho en realidad la IA con la productividad laboral de su empresa en los tres años anteriores y qué esperaban para los tres siguientes. La respuesta declarada es de 0,2 puntos porcentuales de crecimiento anual de la productividad laboral en los últimos tres años, frente a una expectativa de 0,6 puntos al año para los tres siguientes. En la oleada anterior de la misma encuesta, la ganancia de productividad esperada a tres años era del 2,25 %, con una reducción prevista de plantilla del 1,2 %.

Léelo como un pronóstico de un pronóstico. Los directivos no mienten: 0,2 puntos son un efecto real y positivo, y concuerdan con lo que encuentra el trabajo econométrico independiente. El documento de trabajo 1325 del BIS, publicado en enero de 2026, cruzó datos de más de 12.000 empresas no financieras de la UE y de Estados Unidos y situó la ganancia de productividad por adoptar IA en un 4 % del nivel de productividad laboral, sin efecto adverso sobre el empleo a corto plazo. Un 4 % de un nivel y 0,2 puntos de una tasa de crecimiento son animales distintos, pero los dos dicen lo mismo: la ganancia es real y no es el doble que insinúa la presentación de ventas.

El dato que menos gusta está en el segundo hallazgo del documento del BIS. El beneficio de productividad «se concentra en las empresas medianas y grandes». Las empresas con tamaño suficiente para tener a alguien cuyo trabajo sea encajar la herramienta en el proceso son las que se quedan con la ganancia. Una empresa de diez personas compra las mismas licencias y captura menos, porque no tiene a nadie libre para hacer ese encaje.

Así que la pregunta del presupuesto y la del calendario son la misma. Si apruebas una suscripción mensual con la promesa de un salto de productividad, estás comprando una curva que históricamente tarda unos tres años en doblarse, y esa curva es más dura para las empresas con una capacidad de implantación que quizá no tengas. Las empresas que cierran la brecha rara vez son las que compraron más licencias. Son las que cambiaron un proceso y lo dejaron cambiado.

La aritmética para una empresa de diez personas

Los baremos no sirven de nada hasta que metes tus propios números. Coge una empresa de reformas de diez personas: un alicatador, dos aprendices, una persona de administración, un comprador y el dueño. Supón que la pregunta del presupuesto de IA es la que el dueño se está haciendo en serio: merece la pena poner una herramienta delante del proceso de presupuestar, que es donde la empresa pierde más tardes.

Supón, dicho claramente como supuestos y no como conclusiones: la empresa saca tres presupuestos al día entre la persona de administración y el dueño; cada presupuesto lleva 40 minutos de notas de medición, búsquedas de producto y tecleo, así que unas dos horas al día del tiempo de la empresa; el coste medio de una hora de ese tiempo, contando salario, impuestos y la hora del propio dueño puesta a precio realista, es de 35 $ (precio en EE. UU.). Eso son 70 $ por día laborable, o unos 15.400 $ al año solo en presupuestar.

Ahora pon precio a la alternativa. Con los 2.068 $ por empleado de la encuesta, el presupuesto de IA «medio» de una empresa de diez personas sería de 20.680 $ al año. Eso es más que el coste entero del proceso que supuestamente debe mejorar. Esta es la comparación más útil que te da el baremo: la empresa media gasta, por cabeza, más de lo que la mayoría de las pymes pierde en un solo proceso, y eso solo es racional si el gasto se reparte entre muchos procesos a la vez.

Dale la vuelta y cuenta lo que tendría que ahorrar la herramienta. Un asistente de presupuestos a 30 $ por usuario, usado por dos personas, son 720 $ al año. Para merecer la pena con una ratio de 3:1 tiene que liberar unos 2.160 $ del tiempo de administración: unas 62 horas, o 37 minutos de trabajo a la semana. Ese es el listón real: una hora a la semana, no «una revolución». Si la herramienta ahorra 15 minutos a la semana, no es un fracaso, pero tampoco merece la pena el coste de cambiar.

Y no pierdas de vista la partida completa de IA, porque la definición de gasto en IA de la encuesta incluye formación y soporte informático. Una suscripción de 720 $ con dos días de puesta en marcha y una persona media jornada a la semana manteniéndola no es una decisión de 720 $. La cifra que debes llevar a la conversación del presupuesto es la suscripción más las horas, y las horas suelen ser la mitad más grande.

Cómo fijar tu propia cifra

El baremo es un punto de referencia, no un plan. Monta el plan en este orden, y hazlo de una sentada en lugar de a lo largo de un trimestre.

1. Elige un proceso y apunta lo que te cuesta hoy. Cuenta las horas y las personas, no la frustración. Dos horas al día de presupuestar son un coste; «presupuestar es una pesadilla» no lo es.
2. Fija el listón antes de comprar. Decide el ahorro mínimo que hace que la herramienta merezca la pena, por ejemplo 30 minutos semanales de tiempo real, y ponlo por escrito. Es la frase que te protege de una demo convincente.
3. Pon precio a la partida completa, no a la licencia. Suscripción más puesta en marcha más los minutos recurrentes que alguien dedica a darle contexto y a revisar lo que produce. Suma la revisión sin rebajarla; suele ser la partida que se come el retorno.
4. Compárate con la cifra del sector, no con el titular. Si trabajas en manufactura o en oficios, la cifra relevante es la de 900 $, y estar por debajo es lo normal, no un atraso.
5. Ponle fecha de revisión. Un trimestre, el mismo proceso, la misma medición. Si el ahorro no se ve, cancela sin ceremonia. El propio estudio concluye que los grandes gastadores se concentran en un club pequeño, y entrar en él no tiene premio.
6. Solo entonces plantéate un segundo proceso. Repartir la IA en capas finas por cinco procesos es como una empresa acaba con una partida de IA grande y un retorno que no puede medir.

Fíjate en lo que no está en esa lista: un objetivo de gasto por empleado. Ir del baremo hacia atrás hasta una compra es el error al que invita la tabla del principio. El baremo te dice si tu cifra se sale mucho de tu sector. No te dice qué comprar.

Cuándo la cifra correcta es cero

Hay empresas que este trimestre no deberían gastar en IA, y la evidencia lo dice con más claridad de la que usará cualquier proveedor.

Si todavía no tienes el proceso por escrito, no lo automatices. Una herramienta montada sobre un proceso improvisado produce resultados improvisados más rápido, y lo primero que harás es volver a contratar ese tiempo en forma de revisión. La versión medida de esto es la carga de revisión: los mismos directivos que pronostican grandes ganancias declaran también que buena parte del tiempo ahorrado vuelve a irse en comprobar lo que produce la herramienta. Ese es el coste que esconde la cifra de 2.068 $.

Si estás por debajo de unas diez personas y tu trabajo es variado —trabajos a medida, proyectos puntuales, un oficio en el que cada obra es distinta—, el hallazgo del BIS se aplica con toda su fuerza. Las ganancias de productividad que midieron se concentran en las empresas medianas y grandes, y una empresa sin capacidad de implantación de sobra es la que menos probabilidades tiene de cobrarlas. Esperar un año es una estrategia, no una falta de ambición.

Si la única razón por la que te planteas usar IA es que el 78 % de las empresas la usa, eso no es una razón. Una adopción casi saturada significa que la herramienta ya ha dejado de ser una ventaja; lo que sigue escaseando es saber a qué proceso apuntarla. Y si eres autónomo o una empresa de una sola persona, ten en cuenta que estas encuestas apenas te cubren. La muestra son empresas, y las más pequeñas son las menos representadas (NBER Digest, mayo de 2026). Las medias publicadas son, para ti, una extrapolación sobre un hueco en los datos.

Hay una versión de esto en la que no gastar nada es la opción agresiva: quédate con el dinero, mantén el proceso manual y vuelve a mirarlo cuando el proceso se haya estabilizado o cuando exista una herramienta que encaje sin necesidad de un proyecto. Con la IA, a las que mejor les va rara vez son las que empezaron antes; suelen ser las que empezaron por un proceso que estaba listo.

Preguntas frecuentes

¿Cuánto gasta la empresa media en IA por empleado?

Unos 2.068 $ por empleado en 2026 en la encuesta del NBER y sus coautores, frente a 1.358 $ en 2025. La pregunta sumaba software, suscripciones, hardware, formación y soporte del personal de informática, así que es una partida total de presupuesto de IA y no un coste de licencia. En manufactura la cifra se acerca a 900 $, y en servicios profesionales y empresariales es de 3.470 $.

¿Son 2.000 $ por empleado un buen objetivo para una pyme?

No. La media la tiran hacia arriba un número pequeño de grandes gastadores: el 2 % de las empresas concentra más de la mitad de todo el gasto en IA, y la cifra antes de recortar los valores atípicos es 3.108 $ en lugar de 2.068 $. Úsala para comprobar si te sales mucho de tu sector, no como un objetivo de gasto que cumplir.

¿Con qué rapidez debe esperar una pyme que la IA le salga rentable?

Más despacio de lo que sugiere la orden de compra. En la misma encuesta, los directivos atribuyeron a la IA 0,2 puntos porcentuales de crecimiento anual de la productividad laboral en los tres años anteriores, mientras esperaban 0,6 puntos al año para los tres siguientes. Un trabajo independiente sobre más de 12.000 empresas sitúa el efecto sobre el nivel en torno al 4 % y lo encuentra concentrado en las empresas medianas y grandes.

¿Qué debo medir antes de aprobar una suscripción de IA?

Dos cifras: lo que cuesta hoy el proceso en horas y en dinero, y el ahorro mínimo que haría que la herramienta mereciera la pena. Después pon precio a la partida completa (suscripción más puesta en marcha más los minutos recurrentes que se dedican a alimentarla y a revisarla) y fija una fecha de revisión a un trimestre vista. Si en esa fecha el ahorro no se ve, cancela.