Las pymes que aplican analítica avanzada e IA son hasta un 45% más eficientes

La transformación digital de las pymes españolas ha entrado en una fase crítica. Ya no basta con recopilar información: el reto es transformar los datos en conocimiento accionable que permita tomar decisiones en el momento adecuado. h&k advierte que las empresas que no modernicen sus plataformas de datos perderán agilidad y capacidad de reacción.

 

La brecha entre tener datos y convertirlos en decisiones

En 2026, la analítica avanzada impulsada por IA se ha convertido en el principal factor de competitividad, abriendo una brecha clara entre las empresas que actúan y las que se quedan atrás.

Los datos lo confirman. Las compañías que adoptan inteligencia artificial logran mejoras de productividad de hasta el 7%, según el Banco de España, mientras que consultoras como KPMG elevan ese impacto hasta entre el 20% y el 45% en eficiencia operativa. Sin embargo, la adopción sigue siendo mínima: solo un 2,9% de las pymes industriales utiliza IA, según el Barómetro de IndesIA 2025.

“Ya no se trata tanto de qué empresas se digitalizan, sino de cuáles son capaces de convertir los datos en decisiones de negocio en tiempo real”, afirma Javier Tejada, copresidente de la consultora tecnológica h&k.

Las pymes que avanzan con éxito parten de una evaluación realista de su punto de partida, identifican qué datos tienen, cómo los usan y cómo se alinean con sus objetivos de negocio. A partir de ahí, definen hojas de ruta basadas en casos de uso concretos en áreas como operaciones, finanzas o marketing, capaces de generar valor en plazos cortos.

Este enfoque evita proyectos aislados o pilotos sin continuidad y facilita que la analítica y la IA se integren de forma natural en los procesos existentes.

 

Las plataformas de datos modernas son el nuevo requisito mínimo

La modernización de las plataformas de datos se ha convertido en un factor determinante. En 2026, las pymes necesitan arquitecturas capaces de trabajar en tiempo real, integrar múltiples fuentes de información, y escalar de forma flexible. Sin estas capacidades, los modelos analíticos y de IA no pueden desplegarse con impacto real.

La analítica avanzada ya permite anticipar demanda, optimizar operaciones o ajustar precios en tiempo real. Sectores como retail, energía o logística utilizan modelos predictivos para mejorar márgenes y eficiencia, mientras que la analítica aumentada —consultas en lenguaje natural y asistentes inteligentes— democratiza el acceso al dato.

“Pasamos de mirar el dato en informes a que el dato actúe directamente sobre el negocio, y eso cambia completamente las reglas de juego”, subraya Tejada.

La transformación no es solo técnica. Las empresas que obtienen mejores resultados son las que acompañan estos cambios con gobierno del dato, criterios claros de calidad de la información, mayor implicación de las áreas de negocio, nuevos perfiles capaces de conectar tecnología y estrategia, y una cultura que fomente decisiones basadas en datos. La analítica deja de ser exclusiva del departamento de TI y se integra en el día a día de finanzas, operaciones o marketing.

Tras acompañar a cientos de pymes en su transición hacia modelos data-driven, h&k constata que las compañías que toman decisiones basadas en datos mejoran su eficiencia operativa y refuerzan su competitividad. “Y no solo son más eficientes —concluye Tejada—: son más resilientes, ágiles y competitivas. Ya no se trata tanto de quién se digitaliza antes, sino de quién es capaz de extraer valor real de sus datos y trasladarlo a decisiones operativas”.