Cómo mide CaixaBank Research la penetración de nuevas tecnologías en España

El estudio de CaixaBank Research, publicado el 13 de febrero de 2020, plantea una pregunta económica: qué peso tienen las tecnologías asociadas al futuro en la actividad española y cómo podría relacionarse ese peso con el crecimiento. Su respuesta no consiste en contar cuántas empresas utilizan inteligencia artificial, sino en construir una medida de capital tecnológico por hora trabajada.

El significado de «penetración» depende del indicador empleado. En este análisis se refiere a la intensidad del capital relacionado con nuevas tecnologías dentro de la economía; no señala directamente qué proporción de compañías ha desplegado una herramienta concreta, cuántos trabajadores la utilizan ni qué resultados obtiene cada implantación.

Publicado en 2020, el estudio describe la evolución del capital asociado a nuevas tecnologías durante las dos décadas anteriores y compara países y sectores con los datos de EU KLEMS. Sus resultados corresponden a ese periodo y no constituyen una medición de la adopción tecnológica en 2026.

Para aproximar el desarrollo de tecnologías que no contaban con una medición económica directa, los autores recurren a datos de EU KLEMS sobre stock de capital. Agrupan cuatro partidas: software y bases de datos, investigación y desarrollo, ordenadores y equipos de telecomunicaciones. La selección incluye activos digitales y elementos que pueden facilitar su creación y funcionamiento.

La suma de esas partidas se divide por las horas trabajadas en cada país o sector. El resultado se expresa en euros constantes de 2010 de capital relacionado con nuevas tecnologías por hora trabajada. La normalización permite comparar la intensidad del capital tecnológico entre economías y actividades, y contrastarla con otros tipos de capital, como el transporte o la maquinaria.

La inteligencia artificial era un fenómeno relativamente nuevo para el que, según el artículo, no existían datos que la cuantificaran en términos económicos. Por eso los autores utilizan categorías de capital más amplias, relacionadas directa o indirectamente con tecnologías que pueden contribuir a su desarrollo. No es una medición específica de IA: parte de los activos incluidos puede tener usos que no guardan relación con ella.

En la comparación internacional del estudio, Estados Unidos aparecía con el mayor stock de capital tecnológico por hora trabajada entre los países avanzados analizados. Francia y Alemania se situaban en un nivel intermedio, mientras que España y el Reino Unido quedaban en niveles inferiores. El texto describía un aumento de la relevancia de estas tecnologías en todos los países durante el periodo observado, aunque partían de posiciones distintas.

El análisis destacaba también el ritmo de crecimiento español. A partir de esa tendencia histórica, sus autores planteaban que España podría alcanzar en aproximadamente diez años los niveles de Francia o Alemania si se mantenía el ritmo observado. Era una proyección condicional publicada en 2020, no una constatación de que esa convergencia se haya producido después.

La comparación tiene un límite señalado por el propio estudio: algunas tecnologías pueden quedar clasificadas en categorías de capital más generales. CaixaBank Research indicaba que parte de los robots utilizados en Alemania podía contabilizarse como «otra maquinaria», fuera de las partidas elegidas para su cesta tecnológica. Por ello, la medida puede no reflejar por completo determinados activos cuando su clasificación estadística no coincide con la definición del análisis.

Para España, el artículo compara 31 sectores de industria y servicios y encuentra diferencias en el stock de capital asociado a nuevas tecnologías. Las actividades de mayor intensidad coincidían, en términos generales, con industrias de alta tecnología y servicios intensivos en conocimiento según la clasificación de Eurostat. El desglose sectorial no incluye agricultura ni minería.

Esa correspondencia no demuestra por sí sola que una mayor dotación tecnológica cause una producción más avanzada. La clasificación de Eurostat considera, entre otros elementos, el gasto en investigación y desarrollo, el contenido tecnológico de bienes y servicios y las patentes; el gasto en I+D también forma parte de la medida de capital del estudio. Hay elementos comunes entre ambas clasificaciones, así que su asociación no debe presentarse como una prueba causal independiente.

El artículo de 2020 señalaba que, en el periodo examinado, no se observaba convergencia entre los grupos sectoriales de mayor y menor intensidad tecnológica. Esa conclusión está acotada a los datos analizados entonces: no establece que la distancia se mantuviera después ni describe por sí misma el efecto de tecnologías difundidas con posterioridad.

El capital por hora trabajada no responde a preguntas como qué porcentaje de empresas utiliza IA, qué tamaños de compañía la adoptan más o cuáles son sus principales obstáculos. Para eso se necesitan encuestas empresariales con población y periodo de referencia definidos. Más capital agregado no equivale automáticamente a más empresas usuarias: son indicadores que observan dimensiones distintas.

Por ejemplo, el INE informó que el 21,1 % de las empresas españolas de diez o más empleados utilizaba tecnologías de IA en el primer trimestre de 2025; el 44,3 % contrataba servicios de computación en la nube de pago. Esos porcentajes describen el uso declarado en una encuesta empresarial y no actualizan la serie de capital por hora trabajada de EU KLEMS.

En octubre de 2026, el INE publicó que el 33,6 % de las empresas de diez o más empleados utilizó IA en el primer trimestre de ese año. La institución advierte que, desde el año de referencia 2025, el cambio a la clasificación CNAE-2025 y la incorporación de actividades al ámbito de la encuesta hacen que esos datos no sean estrictamente comparables con los anteriores. La fecha y la definición forman parte del dato y deben acompañar cualquier comparación.

El estudio permite comparar países o sectores según el capital tecnológico por hora trabajada, pero no mide la capacidad instalada ni el uso efectivo en una empresa concreta. La decisión de desplegar una herramienta depende de las necesidades y características de cada organización; el indicador macroeconómico no sustituye esa evaluación interna.

Para comparar países o sectores, la metodología ofrece una medida común de la intensidad del capital tecnológico en relación con las horas trabajadas. Su interpretación depende de las categorías que incluye y de cómo se contabilizan los activos en cada actividad. Es una herramienta de comparación estructural, no una evaluación del rendimiento de una empresa ni una predicción automática de crecimiento.

Conviene mantener separados el stock de capital estimado y la adopción declarada en encuestas: el primero describe activos agrupados en una medida económica; la segunda, el porcentaje de empresas que afirma utilizar determinadas tecnologías. El análisis de CaixaBank Research aporta el primer tipo de medida, mientras que la encuesta del INE permite consultar el segundo para periodos concretos.