140 estadísticas de IA de noviembre de 2026

Las estadísticas de IA 2026 muestran un uso que avanza más rápido que los resultados. El 61,8 % de los adultos en edad de trabajar de EE. UU. usó IA generativa en el segundo trimestre de 2026, frente al 54,5 % en el tercer trimestre de 2025 (Real-Time Population Survey via FRED, ago. 2026). Aun así, solo el 37 % de las empresas de la encuesta global de McKinsey afirma que la IA ha aportado algo a su resultado operativo, aproximadamente la misma proporción que un año antes (McKinsey, ago. 2026).

Las cifras que siguen abarcan la adopción en empresas y entre trabajadores, el gasto, los modelos y la capacidad de cómputo, la electricidad, el empleo, la confianza y la regulación. Cada una enlaza con la organización que recopiló los datos: oficinas estadísticas, bancos centrales, laboratorios de investigación, informes presentados por las empresas y encuestadoras. Las encuestadoras y los proveedores se nombran para que puedas valorarlos. Las cifras sobre asistentes de IA, tráfico de chatbots y búsqueda con IA están en nuestra página de estadísticas de búsqueda con IA, y el panorama más amplio de la búsqueda, en el hub de estadísticas de SEO.

¿Cuántas empresas utilizan inteligencia artificial?

Las encuestas a empresas coinciden en la dirección y discrepan en el nivel. Si se cuentan empresas, resulta aproximadamente una de cada cinco; si se cuentan las personas que trabajan en empresas que usan IA, resulta la mayor parte de la fuerza laboral, porque los grandes empleadores fueron los primeros en adoptarla.

¿Qué proporción de empresas estadounidenses utiliza IA?

Aproximadamente el 18 % de las empresas de EE. UU. había adoptado IA a finales de 2025, según datos de encuestas del Census Bureau analizados por la Reserva Federal (Federal Reserve Board, abr. 2026).

• Antes de que el Census Bureau revisara su pregunta a finales de 2025, la tasa de adopción de las empresas creció un 68 % en el año hasta septiembre de 2025 (Federal Reserve Board, abr. 2026).
• Los servicios profesionales, científicos y técnicos encabezaron la lista con aproximadamente el 33 % de las empresas, seguidos de las finanzas con aproximadamente el 30 % (Federal Reserve Board, abr. 2026).
• La adopción promedió el 37 % en el sector de la información y el 24 % en el inmobiliario, frente al 13 % en el comercio al por mayor y el 8 % en alojamiento y servicios de comidas (Federal Reserve Board, abr. 2026).
• Más del 20 % de las empresas esperaba usar IA en el primer semestre de 2026 (Federal Reserve Board, abr. 2026).
• Ponderado por empleo, aproximadamente el 78 % de la fuerza laboral de EE. UU. trabaja en empresas que usan IA, y aproximadamente el 54 % en empresas que usan modelos de lenguaje de gran tamaño, según la Survey of Business Uncertainty (Federal Reserve Board, abr. 2026).

La brecha entre el número de empresas y la cifra ponderada por empleo es sobre todo aritmética. Aproximadamente el 57 % de las empresas de EE. UU. tiene menos de cinco empleados, de modo que una encuesta ponderada por empresa está dominada por negocios muy pequeños (Federal Reserve Board, abr. 2026). La adopción en las pequeñas empresas tiene su propia sección en nuestra página de estadísticas de SEO local.

¿Cómo se compara la adopción de IA entre países?

Aproximadamente una de cada cinco empresas usa IA en Europa, la OCDE y Canadá, con los países nórdicos muy por delante y Europa del Este muy rezagada.

• Dinamarca (42,0 %), Finlandia (37,8 %) y Suecia (35,0 %) tuvieron en 2025 las mayores proporciones de empresas que usan IA en la UE, y Rumanía (5,2 %), Polonia (8,4 %) y Bulgaria (8,5 %), las menores (Eurostat, dic. 2025).
• El análisis de lenguaje escrito fue el uso empresarial más común de la IA en la UE, con el 11,8 % de las empresas (Eurostat, dic. 2025).
• En los países de la OCDE con datos, el 20,2 % de las empresas usaba IA en 2025, frente al 14,2 % en 2024 y el 8,7 % en 2023 (OECD, ene. 2026).
• El 52,0 % de las grandes empresas de la OCDE usa IA, frente al 17,4 % de las pequeñas (OECD, ene. 2026).
• El 57,3 % de las empresas de TIC de la OCDE usaba IA en 2025, cifra que sube al 87,9 % en Suecia (OECD, ene. 2026).
• El 19,2 % de las empresas canadienses usó IA para producir bienes o prestar servicios en los 12 meses hasta el T2 2026, el triple del 6,1 % del T2 2024 (Statistics Canada, jun. 2026).
• El 25,2 % de las empresas canadienses planea usar IA en los próximos 12 meses, frente al 14,5 % un año antes (Statistics Canada, oct. 2026).
• El 26 % de las empresas del Reino Unido usaba al menos un tipo de IA en marzo de 2026, 8 puntos más que un año antes, y el 45 % entre las empresas con 250 o más empleados (Office for National Statistics, abr. 2026).

¿Hasta dónde han llegado las grandes empresas con la IA?

La mayoría de las grandes empresas usa IA en algún ámbito, pero menos de la mitad la ha escalado a toda la empresa. El 44 % de los encuestados de McKinsey dice que la IA se está escalando en toda su empresa, frente al 38 % un año antes (McKinsey, ago. 2026).

• Casi nueve de cada diez encuestados informan de un uso regular de IA en al menos una función empresarial (McKinsey, ago. 2026).
• El 54 % de los encuestados de empresas con ingresos de mil millones de dólares o más informa de que escala la IA en toda la empresa, frente a un tercio en las empresas más pequeñas (McKinsey, ago. 2026).
• La proporción de grandes empresas que escalan agentes de IA subió del 27 % al 40 % en un año, mientras que las más pequeñas se mantuvieron en el 22 % (McKinsey, ago. 2026).
• El 32 % de los encuestados dice que su empresa decidió no comprar al menos un producto de software porque podía desarrollar la función con herramientas de programación con IA (McKinsey, ago. 2026).
• Aproximadamente el 20 % dice que los costes operativos de la IA, incluidos los costes de tokens, han limitado cuánta IA usa su empresa (McKinsey, ago. 2026).
• Las empresas de alto rendimiento en IA, que atribuyen a la IA al menos el 5 % del resultado operativo, se mantuvieron en aproximadamente el 6 % de los encuestados (McKinsey, ago. 2026).

¿Cuántos trabajadores utilizan IA generativa en el trabajo?

Los trabajadores adoptaron la IA más rápido que sus empleadores. Las encuestas a personas arrojan un uso mucho más alto que las encuestas a empresas, lo que significa que buena parte de la IA que se usa en el trabajo llega sin un programa de la empresa detrás.

¿Qué proporción de trabajadores utiliza IA en el trabajo?

Entre cuatro y cinco de cada diez trabajadores de EE. UU. usan IA generativa para el trabajo, según la encuesta y el período sobre el que pregunte. La Real-Time Population Survey situó la tasa de adopción en el trabajo entre los adultos con empleo en 45,2 % en el T2 2026, frente a 37,4 % en el T3 2025 (Real-Time Population Survey via FRED, ago. 2026).

• El 52 % de los empleados de EE. UU. dice que usa IA en su puesto, el 30 % la usa varias veces a la semana o más y el 15 % la usa a diario (Gallup, jul. 2026).
• El 47 % de los empleados de EE. UU. dice que su organización ha incorporado herramientas de IA, frente al 41 % un trimestre antes (Gallup, jul. 2026).
• El 21 % de los trabajadores de EE. UU. dice que al menos parte de su trabajo se hace con IA, frente al 16 % en 2024 (Pew Research Center, mar. 2026).
• Aproximadamente el 24 % de los trabajadores que usan IA en el trabajo la usó todos los días durante la semana previa a la encuesta (U.S. Census Bureau, ago. 2026).
• El 75 % de los usuarios de IA con licenciatura la usó al menos un día esa semana, frente al 59 % de quienes tienen el diploma de escuela secundaria o menos (U.S. Census Bureau, ago. 2026).
• El 30 % de los usuarios de IA hombres la usó todos los días esa semana, frente al 17 % de las usuarias (U.S. Census Bureau, ago. 2026).

Pew pregunta si la IA hace una parte de tu trabajo, Gallup si la usas en tu puesto, y el Census Bureau, por 11 tareas concretas. Las preguntas más estrechas obtienen respuestas más bajas.

¿Cuánto tiempo ahorra la IA en el trabajo?

Una o dos horas a la semana para la mayoría de los usuarios, no un día. El 31 % de los trabajadores que usaron IA la semana previa a la encuesta dijo que les ahorró de una a dos horas, y otro 25 % dijo que menos de una hora (U.S. Census Bureau, ago. 2026).

• El 15 % dijo que la IA les ahorró de tres a cuatro horas y otro 15 %, más de cuatro horas (U.S. Census Bureau, ago. 2026).
• El 10 % dijo que la IA no les ahorró tiempo y el 4 % dijo que alargó su trabajo (U.S. Census Bureau, ago. 2026).
• La IA generativa apoyó el 6,3 % de todas las horas trabajadas en EE. UU. en el T2 2026, frente al 4,1 %, y ahorró el 2,2 % de las horas de trabajo, frente al 1,6 % (St. Louis Fed, FRED Blog, ago. 2026).
• La proporción de adultos con empleo que usaron IA generativa para el trabajo la semana anterior pasó de 28,2 % en el T3 2024 a 39,2 % en el T2 2026 (St. Louis Fed, FRED Blog, ago. 2026).
• Los usos más comunes en el trabajo fueron buscar información (37 %), redactar comunicaciones o documentación (32 %) y generar ideas (32 %) (U.S. Census Bureau, ago. 2026).
• El 77 % de los empleados que usan IA para programar o automatizar procesos dice que mejoró su productividad, la mejor valoración de todos los usos (Gallup, jul. 2026).
• En un estudio de 5179 agentes de atención al cliente, un asistente de IA aumentó los problemas resueltos por hora un 14 % en promedio y un 34 % entre los trabajadores novatos (NBER, nov. 2023).

¿Qué tan común es el uso de IA entre los trabajadores fuera de EE. UU.?

El uso en Canadá y Europa se parece mucho al de EE. UU., con las mismas grandes brechas por edad, educación y sector.

• El 41,6 % de los trabajadores canadienses usó al menos una tecnología de IA o de automatización en su trabajo en el año hasta marzo de 2026, y el 35,9 % usó herramientas de IA generativa (Statistics Canada, jul. 2026).
• El uso de IA generativa en el trabajo iba del 65,6 % de los trabajadores canadienses en servicios profesionales, científicos y técnicos al 16,3 % en alojamiento y servicios de comidas (Statistics Canada, jul. 2026).
• Solo el 11,6 % de los usuarios canadienses de IA generativa la usa para la mayoría o casi todas sus tareas (Statistics Canada, jul. 2026).
• El 33 % de las personas de 16 a 74 años de la UE usó herramientas de IA generativa en los tres meses previos a la encuesta de 2025 (Eurostat, mar. 2026).
• El 64 % de los europeos de 16 a 24 años usó IA generativa, frente al 7 % de los de 65 a 74 años (Eurostat, mar. 2026).
• El 41,1 % de las personas con empleo en la OCDE usa herramientas de IA generativa, frente al 12,5 % de los jubilados y otras personas inactivas (OECD, ene. 2026).
• El 57 % de los empleados de un estudio de 47 países dice que oculta su uso de la IA y presenta el trabajo generado por IA como propio (KPMG y University of Melbourne, abr. 2025).

¿Cuánto dinero se invierte en IA?

El gasto en IA ya es lo bastante grande como para aparecer en las cuentas nacionales. La mayor parte se destina a centros de datos, y las empresas que los construyen pagan la factura sobre todo con su propio flujo de caja.

¿Cuánto gastará el mundo en IA en 2026?

La mayor parte va a infraestructura. Gartner sitúa el gasto en infraestructura de IA en 1,48 billones de dólares en 2026, más de la mitad de su pronóstico total para la IA (Gartner, sept. 2026).

• Gartner espera 576,5 mil millones de dólares de gasto en servicios de IA y 461,6 mil millones de dólares en software de IA en 2026 (Gartner, sept. 2026).
• Se pronostica que el gasto en modelos de IA generativa sea de 28,3 mil millones de dólares en 2026, una pequeña parte del total (Gartner, sept. 2026).
• Gartner pronostica un gasto total en IA de 3,64 billones de dólares en 2027 (Gartner, sept. 2026).
• En enero, el pronóstico de Gartner para 2026 era de 2,52 billones de dólares, por lo que la estimación subió a lo largo del año (Gartner, ene. 2026).
• La inversión empresarial mundial en IA alcanzó 581,7 mil millones de dólares en 2025, un 130 % más (Stanford HAI, abr. 2026).
• La inversión privada en IA de EE. UU., de 285,9 mil millones de dólares en 2025, fue 23,1 veces la de China, de 12,4 mil millones de dólares (Stanford HAI, abr. 2026).
• Epoch AI estima que la inversión de capital total en IA se acercará a 1 billones de dólares al año en 2026, cerca del 1 % de la producción mundial (Epoch AI, may. 2026).

Los pronósticos de gasto de distintas consultoras pueden diferir mucho, porque trazan la línea del «gasto en IA» en lugares distintos. Compara las cifras de una misma consultora a lo largo del tiempo en lugar de mezclar consultoras.

¿Cuánto capital de riesgo va a las startups de IA?

Más del 70 % del capital mundial para startups en el T2 2026 fue a empresas centradas en IA, frente a poco menos del 50 % un año antes (Crunchbase, jul. 2026).

• La financiación mundial de capital de riesgo alcanzó 510 mil millones de dólares en el primer semestre de 2026, más que los 440 mil millones de dólares invertidos en todo 2025 (Crunchbase, jul. 2026).
• Anthropic recaudó 65 mil millones de dólares en el T2 2026, cerca de un tercio de toda la financiación de capital de riesgo de ese trimestre (Crunchbase, jul. 2026).
• 16 empresas recaudaron rondas de mil millones de dólares o más en el T2 2026, por un total de 108,6 mil millones de dólares (Crunchbase, jul. 2026).
• La inversión privada en IA en el mundo alcanzó 344,7 mil millones de dólares en 2025, un 127,5 % más que en 2024 (Stanford HAI, abr. 2026).
• El número de empresas de IA recién financiadas aumentó un 71 % en 2025, y la IA generativa se llevó casi la mitad de toda la financiación privada de IA (Stanford HAI, AI Index 2026, abr. 2026).

¿Cuánto gastan las grandes tecnológicas en centros de datos?

La inversión de capital de las mayores plataformas crece más rápido que sus ingresos. Amazon gastó 54,2 mil millones de dólares en propiedad, planta y equipo en el T2 2026, frente a 32,2 mil millones de dólares un año antes (Amazon, jul. 2026).

• Las compras de propiedad, planta y equipo de Amazon alcanzaron 173,0 mil millones de dólares en los 12 meses hasta junio de 2026 (Amazon, jul. 2026).
• Las compras de propiedad, planta y equipo de Alphabet alcanzaron 132,4 mil millones de dólares en los 12 meses hasta junio de 2026 (Alphabet, jul. 2026).
• Meta espera una inversión de capital de 130 a 145 mil millones de dólares en 2026 (Meta, jul. 2026).
• La inversión de capital de las mayores empresas tecnológicas superó los 400 mil millones de dólares en 2025 y se espera que suba otro 75 % en 2026 (IEA, abr. 2026).
• En ingresos, el negocio de IA de Amazon y su negocio de chips superaron cada uno un ritmo anual de 25 mil millones de dólares (Amazon, jul. 2026).
• Los ingresos de Google Cloud crecieron un 82 % en el T2 2026, y su cartera de pedidos alcanzó 514 mil millones de dólares (Alphabet, jul. 2026).
• Las API de modelos de Google procesan aproximadamente 22 mil millones de tokens por minuto, frente a 16 mil millones un trimestre antes (Alphabet, jul. 2026).
• Los ingresos de Azure de Microsoft superaron por primera vez los 100 mil millones de dólares en un año fiscal (Microsoft, jul. 2026).

¿Con qué rapidez mejoran los modelos de IA y los equipos que los respaldan?

La escala sigue impulsando el progreso. La capacidad de cómputo, los chips y el suministro eléctrico crecen varias veces más rápido que casi cualquier otra cosa de la economía, mientras que los laboratorios de vanguardia dicen cada vez menos sobre cómo se construyen sus modelos.

¿Quién construye los modelos de IA más potentes?

Empresas, sobre todo estadounidenses y chinas. La industria produjo más del 90 % de los modelos de IA destacados en 2025, y EE. UU. produjo 59 modelos destacados frente a 35 de China (Stanford HAI, AI Index 2026, abr. 2026).

• En marzo de 2026, el mejor modelo de EE. UU. superaba al mejor modelo chino por solo 2,7 % (Stanford HAI, abr. 2026).
• El mejor modelo cerrado superaba al mejor modelo de pesos abiertos por 3,3 % en marzo de 2026, frente a 0,5 % en agosto de 2024 (Stanford HAI, AI Index 2026, abr. 2026).
• Cuatro empresas estaban a menos de 25 puntos Elo entre sí en la clasificación de Arena en marzo de 2026 (Stanford HAI, AI Index 2026, abr. 2026).
• La puntuación media del Foundation Model Transparency Index cayó de 58 a 40, y los modelos más capaces suelen revelar menos (Stanford HAI, abr. 2026).
• El número de investigadores de IA que se mudan a EE. UU. ha caído un 89 % desde 2017, y un 80 % solo en el último año (Stanford HAI, abr. 2026).
• Los modelos de vanguardia ganaron 30 puntos porcentuales en un solo año en Humanity's Last Exam, una prueba diseñada para ser difícil para la IA (Stanford HAI, AI Index 2026, abr. 2026).

¿A qué velocidad crece la capacidad de cómputo de la IA?

La reserva instalada mundial de capacidad de cómputo de chips de IA crece aproximadamente 3,4 veces al año (Epoch AI, feb. 2026).

• La capacidad de cómputo mundial de IA alcanzó 17,1 millones de equivalentes H100, con un crecimiento de 3,3 veces al año desde 2022, y Nvidia suministra más del 60 % (Stanford HAI, AI Index 2026, abr. 2026).
• El rendimiento por dólar de los chips de IA ha mejorado un 49 % al año desde 2023 (Epoch AI, feb. 2026).
• El coste de entrenar modelos de vanguardia crece aproximadamente 3,5 veces al año (Epoch AI, feb. 2026).
• OpenAI terminó 2025 con 1,9 gigavatios de capacidad en centros de datos, frente a 0,6 GW en 2024 y 0,2 GW en 2023 (Epoch AI, may. 2026).
• OpenAI usó aproximadamente del 10 % al 15 % de la capacidad de cómputo de IA en operación del mundo a finales de 2025 (Epoch AI, may. 2026).
• Google y Meta juntas poseen aproximadamente un tercio de la capacidad de cómputo de IA del mundo (Epoch AI, may. 2026).

¿Cuánta electricidad consumen los centros de datos de IA?

Todavía una parte pequeña de la electricidad mundial, pero crece rápido. Los centros de datos consumieron aproximadamente 485 TWh en 2025, y la IEA espera que esa cifra se duplique más o menos hasta 950 TWh para 2030, alrededor del 3 % de la demanda mundial (IEA, abr. 2026).

• La energía usada por tarea de IA ha caído al menos un orden de magnitud al año en los últimos años (IEA, abr. 2026).
• Los pedidos de turbinas de gas se dispararon un 70 % en 2025, una señal de tensión en la cadena de suministro energético (IEA, abr. 2026).
• En el escenario base de la IEA, el consumo de electricidad de los servidores acelerados, impulsado sobre todo por la IA, crece un 30 % al año hasta 2030 (IEA, abr. 2025).
• Los centros de datos de EE. UU. consumieron aproximadamente el 4,4 % de la electricidad del país en 2023 y podrían consumir del 6,7 % al 12 % para 2028 (Lawrence Berkeley National Laboratory, ene. 2025).
• El consumo de electricidad de los centros de datos de EE. UU. pasó de 58 TWh en 2014 a 176 TWh en 2023 (Lawrence Berkeley National Laboratory, ene. 2025).
• La capacidad eléctrica de los centros de datos de IA alcanzó 29,6 GW, aproximadamente la demanda máxima del estado de Nueva York (Stanford HAI, abr. 2026).
• El entrenamiento de Grok 4 produjo unas 72 816 toneladas de CO2 equivalente (Stanford HAI, abr. 2026).

¿Está la IA eliminando empleos?

No en toda la economía, al menos todavía no. Hasta ahora el daño es limitado: menos contrataciones de nivel inicial en las ocupaciones expuestas y una proporción creciente de despidos que los empleadores atribuyen a la IA.

¿Cuántos despidos se atribuyen a la IA?

La IA fue el motivo más citado de los recortes de empleo anunciados en EE. UU. durante cinco meses seguidos, de marzo a julio de 2026 (Challenger, Gray & Christmas, sept. 2026).

• En agosto de 2026, la IA cayó al cuarto motivo más citado, con 3462 recortes, su total mensual más bajo desde diciembre de 2025 (Challenger, Gray & Christmas, sept. 2026).
• En julio de 2026, la IA estuvo detrás de 10 970 recortes anunciados, el 33 % del total del mes (Challenger, Gray & Christmas, ago. 2026).
• Desde 2023, cuando Challenger empezó a registrarla como motivo, la IA se había citado en 184 538 anuncios de recortes de empleo hasta finales de julio de 2026 (Challenger, Gray & Christmas, ago. 2026).
• El total de recortes de empleo anunciados en EE. UU. hasta agosto de 2026 fue de 529 914, un 41 % menos que en el mismo período de 2025 (Challenger, Gray & Christmas, sept. 2026).
• El 5 % de las empresas británicas que usan IA dijo que había reducido su plantilla, cifra que sube al 7 % entre las de 10 o más empleados (Office for National Statistics, abr. 2026).
• El 39 % de los encuestados de McKinsey espera que la IA reduzca la plantilla total de su empresa el próximo año, frente al 32 % (McKinsey, ago. 2026).

Los anuncios de despidos muestran lo que dicen los empleadores, no lo que hizo la IA. Algunas empresas nombran la IA para explicar recortes que habrían hecho de todos modos.

¿Están perdiendo su empleo los trabajadores jóvenes por la IA?

En las ocupaciones más expuestas, sí. El empleo de las personas de 22 a 25 años en los dos grupos de ocupaciones más expuestos a la IA cayó aproximadamente un 11 % entre noviembre de 2022 y junio de 2026, mientras que el de ese mismo grupo de edad en los empleos menos expuestos creció aproximadamente un 10 % (Stanford Digital Economy Lab, ago. 2026).

• La brecha se debe sobre todo a que las empresas contratan a menos trabajadores jóvenes, no a que despidan a más (Stanford Digital Economy Lab, ago. 2026).
• El empleo de desarrolladores de software de EE. UU. de 22 a 25 años ha caído casi un 20 % desde 2024, aunque la plantilla de desarrolladores mayores crece (Stanford HAI, abr. 2026).
• El Budget Lab de Yale concluye que las medidas de uso de la IA no muestran hasta ahora ninguna relación con los cambios en el empleo ni en el desempleo (Yale Budget Lab, sept. 2026).
• En Dinamarca, al vincular encuestas sobre chatbots de IA con registros de nómina, los economistas no encontraron efecto alguno en los ingresos ni en las horas trabajadas, y descartaron efectos mayores al 2 % dos años después del lanzamiento de ChatGPT (NBER, mar. 2026).

¿Creará la IA más empleos de los que destruye?

Los empleadores esperan una ganancia neta. Las empresas encuestadas por el Foro Económico Mundial esperan 170 millones de nuevos puestos y 92 millones desplazados para 2030, un aumento neto de 78 millones (World Economic Forum, ene. 2025).

• El 77 % de los empleadores planea recapacitar a sus trabajadores en respuesta a la IA, y el 41 % planea reducir su plantilla a medida que la IA automatiza tareas (World Economic Forum, ene. 2025).
• Aproximadamente 1 de cada 10 ofertas de empleo en economías avanzadas pide al menos una habilidad nueva, y la incidencia es aproximadamente la mitad en los mercados emergentes (IMF, ene. 2026).
• Las ofertas de empleo que piden habilidades nuevas ofrecen salarios de 3 % a 3,4 % más altos en EE. UU. y el Reino Unido (IMF, ene. 2026).
• Solo el 33 % de los estadounidenses espera que la IA mejore sus empleos, frente a un promedio mundial del 40 % (Stanford HAI, abr. 2026).

¿Se puede confiar en la IA y quién está escribiendo las reglas?

La confianza no sigue el ritmo del uso. La gente depende de la IA todos los días mientras duda de lo que le dice, y los legisladores van llenando el vacío estado por estado y plazo por plazo.

¿Qué opina la gente de la inteligencia artificial?

Con cautela. Menos de la mitad confía en ella: el 46 % de las personas de 47 países dice estar dispuesto a confiar en los sistemas de IA (KPMG y University of Melbourne, abr. 2025).

• Una mediana del 34 % de los adultos de 25 países está más preocupada que entusiasmada por la IA en la vida diaria, y el 16 % está más entusiasmado que preocupado (Pew Research Center, oct. 2025).
• Cuando Pew preguntó por primera vez a los estadounidenses, en 2021, el 37 % dijo estar más preocupado que entusiasmado (Pew Research Center, mar. 2026).
• El 59 % de las personas de una encuesta mundial se siente optimista sobre los beneficios de la IA, frente al 52 % anterior, mientras que el 52 % dice que la IA los pone nerviosos (Stanford HAI, abr. 2026).
• El 66 % de las personas confía en lo que produce la IA sin verificar su exactitud, y el 56 % dice haber cometido errores en su trabajo por culpa de la IA (KPMG y University of Melbourne, abr. 2025).

¿Con qué frecuencia se equivoca la IA?

Con la frecuencia suficiente como para que cada respuesta necesite verificación. Cuando periodistas de 22 radiodifusoras públicas revisaron más de 3000 respuestas de ChatGPT, Copilot, Gemini y Perplexity, el 45 % tenía al menos un problema significativo (EBU, oct. 2025).

• El 31 % de las respuestas tenía graves problemas de fuentes, y el 20 % tenía problemas importantes de exactitud, como datos inventados (EBU, oct. 2025).
• Gemini tuvo problemas significativos en el 76 % de sus respuestas, más del doble que los demás asistentes (EBU, oct. 2025).
• En un nuevo benchmark de exactitud, las tasas de alucinación de 26 modelos líderes fueron del 22 % al 94 % (Stanford HAI, AI Index 2026, abr. 2026).
• El mejor modelo leyó correctamente relojes analógicos el 50,6 % de las veces, frente al 90,1 % de los humanos (Stanford HAI, AI Index 2026, abr. 2026).
• Los reportes de los medios sobre incidentes y peligros de la IA pasaron de un promedio de 92 a 324 al mes entre 2022 y 2025 (OECD, feb. 2026).
• La proporción de incidentes de IA reportados vinculados a ciberataques y fraude se multiplicó por 2,7 en tres años y medio (OECD, feb. 2026).

Si los asistentes de IA se equivocan con las noticias, también se equivocan con las marcas. Lo que dicen de una empresa depende de las fuentes que encuentren y en las que confíen.

¿Cómo se regula la IA?

Principalmente por la UE y por los estados de EE. UU. La Ley de IA de la UE pasó a ser aplicable el 2 de agosto de 2026, y las reglas para usos de alto riesgo, como la contratación de personal, la educación y el control fronterizo, se aplazaron al 2 de diciembre de 2027 (European Commission, ago. 2026).

• Las prohibiciones de prácticas de IA prohibidas se aplicaron a partir del 2 de febrero de 2025, y las obligaciones para los modelos de IA de uso general, a partir del 2 de agosto de 2025 (European Commission, ago. 2026).
• Las reglas de alto riesgo para la IA integrada en productos regulados, como maquinaria y dispositivos médicos, se aplican ahora a partir del 2 de agosto de 2028, después de que el Ómnibus de IA entrara en vigor el 27 de julio de 2026 (European Commission, ago. 2026).
• California promulgó 20 leyes relacionadas con la IA en 2025, Texas 12 y Nueva York 10 (Stanford HAI, AI Index 2026, abr. 2026).
• EE. UU. aprobó 25 leyes relacionadas con la IA entre 2016 y 2025, la mayor cifra de cualquier país del G20, seguido de Corea del Sur con 17 (Stanford HAI, AI Index 2026, abr. 2026).
• El 70 % de las personas dice que la regulación de la IA es necesaria, pero solo el 43 % cree que las leyes actuales son adecuadas (KPMG y University of Melbourne, abr. 2025).
• El 31 % de los estadounidenses confía en que su gobierno regule la IA, el nivel más bajo de los países encuestados (Stanford HAI, abr. 2026).

Metodología y fuentes

Incluimos una cifra solo después de rastrearla hasta la organización que la produjo y abrir esa página para confirmar la cifra y su fecha. Las cifras citadas en recopilaciones, incluidas las páginas de estadísticas de la competencia, se rastrearon hasta el estudio original o se descartaron. La mayoría de las cifras provienen de oficinas estadísticas, bancos centrales, organismos internacionales, informes presentados por empresas e investigación académica; las encuestadoras (McKinsey, Gallup, KPMG, Pew) y los proveedores de datos (Crunchbase, Gartner, Challenger, Epoch AI) se nombran en cada cita. Cuando dos fuentes miden cosas distintas, como la adopción ponderada por empresa y la ponderada por empleo, lo decimos en lugar de mezclarlas. Esta página se revisa y actualiza cada mes.

Fuentes

• Alphabet, Second Quarter 2026 Results (Form 8-K Exhibit 99.1)
• Alphabet, Q2 2026 earnings call remarks
• Amazon, Amazon.com Announces Second Quarter Results
• Challenger, Gray & Christmas, August 2026 Challenger Report
• Challenger, Gray & Christmas, July 2026 Challenger Report
• Crunchbase, Global Startup Investment Hit Record $510B In H1 2026
• EBU and BBC, News Integrity in AI Assistants
• Epoch AI, Trends in AI
• Epoch AI, Frontier labs don't use most AI compute (yet)
• European Commission, AI Act
• Eurostat, 20% of EU enterprises use AI technologies
• Eurostat, Use of artificial intelligence by individuals
• Federal Reserve Board, Monitoring AI Adoption in the US Economy
• Gallup, Organizational AI Adoption Jumps Six Points
• Gartner, Worldwide AI Spending to Grow 49.5% in 2026
• Gartner, Worldwide AI Spending Will Total $2.5 Trillion in 2026
• IEA, Key Questions on Energy and AI
• IEA, Energy and AI: Energy demand from AI
• IMF, Bridging Skill Gaps for the Future: New Jobs Creation in the AI Age (SDN/2026/001)
• KPMG and University of Melbourne, Trust, attitudes and use of AI: a global study 2025
• Lawrence Berkeley National Laboratory, 2024 United States Data Center Energy Usage Report
• McKinsey, The state of AI in 2026
• Meta, Second Quarter 2026 Results
• Microsoft, Fiscal Year 2026 Fourth Quarter Results
• NBER, Generative AI at Work (Brynjolfsson, Li and Raymond)
• NBER, Large Language Models, Small Labor Market Effects (Humlum and Vestergaard)
• OECD, AI use by individuals surges across the OECD
• OECD, Trends in AI incidents and hazards reported by the media
• Office for National Statistics, Business insights and impact on the UK economy, 2 April 2026
• Pew Research Center, Concern and excitement about AI around the world
• Pew Research Center, Key findings about how Americans view artificial intelligence
• Real-Time Population Survey (Bick, Blandin and Deming), Generative AI adoption rate overall, via FRED
• Real-Time Population Survey (Bick, Blandin and Deming), Generative AI adoption rate for work, via FRED
• St. Louis Fed, FRED Blog: Does generative AI save time at work?
• Stanford Digital Economy Lab, Canaries in the Coal Mine? (revised August 2026)
• Stanford Digital Economy Lab, Canaries in the Coal Mine? full paper, August 2026
• Stanford HAI, AI Index Report 2026
• Stanford HAI, Inside the AI Index: 12 Takeaways from the 2026 Report
• Statistics Canada, AI use by businesses in Canada, second quarter of 2026
• Statistics Canada, Planned use of AI by businesses, third quarter of 2026
• Statistics Canada, Use of generative AI tools among workers
• U.S. Census Bureau, AI use at work (Household Trends and Outlook Pulse Survey)
• World Economic Forum, Future of Jobs Report 2025
• Yale Budget Lab, Tracking the Impact of AI on the Labor Market

Glosario

• IA generativa: IA que produce texto, imágenes, código o audio a partir de una instrucción.
• LLM: modelo de lenguaje de gran tamaño, el tipo de modelo detrás de la mayoría de las herramientas de IA generativa.
• Agente de IA: un sistema de IA que realiza por sí solo tareas de varios pasos, como ejecutar código o rellenar formularios.
• BTOS: la Business Trends and Outlook Survey del Census Bureau, sobre empresas empleadoras de EE. UU.
• RPS: la Real-Time Population Survey, una encuesta a adultos de EE. UU. dirigida por los economistas Alexander Bick, Adam Blandin y David Deming.
• Ponderado por empresa frente a ponderado por empleo: contar cada empresa una vez, o ponderar las empresas por cuántas personas emplean.
• EBIT: resultado antes de intereses e impuestos, una medida del resultado operativo.
• Capex: inversión de capital, gasto en activos de larga duración como centros de datos y chips.
• Equivalente H100 (H100e): una unidad que expresa la capacidad de cómputo como número de chips Nvidia H100.
• Capacidad de cómputo de entrenamiento: el trabajo de cómputo total usado para entrenar un modelo, medido en operaciones de punto flotante (FLOP).
• TWh / GW: los teravatios hora miden la electricidad consumida a lo largo del tiempo; los gigavatios miden la capacidad de potencia en un momento dado.
• Alucinación: una respuesta de IA que presenta como un hecho algo falso.
• IA de uso general (GPAI): en la Ley de IA de la UE, modelos que pueden realizar una amplia gama de tareas, como los modelos de lenguaje de gran tamaño.
• OCDE: la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos, un grupo de 38 países, en su mayoría de ingresos altos.