La «nueva ola alemana de IA» en las pymes

La primera ola de IA en las pymes alemanas fue un asistente que hacía más rápidas a las personas que ya estaban en plantilla. La segunda serán agentes que trabajan en puestos que de todos modos nunca se habrían cubierto – y eso cambia en silencio lo que un banco debería financiar.

La cifra es lo bastante pequeña como para pasarla por alto. Según el Instituto de Investigación del Empleo (IAB), el centro de estudios de la Agencia Federal de Empleo, 2026 es el primer año en que la población activa potencial del país – todos los ocupados más todos los que podrían estarlo – disminuye de verdad. El descenso previsto es de 35.000 personas, un error de redondeo sobre un total de unos 46 millones.

Lo que importa es la dirección. Durante dos décadas, la aritmética demográfica de Alemania fue una previsión. Este año se ha convertido en un dato, y las proyecciones que hay detrás no son nada amables. Sin inmigración y sin nuevos aumentos de la participación laboral, la oferta de mano de obra caería según el IAB en unos siete millones de personas hasta 2035, alrededor del 15 por ciento. Incluso en el escenario base, que supone inmigración continuada y tasas de participación crecientes de mujeres y mayores, el total baja a unos 43,9 millones en 2035 y a 40,4 millones en 2060. El instituto ha calculado que solo una inmigración neta de unas 400.000 personas al año mantendría constante la oferta – muy por encima de la media a largo plazo y, según el propio IAB, difícil de sostener mucho tiempo, porque también envejecen los países que antes enviaban trabajadores a Alemania.

Con ese telón de fondo, la buena noticia de 2026 se lee de otra manera. El barómetro KfW-ifo de personal cualificado halló que en abril el 22 por ciento de las pequeñas y medianas empresas decía que la falta de personal cualificado frenaba su actividad; en las grandes empresas, la cifra era del 19,3 por ciento. En la industria manufacturera la brecha era aún mayor – el 18,3 por ciento de las medianas frente al 8 por ciento de las grandes. El economista jefe de KfW, Dirk Schumacher, dijo sin rodeos por qué ha bajado la presión: por la debilidad económica, no por una solución – y espera que la escasez vuelva a apretar en cuanto se recupere la coyuntura.

Ese es el escenario en el que las pymes alemanas tomarán sus próximas decisiones sobre inteligencia artificial. Y es la razón por la que la próxima ola de adopción de IA en las pequeñas y medianas empresas alemanas seguirá una lógica distinta a la primera. La primera ola consistía en hacer más rápidos a los empleados que una empresa ya tiene. La segunda tratará de un trabajo para el que ya no vendrá ningún empleado.

La primera ola fue un asistente

En febrero, KfW Research publicó su estudio más exhaustivo hasta la fecha sobre la IA en las pymes. El veinte por ciento de las pequeñas y medianas empresas usó IA en el periodo 2022–2024, frente al cuatro por ciento en los años 2016–2018 – cinco veces más, algo menos de 780.000 empresas en términos absolutos. El tamaño importa: el 36 por ciento de las empresas con más de 50 empleados usa IA, pero incluso entre las microempresas con menos de cinco empleados la cifra es del 19 por ciento. Las pioneras son las empresas con investigación y desarrollo propios, junto con los servicios intensivos en conocimiento y la industria intensiva en I+D.

Pero si se mira para qué usan realmente la IA, el panorama es más estrecho de lo que sugiere el titular. Las aplicaciones más extendidas son amplias y fáciles de implantar: la generación de lenguaje natural, usada por el 14 por ciento de las empresas, y el reconocimiento de texto, por el diez por ciento. Los usos exigentes y menos genéricos – el análisis de datos con un tres por ciento, la IA para el movimiento autónomo de máquinas con un uno por ciento – apenas cuentan. En todas las tecnologías, los analistas de KfW encontraron los mismos factores determinantes: el grado de digitalización, el conocimiento digital interno y la capacidad general de innovación deciden si se usa la IA o no.

La encuesta de Bitkom a 604 empresas de 20 o más empleados, publicada en marzo, muestra la misma forma desde otro ángulo. El uso activo de IA en este grupo se ha más que duplicado en un solo año, del 17 al 41 por ciento, y otro 48 por ciento planea empezar. Pero el 77 por ciento cita los requisitos de protección de datos como obstáculo para la digitalización, y el 70 por ciento, la propia escasez de personal cualificado – una escasez justo de las personas que deberían introducir la tecnología que debería aliviar la escasez. Lo más revelador: el 61 por ciento dice no aprovechar del todo los datos que ya tiene, y solo el 32 por ciento cree usar el potencial de sus datos.

El Instituto de Investigación de Pymes de Bonn (IfM), que en marzo publicó un estudio sobre IA y demanda de personal cualificado, describe en qué se traduce esto en la práctica. En las pequeñas empresas, la IA libera hoy sobre todo a los empleados de tareas rutinarias que consumen tiempo y recursos. Las asesorías fiscales automatizan la contabilidad y el tratamiento de justificantes; las empresas de pintura usan robots para imprimar grandes superficies; los oficios usan asistentes digitales para planificar rutas, atender el teléfono y organizar el flujo de trabajo. Según el IfM, este alivio ya puede reducir los problemas para cubrir puestos. Pero la adopción depende sobre todo de las competencias y la afinidad digitales del propietario, y en muchas direcciones reina la duda sobre cuál de las muchas aplicaciones disponibles encaja con su negocio.

Es la era del asistente: una herramienta que se sienta al lado de una persona y la hace más rápida. Es real, se está extendiendo, y no es la parte interesante.

La segunda ola hace el trabajo

Un agente se distingue de un asistente por su naturaleza. No redacta el recordatorio de pago que luego envía una administrativa; lleva todo el proceso de cobro – comprueba la deuda, aplica las condiciones de pago, envía los recordatorios y escala las excepciones a una persona. No resume la oferta del proveedor; pide las ofertas, las compara con la especificación y prepara el pedido. El asistente multiplica a una persona. El agente cubre un puesto.

En una economía con una oferta de trabajo creciente, esa diferencia sería políticamente explosiva y comercialmente secundaria. En una economía con una oferta menguante, es lo esencial. El Panel de Futuro del IfM halló que cuatro de cada diez empresas tienen dificultades para encontrar personal cualificado pese a la debilidad económica. Cuando la contable de un fabricante de maquinaria con 40 empleados en el Sauerland se jubila y el puesto sigue vacante dieciocho meses, la empresa no ha elegido la automatización en lugar de las personas. Ha elegido la automatización en lugar de nada. No vino nadie.

Este cambio de enfoque importa para cómo decidirán las pymes. El IfM constató que algunos propietarios ya usan la IA de forma deliberada para resultar más atractivos al talento joven – la tecnología como argumento para contratar, no como sustituto. Los agentes llevan esta lógica un paso más allá: las pocas personas cualificadas que una empresa aún puede atraer – el maestro artesano, la ingeniera, el jefe de obra – dedican menos de su semana a una administración que puede hacer una máquina, y la planificación de plantilla deja de fingir que la trastienda volverá a estar completa.

El suelo demográfico explica también por qué esta ola no será voluntaria. Una empresa puede rechazar una nueva herramienta de productividad. No puede rechazar la jubilación de su propia plantilla.

Dónde aterrizan primero los agentes

Los primeros agentes de una empresa mediana no estarán en el producto. Trabajarán en la trastienda administrativa, y las razones son estructurales, no de moda.

Los agentes funcionan donde los procesos están documentados, los datos estructurados y los resultados son medibles – y donde un sistema ya fija los límites de la tarea. En una pyme alemana, esa descripción encaja con contabilidad, gestión de pedidos, compras, cobros, planificación y primer contacto con el cliente, que casi siempre funcionan ya en un ERP y en el ecosistema DATEV por el que la contabilidad de la mayoría de las empresas llega a su asesor fiscal. Encaja mucho menos con la nave de producción, y por eso la cifra de KfW para la IA en el movimiento autónomo de máquinas está en el uno por ciento y probablemente seguirá ahí años.

Dos cosas están sentando en silencio las bases. La primera es la factura electrónica obligatoria. Desde enero de 2025, las empresas alemanas deben poder recibir facturas electrónicas estructuradas, y la obligación de emitirlas llega por fases desde 2027 para las empresas más grandes y desde 2028 para todas. Una factura estructurada se procesa a máquina como un PDF no permite; un agente puede leerla, cotejarla con el pedido, contabilizarla y programar el pago. La factura electrónica obligatoria se vendió como un tema fiscal. En realidad es el programa de preparación para agentes de la trastienda alemana, y casi nadie la describe así.

La segunda es esa cifra de Bitkom: el 61 por ciento de las empresas no usa los datos que ya tiene. Más que un obstáculo para los agentes, es un mapa de dónde están las ganancias. Las empresas que limpien sus datos maestros, definan sus procesos y conecten sus sistemas antes de 2027 serán aquellas para las que un agente es cuestión de configuración y no un proyecto. Las demás descubrirán, como en cada ola anterior, que la tecnología nunca fue la parte difícil.

Esto es gasto operativo – y es un problema para el banco

Aquí la historia sale del taller y llega a la mesa del gestor de empresas.

En abril, KfW Research publicó un segundo estudio que recibió menos atención de la que merecía. Los préstamos bancarios siguen siendo la principal fuente de financiación externa de las pymes alemanas – y aun así solo el 27 por ciento de las pequeñas y medianas empresas dice que consideraría un préstamo de un banco o caja de ahorros para financiar una inversión. En 2017 la cifra era del 66 por ciento, y en 2023 aún del 42. Entre las microempresas de hasta diez empleados, la disposición a endeudarse se ha desplomado del 69 al 23 por ciento. Las empresas de servicios cierran la lista con el 21 por ciento. Solo entre las pymes más grandes, donde más de la mitad aún consideraría un préstamo, se ha mantenido la cifra.

Las razones son tan reveladoras como el número. El sesenta y tres por ciento de las empresas que descartan un préstamo quiere evitar deudas, 23 puntos más que en 2017. La mitad no busca por principio financiación externa, frente al 15 por ciento hace nueve años. El treinta y seis por ciento dice tener fondos propios suficientes. Y el 30 por ciento se queja de que los bancos exigen demasiada información – casi el doble que en 2023. La propia KfW concluye que la necesidad de inversión de las pymes sigue siendo alta, que los fondos propios no la cubrirán y que el crecimiento sufrirá si las empresas siguen rechazando capital externo.

Ahora póngase encima la ola de agentes. El instrumento clásico de financiación de las pymes es el préstamo para inversión: una máquina, una nave, una flota de vehículos, financiados a lo largo de su vida útil y garantizados por el propio bien. Los agentes no son una máquina. Son un gasto operativo mensual, según uso, sin un activo que pignorar ni una vida útil que amortizar. El leasing tampoco encaja. Y las empresas que más los necesitan – las micro y pequeñas empresas cuya contable no será sustituida – son justo las menos dispuestas a endeudarse y las más alérgicas a dar información.

El banco se encuentra, pues, en una posición extraña. Sus clientes afrontan el cambio operativo de mayores consecuencias en una generación; el cambio aparece en sus flujos de caja antes que en sus balances; y el catálogo del banco no tiene nada pensado para ello. Financiar la década de los agentes tendrá que adoptar la forma de una línea de circulante: ligada a resultados de proceso medibles en lugar de a garantías, dimensionada según el gasto mensual en lugar de un precio de compra, y probablemente unida a lo que el banco ya tiene y nadie más – los datos de cuenta. Un gestor que ve aplanarse las partidas de nóminas de un cliente mientras cada mes aparece un nuevo cargo de software está viendo un despliegue de agentes en tiempo real. Esa ventaja informativa vale más que cualquier programa de ayudas, y es la razón por la que será el banco de toda la vida, y no el capital riesgo, quien acabe financiando la mayor parte.

El contraargumento

La equidad exige la otra cara, y merece tomarse en serio.

El panel de expertos del IfM, consultado en primavera, ve en asegurar la innovación y la competitividad el mayor reto de las pymes, y en la digitalización y la IA su condición previa – pero también cita los ciberriesgos y la dependencia de proveedores externos como peligros que empresas y política económica deben vigilar. Lo de la dependencia no es abstracto. El agente que lleva los cobros de una empresa funciona con el modelo de otro, en la nube de otro y en las condiciones de otro, y el instinto de independencia financiera y operativa de las pymes, tan visible en los datos de crédito de KfW, se aplicará también a eso.

Tampoco desaparece el problema de las competencias; se desplaza. La conclusión del IfM: como la IA cambia los perfiles profesionales, crece la demanda de empleados con la cualificación adecuada, y la formación profesional y continua deben ponerse al día rápido, o las pequeñas empresas perderán la carrera por las personas capaces de manejar las máquinas. Desde febrero de 2025, el Reglamento de IA de la UE obliga a toda empresa que use IA a garantizar una alfabetización suficiente en IA de su personal – una obligación modesta sobre el papel, muy real en una empresa de 30 personas sin departamento de TI.

Y las ganancias de productividad son, por ahora, sobre todo afirmadas. El veinte por ciento de las empresas usa IA; el tres por ciento la usa para algo analíticamente exigente. Una ola de agentes sobre una base tan estrecha podría estancarse por las mismas razones que los programas de digitalización anteriores – los programas federales go-digital y Digital Jetzt ya han expirado – con consultores y subvenciones en lugar de la disciplina de procesos que falta.

Todo eso es cierto. Nada de ello cambia el suelo demográfico. Un escéptico puede sostener que los agentes decepcionarán y acertar con los plazos. Lo que un escéptico no puede sostener es que la contable jubilada vaya a ser sustituida.

Tres cosas a vigilar

La primera es 2027. Cuando la obligación de emitir facturas estructuradas llegue a las empresas más grandes, la trastienda de las pymes alemanas será legible por máquinas por ley. Esa fecha, y no un lanzamiento de producto cualquiera, es el momento en que los agentes en contabilidad y pedidos dejan de ser un proyecto piloto.

La segunda es la sucesión. El IfM estima que unas 186.000 empresas alemanas afrontarán un relevo en los próximos cinco años porque sus propietarios llegan a la edad de jubilación. Quien compre una empresa mediana en 2028 dará por hecho que su trastienda funciona con agentes y le pondrá precio en consecuencia – y el banco que financie esa sucesión descontará lo mismo, tenga ya un nombre para ello o no.

La tercera es ese 27 por ciento. Si los agentes hacen lo que dicen sus defensores, hacen más previsible el flujo de caja de una pequeña empresa: menos puestos vacantes, menos facturas atrasadas, menos errores en la cartera de pedidos. Un flujo de caja previsible es exactamente aquello contra lo que presta un banco. La pregunta para la banca alemana es si sabrá crear un producto para ello antes de que su propio servicio de estudios anuncie la próxima primavera que la cifra ha vuelto a bajar.

Las pymes nunca compraron tecnología porque fuera impresionante. Compraron continuidad – la certeza de que el negocio seguirá funcionando dentro de veinte años, en la misma familia, en el mismo lugar. Los agentes son la primera tecnología cuya promesa honesta es la continuidad. Por eso se adoptarán, y por eso el debate sobre ellos pertenece menos a una conferencia tecnológica que a un banco.

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Fuentes y lecturas recomendadas

• Proyección del IAB: la población activa potencial baja por primera vez en 2026, según la INSM, octubre de 2025
• IAB: La población activa potencial bajará un 11,7 por ciento hasta 2060, mayo de 2023
• IAB: Solo con una inmigración neta anual de 400.000 personas se mantiene constante la oferta de trabajo a largo plazo, abril de 2022
• IAB-Forum: Cómo evitar aún una contracción demográfica del mercado laboral, enero de 2024
• KfW Research, Fokus Volkswirtschaft n.º 533: El uso de la inteligencia artificial en las pymes, 11 de febrero de 2026
• Nota de prensa de KfW: La inteligencia artificial se usa cada vez más en las pymes, 11 de febrero de 2026
• KfW Research, Fokus Volkswirtschaft n.º 543: Sigue cayendo la disposición a usar préstamos bancarios, abril de 2026
• Nota de prensa de KfW: Cada vez menos empresas medianas quieren pedir un préstamo, 14 de abril de 2026
• Barómetro KfW-ifo de personal cualificado, según UnternehmerJournal, junio de 2026
• IfM Bonn, IfM-Materialien n.º 312: Oportunidades de la inteligencia artificial para cubrir la demanda de personal cualificado en las pymes, marzo de 2026
• IfM Bonn: How artificial intelligence is changing the demand for skilled workers, marzo de 2026
• DATEV magazin: Cómo la inteligencia artificial cambia la demanda de personal cualificado, 17 de marzo de 2026
• IfM Bonn, encuesta a expertos: El futuro de las pymes 2026, junio de 2026
• IfM Bonn, notas de prensa 2026 (sucesión, Panel de Futuro): presseportal.de/nr/160935
• Encuesta de Bitkom a 604 empresas de 20 o más empleados, marzo de 2026, según Münker & Partner