La adopción de herramientas de inteligencia artificial generativa (IA generativa) como ChatGPT, Gemini o Grok ha dejado de ser simplemente una curiosidad tecnológica para convertirse en una parte real del día a día digital en muchos países europeos. Estas plataformas —capaces de generar texto, imágenes, código o respuestas a peticiones complejas a partir de modelos de lenguaje y aprendizaje automático— ya son utilizadas por millones de personas tanto a nivel personal como profesional en 2025.

La información más reciente de Eurostat revela que aproximadamente el 32,7 % de la población de la Unión Europea (UE) de entre 16 y 74 años ha usado alguna herramienta de IA generativa en los últimos tres meses, con variaciones significativas según el país y el contexto de uso (personal, profesional o educativo). Esto indica que estas tecnologías no solo están disponibles, sino que se están integrando en rutinas cotidianas y flujos de trabajo, aunque con tasas de penetración muy distintas entre regiones y segmentos de población.

Panorama general de la adopción de IA generativa

En 2025, el uso de IA generativa en el conjunto de la UE muestra una distribución heterogénea. La herramienta ChatGPT, por ejemplo, lidera ampliamente en reconocimiento y uso en múltiples encuestas de usuarios, con cuotas de fidelidad de más del 80 % en algunos análisis de mercado, aunque el uso real puede depender de muchos factores, como el acceso a Internet, habilidades digitales o las aplicaciones específicas que la gente decide emplear.

A nivel europeo, países como Dinamarca, Estonia y Malta se sitúan claramente por encima del promedio, con tasas de uso que rondan entre el 46 % y el 48 % de la población adulta. En contraste, lugares como Rumanía, Bulgaria e Italia muestran cifras mucho más modestas, con menos de una de cada cinco personas utilizando estas tecnologías en el mismo periodo de referencia. Estas cifras sitúan a algunos países nórdicos y centroeuropeos como líderes en la adopción diaria, mientras que otros quedan notablemente rezagados.

La diferencia entre países puede explicarse por varios factores: infraestructura digital, alfabetización tecnológica de la población, oferta educativa orientada a la tecnología y la integración de estas herramientas en el entorno laboral o educativo. Por ejemplo, el uso de IA con fines personales (como ayuda para redactar textos, buscar ideas o resolver dudas generales) se sitúa en torno al 25 % de los ciudadanos, mientras que el uso con fines laborales ronda el 15 % y en educación formal apenas alcanza el 9 % en la UE.

España: posición y perfil de uso

En este contexto europeo, España se encuentra ligeramente por encima de la media comunitaria, con una tasa de uso de herramientas de IA generativa alrededor del 38 %, según los datos más amplios que cubren 33 países europeos. Esto coloca a España en una posición intermedia-alta frente a otros países de la UE, aunque todavía detrás de los países punteros como los países nórdicos o bálticos.

El uso en España parece seguir la tendencia general europea en cuanto a que el empleo de estas herramientas es mayor en contextos personales que profesionales o educativos. En el ámbito laboral, muchas empresas aún están definiendo cómo integrar estas capacidades de IA en sus procesos internos, ya sea para automatizar tareas repetitivas, generar documentos complejos o asistir en la toma de decisiones basadas en datos. En el sector educativo, la adopción puede verse limitada por barreras institucionales, preocupación por la calidad de los resultados generados o falta de formación específica en herramientas de IA entre docentes.

Desde una perspectiva técnica, la definición de “uso” puede abarcar desde una sola interacción (una pregunta puntual a un chatbot) hasta flujos de trabajo estructurados donde la IA genera contenido con criterios predefinidos, integra datos externos y se conecta con APIs corporativas. Este tipo de integración avanzada requiere habilidades de ingeniería de prompts, capacidad de evaluar la calidad de las respuestas y, en muchos casos, conocimientos de programación para automatizar procesos o conectar con sistemas internos.

¿Qué explican las diferencias entre países?

Las variaciones en las tasas de uso de IA generativa entre diferentes países europeos no son arbitrarias. Hay varios factores técnicos y socioeconómicos que influyen en estas diferencias.

Primero, la infraestructura digital juega un papel central. Países con mayor penetración de banda ancha de alta velocidad, mayor acceso a dispositivos conectados y una cultura digital madura tienden a mostrar tasas de adopción más altas. En estos países, la probabilidad de que individuos y empresas dispongan de las herramientas necesarias para interactuar con modelos de IA es mucho mayor. Esto se puede cuantificar con métricas como el porcentaje de hogares con acceso a internet de alta velocidad o el número de usuarios de teléfonos inteligentes por cada 100 habitantes.

Segundo, la competencia digital de la población, medida en términos de capacidad para usar y entender tecnologías digitales complejas, también correlaciona con el uso de IA. Las encuestas de Eurostat y otros organismos muestran que países con mayores niveles de competencia digital —a menudo vinculados a sistemas educativos con fuerte componente tecnológico— evidencian una adopción más amplia. Este tipo de competencia incluye la capacidad para formular prompts claros, evaluar la validez de las respuestas generadas y aplicar el output de la IA a tareas concretas sin supervisión extrema.

Tercero, el entorno regulatorio y de políticas públicas tiene un impacto indirecto. La UE en su conjunto ha impulsado regulaciones como la AI Act, que busca establecer un marco de transparencia y seguridad para el desarrollo y uso de IA, incluyendo requisitos de explicabilidad y gestión de riesgos para sistemas de propósito general. Establecer normas claras puede tanto generar confianza entre los usuarios como requerir esfuerzos adicionales de cumplimiento por parte de proveedores de tecnología, lo que influye en cómo y dónde se despliegan estas herramientas. (Ver más en https://ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/en/ip_21_1803 y https://www.privacylaws.com/news/eu-ai-act-explained).

Por último, factores culturales y de mercado también cuentan. Sociedades donde el empleo digital y la innovación son prioridades estratégicas tienden a experimentar una difusión más rápida de tecnologías emergentes. Esto se traduce en tasas de uso más altas, así como en un mayor número de startups y empresas que incorporan IA generativa en sus productos y servicios.

Consideraciones técnicas sobre el uso de herramientas generativas

Desde una perspectiva técnica, el uso de herramientas como ChatGPT, Gemini o Grok implica varios elementos que es útil entender:

Una métrica clave es el modelo de lenguaje subyacente (LLM), que puede variar en tamaño desde varios cientos de millones hasta miles de millones de parámetros. Estos modelos se entrenan en enormes conjuntos de datos que les permiten aprender patrones en el lenguaje y generar texto coherente.

Otro aspecto técnico relevante es el fine-tuning y la personalización del modelo para casos de uso específicos. Por ejemplo, una empresa puede necesitar que un modelo genere resúmenes financieros de forma estandarizada, lo que requiere ajustar la salida del modelo con datos históricos y reglas de negocio internas. Este proceso puede implicar técnicas avanzadas como aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana (RLHF) para optimizar la calidad de la generación.

Además, la integración con APIs y sistemas existentes es un reto técnico que muchas organizaciones enfrentan. Conectar una IA generativa a un sistema de CRM o a un almacén de datos corporativo conlleva aspectos de seguridad, latencia y compatibilidad de datos que deben resolverse para que el uso sea estable y escalable.

Reflexiones finales

La adopción de IA generativa en Europa en 2025 muestra una tecnología en transición: ya ha traspasado la fase experimental y se está consolidando como herramienta útil en múltiples contextos de la vida diaria, desde soporte personal hasta aplicaciones empresariales específicas. Sin embargo, persisten diferencias notables entre países y sectores que reflejan brechas auténticas en capacidad digital, infraestructura y estrategias de integración.

Para España y otros países con tasas de uso intermedias, el desafío consiste en fortalecer las competencias digitales y promover aplicaciones prácticas que vayan más allá del uso individual o recreativo de estas herramientas. Esto implicará iniciativas educativas, políticas públicas activas y colaboración entre empresas y universidades para definir estándares de uso ético y eficaz de la IA generativa.

Como documento de referencia, Eurostat ofrece datos cuantificados sobre el uso de IA generativa en la UE e informes especializados como el de GenAI Project detallan cómo se adoptan concretamente herramientas como ChatGPT o DALL·E en distintos países europeos.