Cuánto cuesta implementar IA en una pyme española (datos reales de 2026)

"¿Cuánto cuesta?" es la pregunta que más recibimos en las primeras conversaciones. Y la respuesta honesta es: depende. Pero depende de cosas concretas que podemos explicar, no de fórmulas mágicas ni de "la complejidad del proyecto".

En este artículo desglosamos qué factores determinan realmente el coste de un proyecto de datos o IA en una pyme española, con ejemplos de proyectos que hemos realizado. Sin rangos de "entre 10.000 y 500.000€" que no le dicen nada a nadie.

Los 4 tipos de proyecto más comunes y su horquilla de coste

No todos los proyectos de IA tienen la misma envergadura. Estos son los cuatro tipos que vemos con más frecuencia en pymes de 50–500 empleados:

• Automatización de reporting (dashboards + data warehouse): entre 8.000€ y 25.000€ según el número de fuentes y la complejidad del modelo de datos. Duración: 4–8 semanas.
• Modelo predictivo (churn, forecasting, scoring): entre 15.000€ y 40.000€ según la calidad de los datos y la integración requerida. Duración: 6–12 semanas.
• Automatización de procesos con IA (clasificación documental, extracción de datos): entre 20.000€ y 60.000€ según el volumen y la variedad de documentos. Duración: 8–14 semanas.
• Estrategia de datos + quick wins: entre 12.000€ y 30.000€. Incluye diagnóstico, roadmap y los 2–3 primeros proyectos de alto impacto. Duración: 10–16 semanas.

Los 3 factores que más encarecen un proyecto

En nuestra experiencia, la diferencia entre el extremo bajo y el alto de cada horquilla está determinada principalmente por:

1. 1La calidad de los datos. Si los datos están limpios, estructurados y accesibles, el proyecto avanza rápido. Si hay que dedicar semanas a limpiar, reconciliar y documentar datos de 10 años, el coste sube significativamente. En proyectos con datos en mal estado, hasta el 40% del presupuesto puede ir a preparación de datos.
2. 2El número de integraciones. Conectar un sistema es sencillo. Conectar cuatro ERP distintos, un CRM, una herramienta de email marketing y un sistema de contabilidad es un proyecto de ingeniería de datos que multiplica el tiempo y el coste.
3. 3La disponibilidad del equipo cliente. Un proyecto en el que el responsable de negocio dedica 2–3 horas semanales a toma de decisiones, revisiones y validaciones puede acabar en la mitad de tiempo que uno en el que hay que esperar dos semanas para cada aprobación.

¿En cuánto tiempo se amortiza?

La pregunta más relevante no es cuánto cuesta, sino cuándo se recupera la inversión. En los proyectos que hemos realizado, el ROI típico es:

• Automatización de reporting: la amortización es casi inmediata. Si el proyecto libera 120 horas/mes de un equipo que cuesta 50€/hora, son 6.000€/mes. Un proyecto de 15.000€ se amortiza en 2–3 meses.
• Modelos predictivos (churn, forecasting): los primeros resultados visibles llegan a los 2–4 meses. La amortización completa suele estar entre 6 y 12 meses.
• Estrategia de datos: el ROI es más difuso pero estructuralmente más importante. Evita proyectos fallidos futuros y desbloquea la capacidad de análisis de la organización.

Errores que hacen que un proyecto cueste más de lo necesario

Después de decenas de proyectos, estos son los errores que más impactan en el coste final:

• Querer hacerlo todo a la vez. Un scope demasiado amplio en el primer proyecto aumenta el riesgo y el coste. Mejor un primer proyecto bien acotado que demuestre valor en 6–8 semanas.
• Elegir herramientas antes de entender el problema. La herramienta no importa: importa el problema que resuelve y los datos que tiene tu empresa.
• No incluir al equipo de negocio desde el día 1. Un proyecto de BI que el equipo de finanzas no entiende o no confía en él no sirve de nada, aunque técnicamente sea perfecto.
• Buscar el precio más barato. Un proyecto mal ejecutado que hay que rehacerse cuesta el doble. La diferencia de precio entre una consultora de calidad y una mediocre rara vez supera el 30–40% en el coste inicial.

Cómo pedir un presupuesto que tenga sentido

Para obtener un presupuesto real —no una horquilla inútil— necesitas llegar a la conversación con tres cosas claras:

1. 1El problema de negocio concreto que quieres resolver (no la tecnología que crees que necesitas).
2. 2Los datos que tienes disponibles y en qué estado aproximado están.
3. 3Quién es el responsable del proyecto en tu empresa y qué capacidad de decisión tiene.

Con eso, cualquier consultora seria debería poder darte una estimación ajustada en una primera reunión de 30–45 minutos. Si no puede, o te pide varias semanas de análisis gratuito antes de darte una cifra, algo no encaja.