Programa Inteligencia Artificial 2026 | Euskadi
Ayuda de hasta 100.000 € para proyectos de Inteligencia Artificial en empresas industriales
Si tu empresa quiere activar inteligencia artificial con impacto real en procesos, datos, automatización, calidad, predicción o asistencia operativa, esta convocatoria puede ayudarte a financiar hasta el 60% del proyecto. La clave no es pedir la ayuda. La clave es presentar un proyecto sólido, elegible y defendible.
Ayuda máxima
Hasta 100.000 € por empresa
Cobertura
Hasta el 60% del coste
Plazo
Hasta el 2 de noviembre
Foco
IA, dato, gobierno y automatización
Una oportunidad con fecha límite y presupuesto limitado
No es una ayuda para probar IA. Es una oportunidad para financiar proyectos con impacto operativo real.
La convocatoria de Inteligencia Artificial 2026 está pensada para empresas industriales y de servicios conexos que quieran adoptar inteligencia artificial en procesos de negocio, operaciones, dato, calidad, predicción, automatización o asistencia a equipos. Es decir, no se trata de hacer una demo bonita para una presentación interna. Se trata de construir un proyecto que pueda mejorar cómo trabaja la empresa.
La ayuda cubre servicios de consultoría e ingeniería y también puede contemplar hardware y licencias de software, siempre dentro de los límites establecidos. Además, los gastos de consultoría o ingeniería deben representar al menos el 20% del presupuesto subvencionable del proyecto. Este punto es importante: una simple compra de licencias sin un proyecto técnico bien definido puede quedarse corta.
Desde Ayesa Digital ayudamos a las empresas a aterrizar la idea, definir el caso de uso, conectar la IA con datos y procesos reales, estructurar el alcance técnico, preparar una oferta coherente y ejecutar proyectos sobre el ecosistema Microsoft con visión de negocio.
Resumen ejecutivo
Importe máximo
Subvenciones de hasta 100.000 € por empresa.
Intensidad de ayuda
Hasta el 60% del coste del proyecto subvencionable.
Empresas destinatarias
Empresas industriales o de servicios conexos ligados al producto-proceso industrial.
Criterio crítico
La ayuda se concede en régimen de concurrencia sucesiva hasta agotar fondos.
La diferencia está en cómo se formula el proyecto
Un proyecto de IA financiable necesita problema, dato, caso de uso, tecnología, impacto y ejecución.
Muchas empresas llegan a este tipo de ayudas con una idea demasiado abierta: queremos aplicar IA, queremos usar Copilot, queremos automatizar procesos. Eso no basta. Para convertir la intención en proyecto hay que concretar qué proceso se va a mejorar, qué datos existen, qué solución se propone, qué tecnología se utilizará, qué entregables habrá y qué impacto se espera.
Definir un proyecto elegible
Predicción
Demanda, incidencias, mantenimiento, calidad, inventario o carga de trabajo.
Optimización
Planificación, producción, recursos, costes, compras o procesos críticos.
Automatización
Flujos, validaciones, clasificación documental, asistentes y procesos repetitivos.
Gobierno
Dato, ética, cumplimiento, trazabilidad, AI Act, Data Act e ISO 42001.
Qué se puede financiar
Ámbitos de proyecto que pueden convertirse en inversión real para tu organización
La convocatoria contempla líneas muy interesantes porque no se limita al desarrollo de algoritmos. Permite plantear proyectos de estrategia de IA y dato, gobierno, infraestructura de datos, espacios de datos, soluciones comerciales o a medida, capacitación y servicios especializados de consultoría e ingeniería. Para una empresa industrial, esto abre un abanico amplio de proyectos con retorno claro si se definen bien.
01
Estrategia de IA y del dato
Definir dónde aplicar IA, qué casos de uso tienen sentido, qué datos existen, qué prioridades deben abordarse primero y qué hoja de ruta permite avanzar sin dispersar inversión.
02
Gobierno de IA y del dato
Implantar políticas de gobernanza y ética alineadas con AI Act, Data Act, ISO 42001 o normas UNE para que la adopción de IA no dependa de decisiones improvisadas.
03
Infraestructura y gestión del dato
Ordenar fuentes, calidad, seguridad, integración, modelos de datos, analítica y arquitectura para que la IA se construya sobre información fiable y utilizable.
04
Espacios de datos
Preparar modelos colaborativos, intercambio seguro de información, explotación de datos industriales y escenarios donde compartir dato genere más valor competitivo.
05
Soluciones de IA comerciales o a medida
Desarrollar o implantar soluciones de IA para automatizar decisiones, asistir usuarios, clasificar información, mejorar calidad, acelerar reporting o reducir carga operativa.
06
Capacitación y liderazgo en IA
Formar a equipos clave, alinear dirección y negocio, activar capacidades internas y crear una cultura de adopción responsable, medible y orientada a resultados.
Decisión práctica
La IA que interesa financiar no es la más vistosa. Es la que mueve indicadores de negocio.
Menos tareas manuales, menos errores, más velocidad, mejor previsión, mayor control y decisiones apoyadas en datos.
Casos de uso con intención de compra
Qué proyectos de IA tienen más sentido para una empresa industrial
Una ayuda como esta debe usarse para acelerar decisiones que la empresa probablemente tendría que abordar igualmente: ordenar datos, mejorar la planificación, reducir errores, automatizar tareas repetitivas, mejorar calidad, anticipar incidencias o crear asistentes que apoyen a equipos técnicos, comerciales u operativos.
Predicción de demanda o carga de trabajo
Modelos que ayudan a anticipar necesidades de producción, recursos, compras o planificación.
Asistentes inteligentes internos
Agentes o copilotos para consultar documentación, procedimientos, datos de negocio o conocimiento corporativo.
Automatización documental
Clasificación, extracción de información, validaciones, resúmenes y reducción de gestión manual.
Calidad y mantenimiento
Detección de anomalías, priorización de incidencias, análisis de patrones y asistencia a equipos técnicos.
Cómo debe prepararse la solicitud
El error habitual: pensar primero en la subvención y después en el proyecto
Para que un proyecto tenga sentido comercial y técnico, hay que responder antes a seis preguntas.
1
Qué problema de negocio se quiere resolver
No sirve una formulación genérica. Hay que explicar la necesidad detectada, el proceso afectado y por qué ahora es importante abordarlo.
2
Qué datos existen y cómo se gestionan
La IA depende del dato. Hay que revisar fuentes, calidad, accesibilidad, integración, seguridad y gobierno.
3
Qué solución se va a implantar
Puede ser una solución comercial, una solución a medida o una combinación de tecnología Microsoft, automatización, analítica y modelos de IA.
4
Qué tareas de consultoría e ingeniería se realizarán
La oferta técnica debe detallar tareas, entregables, dedicaciones, perfiles, tecnologías, calendario y presupuesto.
5
Qué impacto se espera
Ahorro de tiempo, reducción de errores, mejora de calidad, mayor velocidad de respuesta, mejor planificación o incremento de productividad.
6
Qué evidencias se podrán aportar al cierre
Memoria técnica, tareas realizadas, dedicaciones, capturas, evidencias, facturas y desglose económico deben estar previstos desde el inicio.
Aviso útil
Si el proyecto supera los 15.000 €, deberás solicitar ofertas de tres proveedores distintos.
Conviene no dejarlo para el final. La parte administrativa y la parte técnica deben avanzar coordinadas para evitar retrasos, incoherencias o presupuestos que no defiendan bien el alcance.
Qué debe contener la oferta técnica
Actividad y situación tecnológica actual de la empresa.
Problema detectado y objetivos del proyecto.
Tareas de consultoría o ingeniería y entregables.
Tecnologías a emplear.
Desglose de costes, licencias, mantenimiento y hardware si procede.
Estimación de horas y calendario de ejecución.
La ayuda puede ser potente, pero no compensa un proyecto mal planteado.
Nuestro consejo: validar elegibilidad, caso de uso, dato, arquitectura, presupuesto y retorno antes de preparar la solicitud.
Revisar viabilidad
Tecnología Microsoft para IA empresarial
Cómo puede ayudarte Ayesa Digital a construir un proyecto de IA sobre Microsoft
Ayesa Digital combina conocimiento de procesos empresariales, experiencia sectorial, arquitectura Microsoft y capacidad de implantación. Esto es especialmente relevante en proyectos de IA porque rara vez se resuelven con una sola herramienta. Normalmente hay que conectar datos, seguridad, procesos, ERP, CRM, automatización, analítica, gobierno y adopción.
Microsoft Azure
Base cloud, datos e IA
Infraestructura cloud, servicios de datos, seguridad, escalabilidad y capacidades para desplegar soluciones inteligentes.
Microsoft Copilot
Productividad aumentada
Escenarios de adopción, gobierno y uso de IA generativa en el puesto de trabajo y procesos corporativos.
Copilot Studio
Agentes y asistentes
Creación de agentes para asistir usuarios, consultar información, automatizar respuestas y conectar conocimiento empresarial.
Power Platform
Automatización y apps
Automatización de procesos, aplicaciones internas, flujos, analítica y conexión con sistemas existentes.
Power BI
Reporting e inteligencia de negocio
Cuadros de mando, análisis de indicadores, explotación del dato y visualización de impacto.
Business Value
Diagnóstico y priorización
Definición de casos de uso, impacto esperado, roadmap y alineación entre negocio, tecnología y dirección.
Enfoque Ayesa Digital
La IA no se implanta en el vacío. Se implanta sobre procesos, datos y decisiones.
Por eso trabajamos desde el caso de uso y no desde la moda tecnológica. Un buen proyecto de IA debe tener utilidad, adopción, seguridad, trazabilidad, retorno y una arquitectura capaz de evolucionar.
Diagnóstico inicial
Revisión de elegibilidad, procesos, datos, pain points y oportunidades.
Diseño de solución
Arquitectura, tecnología, alcance funcional, entregables y planificación.
Ejecución y evidencias
Implementación, documentación, memoria técnica, soporte y resultados medibles.
Escenarios reales
Tres formas inteligentes de aprovechar esta ayuda
Escenario 1
Empresa que empieza con IA
La organización quiere empezar, pero no tiene claro qué caso de uso priorizar. En este escenario conviene plantear una estrategia de IA y dato, diagnóstico de procesos, análisis de información disponible y una hoja de ruta con quick wins.
Proyecto recomendable
Assessment de IA, gobierno inicial del dato, identificación de casos de uso y prueba controlada sobre un proceso prioritario.
Escenario 2
Empresa con procesos manuales
La empresa ya sabe dónde pierde tiempo: validaciones manuales, documentación dispersa, tareas repetitivas, reporting lento o procesos que dependen de personas concretas. Aquí la IA puede ayudar de forma muy tangible.
Proyecto recomendable
Automatización inteligente con Power Platform, Copilot Studio, análisis documental, flujos y conexión con ERP, CRM o sistemas existentes.
Escenario 3
Empresa con datos, pero sin gobierno
Hay datos en ERP, CRM, Excel, sistemas industriales, herramientas de calidad o aplicaciones internas, pero no existe una base clara de gobierno, calidad, seguridad y responsabilidad sobre el dato.
Proyecto recomendable
Gobierno de dato e IA, arquitectura de datos, modelo de explotación, cuadro de mando, criterios de calidad y preparación para casos de IA.
Cuándo sí tiene sentido
La empresa tiene un problema concreto y puede medir mejora.
Hay procesos repetitivos con carga manual elevada.
Existen datos suficientes o se puede trabajar una base de datos fiable.
El caso de uso afecta a productividad, calidad, tiempo, coste o capacidad de decisión.
Dirección, negocio y tecnología están alineados en el objetivo.
Cuándo conviene parar
Si no hay caso de uso, no hay proyecto. Hay una idea demasiado verde.
Solo se quiere usar IA sin problema definido.
Los datos no existen, no son accesibles o no tienen mínima calidad.
No hay responsable interno del proyecto.
No se sabe qué impacto se espera ni cómo se medirá.
Recomendación directa
Antes de pedir la ayuda, define el proyecto como si tuvieras que defenderlo ante dirección financiera.
Si el proyecto no justifica por qué se hace, qué mejora, qué datos usa, qué tecnología requiere, quién lo ejecuta y cómo se medirá, la ayuda puede convertirse en una distracción administrativa. El enfoque correcto es al revés: primero el valor, después la financiación.
Errores frecuentes
Lo que puede hacer que una buena oportunidad se convierta en un mal proyecto
01
Presentar una idea demasiado genérica
Aplicar IA a la empresa no es un proyecto. Hay que concretar proceso, usuarios, datos, tecnología, entregables e impacto.
02
Comprar tecnología sin diagnóstico
Las licencias no resuelven un problema si no hay modelo de uso, integración, gobierno y adopción.
03
Ignorar la calidad del dato
Sin dato accesible, gobernado y suficientemente fiable, la IA termina siendo una maqueta con poca utilidad operativa.
04
No prever evidencias de liquidación
La memoria técnica final debe demostrar trabajos, dedicaciones, resultados, evidencias, importes y relación con el proyecto.
05
No involucrar a negocio
Si el proyecto lo empuja solo IT, puede quedarse lejos del problema operativo real. La IA debe nacer conectada al área que va a usarla.
06
Llegar tarde
La concesión es por concurrencia sucesiva hasta agotamiento de fondos. Esperar demasiado puede dejar fuera proyectos perfectamente válidos.
Siguiente paso recomendado
Haz una revisión rápida antes de mover documentación, ofertas y solicitud.
En una primera conversación podemos revisar si tu empresa encaja, si el caso de uso tiene sentido, qué enfoque técnico sería más defendible, qué tecnología Microsoft podría aplicar y qué pasos conviene activar para llegar con una propuesta sólida.
Elegibilidad
Sector, tipo de empresa, actividad y encaje del proyecto.
Caso de uso
Problema, datos, usuarios, impacto y viabilidad.
Tecnología
Azure, Copilot, Power Platform, datos, ERP, CRM o analítica.
Plan
Alcance, calendario, entregables, presupuesto y evidencias.
Prioridad comercial
Transformar la ayuda en un proyecto vendible, ejecutable y medible.
Ese es el enfoque correcto si quieres que la subvención acelere una decisión real de inversión, no solo una tramitación administrativa.
Hablemos de tu proyecto de IA
Cuéntanos qué proceso quieres mejorar y te ayudamos a valorar el encaje de la ayuda.
Podemos ayudarte a revisar si tu empresa encaja, aterrizar el caso de uso, definir el alcance técnico, plantear la arquitectura Microsoft adecuada y preparar una propuesta orientada a impacto real.