Qué tecnología usan las agencias de IA en España (2026)

A 2 de noviembre de 2026, solo 193 de los 506 proveedores de IA «núcleo» del directorio de expertuno (el 38,1 %) declaran en su web qué tecnología usan. Entre ellos, OpenAI aparece en 64, n8n en 44 y Anthropic Claude en 43. WordPress, en 39, supera a Make (21) y a Zapier (10).

Aquí traducimos ese stack declarado a decisiones de compra: dependencia, ubicación de los datos, modelo de costes, preguntas y señales de alerta. Los datos salen del directorio de expertuno; los hechos sobre cada herramienta, de la documentación oficial de cada fabricante, consultada en noviembre de 2026.

¿Cuántas agencias de IA dicen qué tecnología usan?

Pocas. De los 506 perfiles que expertuno clasifica como core_ai (la IA es su oferta principal), 313 (61,9 %) no mencionan en su web ninguna tecnología concreta: ni el modelo de lenguaje, ni la herramienta de automatización, ni la nube. Entre los adyacentes (marketing, software, consultoría con IA como línea secundaria), solo 51 de 279 lo hacen. El comprador llega a la primera reunión sin saber si le propondrán una automatización en Make, un agente en Python o un asistente de Microsoft 365: pídalo por escrito desde el principio.

Los proveedores de RAG son los que más detallan su tecnología; los de automatización generalista y cumplimiento, los que menos.

EXPERTUNO · COMPARATIVA

¿Cuántas agencias de IA dicen qué tecnología usan?

Especialidad declarada	Perfiles core_ai	Con stack	% con stack
RAG / búsqueda sobre documentos	58	35	60,3 %
Agentes IA	151	77	51,0 %
IA conversacional / chatbots	160	81	50,6 %
Datos / analítica	170	76	44,7 %
Automatización	426	169	39,7 %
Cumplimiento (AI Act, RGPD)	54	20	37,0 %
Total core_ai	506	193	38,1 %

Fuente: directorio expertuno, 2 de noviembre de 2026. Un perfil puede tener varias especialidades.

Por ciudades, Valencia destaca: 23 de sus 41 proveedores núcleo (56,1 %) publican su stack, frente a 19 de 53 en Madrid (35,8 %) y 19 de 45 en Barcelona (42,2 %). Quienes lo declaran citan de media 5,7 herramientas (mediana: 4), con 317 nombres distintos antes de agrupar variantes.

¿Cuáles son las tecnologías más usadas por las agencias de IA en España?

La lista mezcla modelos, automatización y nubes con CMS, comercio electrónico, CRM y publicidad, que delatan de dónde vienen muchas de estas empresas.

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¿Cuáles son las tecnologías más usadas por las agencias de IA en España?

#	Tecnología	Perfiles	% de 193 con stack	% de 506 core_ai
1	OpenAI / ChatGPT	64	33,2 %	12,6 %
2	n8n	44	22,8 %	8,7 %
3	Anthropic Claude	43	22,3 %	8,5 %
4	WordPress	39	20,2 %	7,7 %
5	AWS	33	17,1 %	6,5 %
6	Microsoft Azure	27	14,0 %	5,3 %
7	Shopify	24	12,4 %	4,7 %
8	Google Cloud	24	12,4 %	4,7 %
9	Python	22	11,4 %	4,3 %
10	Make	21	10,9 %	4,2 %
11	Google Gemini	21	10,9 %	4,2 %
12	HubSpot	19	9,8 %	3,8 %
13	Power BI	19	9,8 %	3,8 %
14	Odoo	18	9,3 %	3,6 %
15	Salesforce	18	9,3 %	3,6 %
16	WhatsApp (Business/API)	16	8,3 %	3,2 %
17	Google Ads	16	8,3 %	3,2 %
18	Google Analytics	14	7,3 %	2,8 %
19	WooCommerce	14	7,3 %	2,8 %
20	Microsoft 365	13	6,7 %	2,6 %

Fuente: directorio expertuno, 2 de noviembre de 2026. Stack autodeclarado; variantes agrupadas (p. ej. OpenAI incluye ChatGPT y Azure OpenAI).

Ojo con los dos denominadores: OpenAI está en el 33,2 % de quienes declaran stack, pero solo en el 12,6 % del total de proveedores núcleo.

• Solo 77 de los 193 (39,9 %) nombran algún proveedor de modelos. Más de la mitad de quienes describen su tecnología no dicen qué modelo usan.
• 52 (26,9 %) citan una herramienta de automatización (n8n, Make, Zapier o Power Automate) y 48 (24,9 %) alguna nube (AWS, Azure o Google Cloud).
• 70 (36,3 %) no mencionan ni modelo, ni automatización, ni nube, solo CMS, CRM, ERP, analítica o publicidad.

Además, 56 citan algún CRM o ERP (HubSpot, Salesforce, Odoo, Dynamics 365, Zoho, Holded, Sage o SAP) y 35 alguna tecnología de desarrollo (Python, React, Node.js, LangChain/LangGraph, Docker o PostgreSQL); LangChain o LangGraph, solo 9.

¿Qué modelo de IA usan las agencias: OpenAI, Claude o Gemini?

OpenAI domina, pero con menos ventaja de la que se suele suponer, y la mayoría de quienes nombran un modelo trabaja con más de uno.

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¿Qué modelo de IA usan las agencias: OpenAI, Claude o Gemini?

Proveedor de modelos	Perfiles core_ai	% de los 77 que citan algún LLM
OpenAI / ChatGPT	64	83,1 %
Anthropic Claude	43	55,8 %
Google Gemini	21	27,3 %
Microsoft Copilot	11	14,3 %
Mistral	4	5,2 %
Meta Llama	3	3,9 %
DeepSeek	3	3,9 %
Perplexity	3	3,9 %
Otros (Grok, Qwen, IBM watsonx, OpenRouter, Ollama, Hugging Face)	1–2 cada uno	—

Fuente: directorio expertuno, 2 de noviembre de 2026; n = 77. Un perfil puede citar varios.

Multimodelo: la mayoría combina proveedores

De los 77, 41 (53,2 %) citan dos o más proveedores y 22 (28,6 %) tres o más; de los 36 con un único proveedor, 26 se limitan a OpenAI. La combinación más habitual es OpenAI más Claude (36 perfiles); 7 citan Claude sin OpenAI y 28 OpenAI sin Claude. El trío OpenAI, Claude y Gemini aparece en 17, y los modelos fuera de los cuatro grandes (OpenAI, Anthropic, Google, Microsoft) suman 10 perfiles.

Ser multimodelo es bueno si la agencia elige el modelo por tarea y puede cambiarlo sin rehacer el proyecto; es malo si el sistema depende de tres contratos de API sin documentar. La pregunta útil es «¿cuánto cuesta cambiar de modelo dentro de un año?». Para comparar asistentes, véase ChatGPT vs Copilot vs Gemini para empresas.

¿Dónde se procesan los datos con cada modelo?

Depende menos del modelo que de la vía de contratación. Según la documentación oficial (noviembre de 2026):

• OpenAI. Desde el 5 de febrero de 2025, residencia de datos en Europa para ChatGPT Enterprise, ChatGPT Edu y la API; en la API, solo en proyectos nuevos configurados en Europa.
• Anthropic (API directa). inference_geo admite solo global y us, y el almacenamiento del espacio de trabajo es us: no hay opción UE.
• Claude vía Amazon Bedrock. En la ficha de Claude Opus 4.7, AWS publica un perfil de inferencia geográfico UE (eu.) invocable desde regiones europeas, entre ellas eu-south-2 (España).
• Azure OpenAI (Microsoft Foundry). Los despliegues Global pueden procesarse en cualquier región; los Data Zone, solo dentro de la zona (la UE sigue el EU Data Boundary y puede incluir países de la AELC); también hay Standard regional.
• Gemini en Google Cloud. El endpoint global no garantiza residencia; el multirregión eu limita el procesamiento a la UE (excluye Reino Unido y Suiza).

De los 77 proveedores que nombran un modelo, 54 (70,1 %) no mencionan ninguna nube: la vía de acceso al modelo casi nunca se explica en la web. Pida por escrito la vía y la región de cada modelo; la ubicación del tratamiento forma parte de la evaluación de RGPD que resume nuestra guía de consultoría de IA, RGPD y AI Act.

n8n, Make o Zapier: ¿qué herramienta de automatización usan las agencias?

n8n gana con claridad: 44 perfiles, más del doble que Make (21) y más de cuatro veces Zapier (10). Power Automate aparece de forma explícita en 3, aunque otros 8 citan Power Platform en general.

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n8n, Make o Zapier: ¿qué herramienta de automatización usan las agencias?

Herramienta	Perfiles core_ai (n = 193)	% de los 52 con automatización
n8n	44	84,6 %
Make	21	40,4 %
Zapier	10	19,2 %
Power Automate	3	5,8 %
n8n y Make a la vez	16	30,8 %
Solo n8n (sin Make ni Zapier)	27	51,9 %
n8n, Make y Zapier	7	13,5 %

Fuente: directorio expertuno, 2 de noviembre de 2026.

De los 44 que usan n8n, 25 también citan un proveedor de modelos: la combinación típica de quien construye agentes o flujos con IA sobre una herramienta visual. Cada herramienta tiene una lógica de licencia y de cobro distinta; la comparativa detallada está en Make, n8n o agencia de automatización con IA.

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n8n, Make o Zapier: ¿qué herramienta de automatización usan las agencias?

Herramienta	Unidad de cobro (según el fabricante)	Punto a vigilar en el contrato
n8n	Cloud: planes de pago. Autoalojado: Community gratuito; Business/Enterprise de pago	Titularidad de la instancia y encaje en la Sustainable Use License
Make	Créditos (1 operación = 1 crédito en apps sin IA; IA según tokens y otros factores)	Zona de datos real de cada módulo de IA, no solo la de la cuenta
Zapier	Tareas (cada acción con éxito; los triggers no cuentan)	Acciones por flujo × ejecuciones al mes

Fuente: docs.n8n.io, help.make.com y help.zapier.com, noviembre de 2026.

• n8n. El autoalojamiento exige conocimientos técnicos, y la infraestructura y el mantenimiento corren a cargo de quien lo aloja. La Sustainable Use License permite a una consultora cobrar por crear y mantener flujos e instalar n8n en el servidor del cliente, pero no alojarlo como servicio para que los clientes construyan sus flujos ni revenderlo como marca blanca sin acuerdo comercial. Si la instancia está en el servidor de la agencia, pregunte quién es titular y qué pasa con sus flujos al terminar; si está en el suyo, controla los datos pero asume actualizaciones, copias y seguridad. Y n8n gratuito no hace gratis el sistema: las llamadas a los modelos se pagan aparte.
• Make. Con una cuenta propia de OpenAI o Claude se pagan los créditos a Make y los tokens al proveedor del modelo. Tiene cuatro zonas de datos (US1, US2, EU1 y EU2), pero elegir una EU no garantiza que toda la IA se procese en la UE.
• Zapier. Un flujo con cinco acciones consume cinco tareas en cada ejecución, algo a vigilar cuando crece el volumen. Para estimar la parte de IA, siga el método de costes de agentes de IA: cómo calcular API y tokens.

El listado de especialistas en automatización reúne a quienes declaran esa especialidad, y la guía agencia de automatización con IA: n8n y Make explica qué incluye un proyecto típico.

¿Qué nube usan las agencias de IA: AWS, Azure o Google Cloud?

AWS lidera con 33 perfiles, seguida de Microsoft Azure (27) y Google Cloud (24). En total, 48 proveedores núcleo (24,9 % de los que declaran stack) citan alguna nube, y la mitad (24) cita dos o más. Las combinaciones «naturales» son poco frecuentes: 11 declaran OpenAI y Azure, 8 Claude y AWS, y solo 3 Gemini y Google Cloud. El ecosistema Microsoft en su conjunto (Azure, Copilot, Microsoft 365, Power BI, Dynamics 365 o Power Platform) aparece en 54 perfiles, más que ninguna nube por separado.

Para el comprador importan tres cosas: dónde quedan los datos (región y tipo de despliegue concretos), a nombre de quién está la cuenta (lo recomendable es su empresa, con acceso delegado a la agencia) y cómo se factura: consumo, licencias y horas son partidas distintas, y la plantilla para pedir presupuesto a una agencia de IA las separa.

¿Por qué tantas agencias de IA mencionan WordPress y Shopify?

WordPress es la cuarta tecnología más citada (39 perfiles), por delante de AWS, Make y Gemini. Con Shopify (24), WooCommerce (14) y PrestaShop (12), 54 proveedores núcleo (28,0 % de los que declaran stack) mencionan algún CMS o plataforma de comercio electrónico.

De los 39 que citan WordPress, 29 (74,4 %) tienen en Google alguna categoría de marketing, publicidad o diseño web, y 22 (56,4 %) la de «Diseñador de sitios web», frente al 41,7 % (80 de 192 con categoría) del conjunto con stack. Además, 42 perfiles citan herramientas de marketing digital como Google Ads, Meta Ads, Semrush, HubSpot o Google Analytics. De los 39 con WordPress, solo 12 nombran un proveedor de modelos y otros 12 una herramienta de automatización.

No es un defecto: para una tienda online que quiere un asistente, una agencia que conoce WordPress, WooCommerce o Shopify puede ser la opción más eficiente, y la licencia GPLv2 o posterior de WordPress facilita cambiar de proveedor. Pero si el proyecto es un agente que consulta un ERP, compruebe experiencia más allá del sitio web. El informe de proveedores de IA en España 2026 analiza el origen de estas empresas.

¿Qué implica cada tecnología para quien contrata?

Los hechos proceden de la documentación oficial citada en «Metodología y fuentes»; el resto son criterios de evaluación.

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¿Qué implica cada tecnología para quien contrata?

Tecnología	Perfiles core_ai	Dependencia (lock-in)	Datos / residencia	Modelo de coste
OpenAI	64	Media: prompts y ajustes específicos del modelo	Residencia europea en la API solo en proyectos nuevos configurados en Europa	Tokens (API)
Anthropic Claude	43	Media	API directa: global o EE. UU.; vía Bedrock, perfil UE	Tokens (API)
Google Gemini	21	Media	Endpoint global sin garantía; multirregión eu limitado a la UE	Tokens (API)
n8n	44	Baja si la instancia es suya; alta si es de la agencia	Autoalojado: donde usted lo instale	Community gratis + infraestructura + mantenimiento; Cloud de pago
Make	21	Media: los escenarios solo funcionan en Make	Zona EU no garantiza que toda la IA se procese en la UE	Créditos
Zapier	10	Media	A consultar al fabricante	Tareas
AWS / Azure / Google Cloud	33 / 27 / 24	Alta si la cuenta es de la agencia	Según región y despliegue	Consumo
WordPress	39	Baja: GPLv2 o posterior	Según el alojamiento	Alojamiento + mantenimiento + plugins

Recuentos: directorio expertuno, 2 de noviembre de 2026 (n = 193). Hechos: documentación oficial, noviembre de 2026.

La dependencia no la crea la herramienta, sino quién la controla: un flujo de n8n en la cuenta del cliente, documentado y exportable, ata menos que uno idéntico en la instancia de la agencia. Y el coste variable (tokens, créditos, tareas, nube) crece con el uso y casi nunca figura en la propuesta: pida una estimación mensual con su volumen y un límite de gasto.

¿Qué preguntas hacer a una agencia de IA sobre su stack?

Pida las respuestas por escrito:

1. ¿Qué modelos usará el proyecto, por qué vía (API directa, Azure, Bedrock, Google Cloud) y en qué región se procesarán los datos?
2. ¿Las cuentas de API, nube y automatización estarán a nombre de mi empresa?
3. ¿Dónde estará la instancia de n8n y quién la actualiza, o qué zona y plan de Make o Zapier se usarán?
4. ¿Qué coste mensual de tokens, créditos o tareas se estima con nuestro volumen y cómo se limita?
5. ¿Podemos cambiar de modelo sin rehacer el sistema?
6. ¿Qué datos personales llegan al modelo, con qué contrato de encargo y qué evaluación de transferencia internacional?
7. ¿Qué documentación y exportaciones (flujos, prompts, código) recibiremos al terminar?
8. ¿Qué proyectos similares han hecho con este stack y podemos ver una demostración?

Para agentes, consulte los especialistas en agentes IA y los especialistas en RAG.

¿Qué señales de alerta hay en el stack de un proveedor de IA?

Ninguna descalifica por sí sola, pero cada una justifica una pregunta más:

• «Trabajamos con todas las herramientas». Un stack de diez o más tecnologías (lo declaran 36 perfiles) puede ser amplitud real o una lista copiada: pida qué usaron en sus tres últimos proyectos.
• Ningún nombre concreto tras la primera reunión: la propuesta no es comparable.
• Cuentas a nombre de la agencia sin cláusula de salida: cambiar de proveedor implica rehacer el trabajo.
• «Los datos se quedan en Europa» sin detallar cómo por modelo y herramienta.
• Coste cerrado sin consumo: si no menciona tokens, créditos o tareas, alguien los pagará después.
• Una instancia de n8n compartida en la que el cliente edita flujos, que puede no encajar en la Sustainable Use License.
• Agencia web reconvertida para un proyecto de datos complejo: exija casos con integración de sistemas.

Checklist: antes de aceptar la propuesta técnica

• [ ] Tengo por escrito el modelo, la vía de contratación y la región de procesamiento.
• [ ] Las cuentas de API, nube y automatización estarán a nombre de mi empresa (o hay cláusula de traspaso).
• [ ] Sé dónde se alojará cada flujo y quién lo mantiene.
• [ ] El presupuesto separa horas, licencias y consumo variable estimado.
• [ ] Hay un límite de gasto mensual en la API y en la automatización.
• [ ] Se ha revisado qué datos personales salen hacia cada proveedor y con qué contrato.
• [ ] Recibiré documentación y exportación de flujos, prompts y código.
• [ ] He visto una demostración con el mismo stack.

Para el resto de cláusulas, consulte el checklist antes de firmar una consultoría de IA.

Veredicto del consejo

Mercado. El stack es opaco (el 61,9 % de los núcleo no lo declara) y, entre quienes lo publican, OpenAI, n8n y Claude forman el núcleo, con una fuerte presencia de WordPress.

Económico. Las herramientas más citadas cobran por uso, un coste que rara vez aparece en la propuesta inicial.

Técnico. La residencia de datos depende de la vía de contratación más que del modelo.

Comprador. Exija por escrito modelo, vía, región, titularidad de las cuentas y coste variable estimado.

Metodología y fuentes

Consulta de solo lectura, el 2 de noviembre de 2026, a los 790 perfiles publicados (no demo) del directorio de expertuno; el análisis se centra en los 506 core_ai, de los que 193 tienen informado el campo stack (tecnologías que el proveedor menciona en su web: autodeclarado, no auditado). Las variantes se agrupan (OpenAI incluye ChatGPT y Azure OpenAI; AWS incluye Bedrock; Google Cloud incluye BigQuery; Azure OpenAI cuenta como OpenAI y como Azure) y cada perfil cuenta una vez por grupo. Las categorías proceden de Google Maps; «marketing, publicidad o diseño web» agrupa agencia de marketing, consultora de marketing, servicio de marketing por Internet, diseñador de sitios web y agencia de publicidad. Los porcentajes sobre 193 no deben extrapolarse al mercado, y no mencionar una tecnología no equivale a no usarla. El stack se actualiza con menos frecuencia que las webs y valoraciones, que revisamos cada semana. Las condiciones de cada herramienta proceden de su documentación oficial (noviembre de 2026) y pueden cambiar.