IA per a màrqueting i vendes: dades 2025 i com aplicar-la

El 2025, el 6,0 % de les empreses de l’Estat (10+ persones ocupades, sense finances) fan servir intel·ligència artificial per a màrqueting o vendes, davant del 6,9 % a la UE‑27, segons Eurostat (enquesta TIC a empreses, dataset isoc_eb_ai, actualitzat el 15/06/2026). Per mida a l’Estat: 4,6 % (10–49), 10,5 % (50–249) i 22,6 % (250+), Eurostat 2025.

En resum

• El 2025, el 6,0 % de les empreses de l’Estat usen IA per a màrqueting/vendes; a la UE‑27 la xifra és 6,9 % (Eurostat, isoc_eb_ai).
• Per mida a l’Estat (2025): 4,6 % a 10–49; 10,5 % a 50–249; 22,6 % a 250+ (Eurostat).
• L’ús per a màrqueting/vendes creix de 2,2 % (2023) a 6,0 % (2025) a l’Estat (Eurostat).
• IA en general (almenys una tecnologia): 20,3 % a l’Estat vs 20,0 % a la UE‑27 (2025, Eurostat).
• Tecnologies clau 2025: generació de llenguatge 8,9 % i anàlisi de text 10,1 % a l’Estat (Eurostat).

Quantes empreses usen IA per a màrqueting i vendes el 2025

Segons Eurostat (enquesta sobre l’ús de les TIC a les empreses, dataset isoc_eb_ai, actualitzat el 15/06/2026), el 2025 el 6,0 % de les empreses de l’Estat (10 o més persones ocupades, sense el sector financer) usen intel·ligència artificial per a màrqueting o vendes. A la UE‑27, la xifra és del 6,9 %. Entre països de referència, els Països Baixos arriben al 12,3 %, Alemanya al 9,1 %, Itàlia al 5,4 %, Portugal al 4,3 % i França al 1,0 % (aquest darrer és de 2023).

La corba d’adopció s’accelera a l’Estat: del 2,2 % el 2023 al 3,3 % el 2024 i al 6,0 % el 2025. Encara que el punt de partida és modest, el ritme d’avenç indica que moltes organitzacions passen de proves a usos operatius en continguts, qualificació de leads o automatitzacions comercials.

És important distingir aquest indicador d’altres mesures d’ús d’IA. Per exemple, el 20,3 % de les empreses de l’Estat usen com a mínim una tecnologia d’IA (qualsevol àrea), però només el 6,0 % l’aplica específicament a màrqueting o vendes. El desfasament assenyala una oportunitat clara per a equips B2B: capitalitzar tecnologies ja disponibles i orientar-les a captació i ingressos.

Si estàs avaluant per on començar, revisa si ja utilitzes generació de llenguatge o anàlisi de text en altres processos; són palanques directes per a continguts, chatbots i CRM. A continuació veurem casos d’ús i un pla pràctic per a pimes i mitjanes.

1. Països Baixos12,3 %
2. Alemanya9,1 %
3. UE-276,9 %
4. Estat espanyol6,0 %
5. Itàlia5,4 %
6. Portugal4,3 %
7. França1,0 %

Font: Eurostat (isoc_eb_ai), 2025

Empreses que usen IA per a màrqueting o vendes (Eurostat, isoc_eb_ai; empreses de 10+ persones ocupades, sense sector financer).

Àmbit	Valor i any
Estat espanyol · Total (10 o més)	6,0 % (2025)
Estat espanyol · 10 a 49 persones	4,6 % (2025)
Estat espanyol · 50 a 249 persones	10,5 % (2025)
Estat espanyol · 250 o més	22,6 % (2025)
UE‑27 · Total (10 o més)	6,9 % (2025)
UE‑27 · 10 a 49 persones	5,8 % (2025)
UE‑27 · 50 a 249 persones	10,8 % (2025)
UE‑27 · 250 o més	20,9 % (2025)
Alemanya · Total (10 o més)	9,1 % (2025)
França · Total (10 o més)	1,0 % (2023)
Itàlia · Total (10 o més)	5,4 % (2025)
Portugal · Total (10 o més)	4,3 % (2025)
Països Baixos · Total (10 o més)	12,3 % (2025)

Diferències per mida: pimes versus grans empreses

Les diferències per mida són notables. A l’Estat (2025), el 4,6 % de les empreses de 10–49 persones ocupades fan servir IA per a màrqueting o vendes, el 10,5 % a 50–249 i el 22,6 % a 250 o més. A la UE‑27, les taxes són del 5,8 %, 10,8 % i 20,9 % respectivament (Eurostat, isoc_eb_ai). Les grans organitzacions tenen més dades, equips i pressupost per orquestrar projectes amb impacte comercial.

Què implica per a una pime B2B:

• Prioritzar casos amb ROI proper: qualificació automàtica de leads, continguts enfocats a intenció de compra i automatitzacions del CRM.
• Evitar desplegaments massius al principi; millor un pilot de 60–90 dies en un sol segment o producte.
• Mesurar amb rigor: conversió a SQL, cost per MQL i temps de resposta comercial.

Exemple pràctic (pime industrial al Vallès Oriental, 35 persones):

1. Objectiu: augmentar un 20 % els SQL d’una línia de maquinària. 2) Dades: integrar formularis web i trucades entrants al CRM. 3) IA: usar generació de llenguatge per esbossos de propostes i anàlisi de text per classificar consultes per intenció (suport vs. compra). 4) Flux: el chatbot capta dades clau; l’scoring prioritza comptes estratègiques; una automatització agenda demos.

Exemple pràctic (empresa gran a l’Àrea Metropolitana de Barcelona):

1. Data hub de continguts amb taxonomia per sector/cas d’ús. 2) Recomanador per a ABM: missatges i actius personalitzats per compte. 3) Integració amb vendes: alertes a SDR quan un decisor interactua amb actius d’alta intenció. 4) Governança: comitè d’IA amb màrqueting, vendes i legal.

Estat espanyolUE-27

1. 10 a 49 ocupats4,6 %5,8 %
2. 50 a 249 ocupats10,5 %10,8 %
3. 250 o més22,6 %20,9 %
4. Total (10 o més)6,0 %6,9 %

Font: Eurostat (isoc_eb_ai), 2025

Tecnologies d’IA que avui impulsen màrqueting i vendes

L’ús d’IA en sentit ampli supera de llarg els casos explícits de màrqueting/vendes. El 2025, el 20,3 % de les empreses de l’Estat usen almenys una tecnologia d’IA (UE‑27: 20,0 %). En tasques directament aplicables al funnel B2B, el 8,9 % usa IA que genera llenguatge o codi (UE‑27: 8,8 %) i el 10,1 % empra anàlisi de text per processar llenguatge escrit (UE‑27: 11,8 %). Font: Eurostat, isoc_eb_ai (empreses 10+ persones, sense sector financer).

Evolució a l’Estat: la generació de llenguatge passa del 2,3 % (2023) al 4,3 % (2024) i 8,9 % (2025); l’anàlisi de text creix del 3,1 % (2023) al 5,1 % (2024) i 10,1 % (2025). Aquestes dues famílies tecnològiques són la base per a: creació i adaptació de continguts per segment, classificació automàtica de consultes i leads, i respostes contextuals en xatbots.

Implicacions pràctiques:

• Amb generació de llenguatge accelera continguts BOFU (casos d’ús, comparatives, emails de recuperació) amb control editorial.
• Amb anàlisi de text etiqueta leads per intenció i sector, detecta comptes actives i identifica objecions freqüents per nodrir vendes.
• Amb ambdues, els xatbots passen de “FAQ” a assistents que capten senyals de compra i actualitzen el CRM.

Abans d’invertir en noves eines, inventaria capacitats existents (p. ex., si enginyeria o atenció al client ja fan servir IA de text) i estén-les al cicle comercial, cuidant la qualitat de dades i la supervisió humana en punts crítics del funnel.

Continguts i SEO per a IA: captar demanda B2B

La generació de llenguatge (8,9 % d’ús a l’Estat el 2025) i l’anàlisi de text (10,1 %) permeten produir continguts orientats a intenció. A més del SEO tradicional, convé optimitzar per a respostes d’IA generatives i resultats en assistents (AEO/GEO) per ser citats i recomanats.

Passos recomanats:

1. Recerca d’intencions: classifica preguntes per etapa (descobriment, avaluació, compra) amb anàlisi de text. 2) Briefs assistits: utilitza IA per estructurar esquemes i FAQs, revisats per experts. 3) Base tècnica: millora rendiment i dades estructurades per augmentar probabilitat de citació en assistents.

SEO per a IA en la pràctica:

• Ajusta continguts a consultes conversacionals i entitats.
• Inclou resums executius i bullets clars; els assistents els prefereixen per sintetitzar.
• Publica evidències verificables (procediments, glossaris) que els models puguin citar.

Exemple (pime industrial a l’Horta de València):

• Setmanes 1–2: auditar preguntes conversacionals de compradors.
• Setmanes 3–6: produir 6 fitxes de casos d’ús per sector i 3 comparatives.
• Setmanes 7–10: crear pàgines “Com funciona” per a decisors i revisar dades estructurades.

Cas real relacionat: a Abujardar: web el doble de ràpida i trànsit ×2 en un mes · ARTIC, la millora tècnica i l’enfocament SEO van multiplicar el trànsit. Aquestes bases tècniques faciliten després el posicionament també en assistents d’IA.

Per aprofundir, pots consultar l’Agència de SEO per a IA B2B, la nostra Agència de GEO SEO i aquesta guia sobre utilitzar la intel·ligència artificial per al màrqueting digital.

Xatbots amb IA: captació i qualificació automàtica

Amb el 8,9 % d’empreses usant generació de llenguatge i el 10,1 % anàlisi de text (Eurostat 2025, a l’Estat), els xatbots poden ser una peça central de captació i qualificació. Un assistent ben entrenat pot: saludar segons el context (pàgina/producte), capturar dades clau, fer preguntes de pressupost/termini/rol, crear el lead al CRM i reservar una demo.

Com desplegar-lo en una web B2B:

1. Llibreria d’intencions: “preu”, “integració”, “terminis”, “casos d’ús”. 2) Arbre de qualificació: identifica decisor, sector i urgència. 3) Integració amb CRM: cada conversa es registra amb etiquetes d’intenció i producte. 4) Hand‑off a humà si hi ha senyals d’alta intenció. 5) Millora contínua: revisa converses i entrena respostes setmanalment.

Exemple (SaaS B2B a Barcelona):

• El chatbot detecta la intenció “migrar des de X”.
• Si el contacte és decisor i el termini és < 3 mesos, ofereix demo i reserva a l’agenda.
• Si és recerca primerenca, nodreix amb un cas d’ús sectorial i demana email corporatiu.

Checklist de qualitat: to professional, disclaimers quan faltin dades, registre de cada decisió i revisió setmanal d’errors. Un chatbot eficaç redueix temps de resposta i eleva la conversió a MQL/SQL quan està alineat amb l’scoring.

Si vols posar-ho en marxa al web o WhatsApp, dona un cop d’ull als nostres xatbots amb IA per a empreses.

Lead scoring i automatització del CRM: del MQL a l’ingrés

L’automatització orquestra el pas de MQL a SQL sense friccions. Amb anàlisi de text classifiques consultes i, amb regles de negoci, puntues l’encaix (sector, mida, rol, urgència). Els leads qualificats s’assignen al comercial correcte, es nodreixen amb continguts per etapa i es disparen tasques i recordatoris.

Passos pràctics:

1. Definir l’ICP: sectors, mides i senyals de dolor. 2) Mapar esdeveniments: formulari, descàrrega de cas d’ús, resposta del chatbot, visita a preus. 3) Ponderar senyals: alta intenció (demo), mitjana (comparativa), baixa (blog). 4) Playbooks: email de follow‑up, proposta guiada per IA i cadències per a SDR. 5) QA mensual amb vendes del model d’scoring.

Cas real: a Robots de Trabajo: 844 leads B2B a 4,40 € amb Meta Ads i CRM · ARTIC, la combinació de captació pagada i CRM va permetre escalar la generació de demanda amb eficiència. La mateixa lògica d’orquestració es potencia en afegir IA per classificar i prioritzar leads.

Per automatitzar fluxos entre màrqueting i vendes, revisa la nostra automatització de processos amb IA per a empreses B2B. Amb un CRM com a font única de veritat i etiquetatge consistent, l’efecte sobre el pipeline creat es fa tangible en poques setmanes.

Publicitat en assistents: com aprofitar ChatGPT Ads

Els entorns conversacionals obren un canal d’alta intenció. En activar anuncis en assistents, els teus missatges apareixen quan l’usuari formula preguntes comparatives o de compra. Cal adaptar el copy a la conversa, oferir actius útils (calculadores, demos, comparatives) i definir prompts de segmentació per indústria i rol.

Guia ràpida B2B (empresa SaaS a Andorra la Vella):

1. Intencions objectiu: “alternatives a…”, “preu de…”, “millor per a [sector]”. 2) Actius: fitxes de casos d’ús, demo sota demanda i guia d’implementació. 3) Creativitats: missatges breus, bullets clars i CTA a demo/prova. 4) Mesura: esdeveniments al CRM (MQL/SQL) i cohortes per intenció. 5) Iteració: ajustar prompts i ofertes segons taxa de resposta i qualitat del lead.

Consells d’implementació:

• Assegura consistència entre anunci i resposta de l’assistent, enllaçant a recursos que responguin exactament la intenció.
• Prepara respostes a objeccions (cost, integració, seguretat) per accelerar la conversió a reunió.
• Coordina amb vendes: un playbook de contacte < 24 h per a leads d’alta intenció.

Si vols explorar aquest canal, consulta la nostra agència de ChatGPT Ads a Catalunya. Amb continguts ben estructurats i un CRM connectat, els assistents conversacionals s’integren de forma natural a l’embut B2B.

Com mesurar el retorn: mètriques, atribució i board pack

Sense mesura no hi ha ROI. Defineix un quadre que connecti campanyes, continguts i automatitzacions amb ingressos. Mesura: volum de MQL/SQL, taxes de conversió per etapa, cost per MQL/SQL, temps de resposta comercial, valor de pipeline creat i cicle de venda. En atribució, combina: model per intenció (last touch ponderat per consultes d’alta intenció) i models per contribució (multi‑touch o data‑driven) per no infravalorar el descobriment.

Checklist de dades:

• Font única de veritat: CRM com a registre de MQL, SQL, oportunitats i tancaments.
• Etiquetatge consistent d’UTM i intencions en el CRM.
• Esdeveniments uniformes des de chatbot, formularis i continguts descarregables.
• Revisió mensual de qualitat de dades (duplicats, dominis personals, leads sense activitat).

Per estimar el teu retorn, prova aquesta calculadora i simula escenaris canviant taxes de conversió, tiquet mitjà i cicle.

Calcula el retorn de la teva captació B2B

Introdueix les teves xifres. Els valors que hi apareixen són un exemple per començar.

Inversió mensual en màrqueting (€)Cost per lead qualificat (€)Leads que passen a oportunitat (%)Oportunitats que tanques (%)Tiquet mitjà per client (€)Marge brut (%)

Leads al mes

–

Clients nous a l’any

–

Vendes estimades a l’any

–

Retorn sobre la inversió

–

Estimació orientativa: els resultats reals depenen del sector, l’oferta i la capacitat comercial.

Vull un càlcul amb les meves dades

Bones pràctiques de reporting al comitè: presenta impacte en pipeline (creat i guanyat), cost incremental per SQL, palanques principals (chatbot, continguts BOFU, email de recuperació) i propers experiments. Si operes en sectors regulats, revisa el marc de la Nova Llei d’Intel·ligència Artificial de la UE per alinear governança i riscos.

Pla d’implantació en 90 dies per a una pime B2B

Un pla 30‑60‑90 dies ajuda a capturar valor ràpid sense sobredimensionar el projecte.

Dies 0–30 (fonamentals):

• Objectiu únic: incrementar SQL en un producte/segment.
• Dades: connectar web, chatbot i formularis al CRM.
• Contingut: 2 peces BOFU (comparativa i cas d’ús) i 1 pàgina de preus millorada.

Dies 31–60 (automatització i captació):

• Chatbot amb intencions i hand‑off a humà en alta intenció.
• Scoring de leads i regles d’assignació a SDR/AE.
• Campanyes en consultes conversacionals amb oferta a demo/prova.

Dies 61–90 (optimització i reporting):

• Iterar prompts i continguts segons senyals d’intenció.
• Revisar qualitat de dades i temps de resposta; ajustar playbooks.
• Board pack: pipeline creat, cost per SQL i aprenentatges.

Exemple (serveis industrials a Tarragona):

1. Selecciona el servei estrella i sectors prioritaris (química, alimentari). 2) Activa el chatbot i calibra l’scoring. 3) Publica 3 actius BOFU i millora la pàgina de preus. 4) Obre campanyes en assistents per a consultes comparatives. 5) Reporta pipeline i pròxims experiments.

Si necessites acompanyament per orquestrar continguts, xatbots i automatització comercial alineats amb el teu CRM, ARTIC pot ajudar amb un enfocament pragmàtic i orientat a mètrica. També pots explorar la nostra agència d’IA per a empreses, amb presència a Catalunya i Andorra.

Preguntes freqüents

Quin percentatge d’empreses usa IA per a màrqueting i vendes a l’Estat?

El 2025, el 6,0 % de les empreses de l’Estat (10+ persones, sense finances) usen IA per a màrqueting o vendes, segons Eurostat (dataset isoc_eb_ai, actualitzat el 15/06/2026). A la UE‑27 la mitjana és del 6,9 %.

Com varia l’adopció segons la mida de l’empresa?

A l’Estat (2025), l’adopció és del 4,6 % a 10–49 persones, 10,5 % a 50–249 i 22,6 % a 250+. A la UE‑27 les taxes són 5,8 %, 10,8 % i 20,9 % respectivament (Eurostat).

Quins usos concrets funcionen en captació B2B?

Continguts orientats a intenció, optimització per a assistents (SEO per a IA), xatbots que capten i qualifiquen, lead scoring en el CRM i automatitzacions de nurturing. Aquestes palanques connecten directament amb MQL/SQL i pipeline.

Per on començar si soc una pime amb pocs recursos?

Tria un sol producte/segment i un objectiu clar (SQL). Connecta web i chatbot al CRM, crea 2–3 actius BOFU i defineix un scoring bàsic. En 60–90 dies podràs mesurar l’impacte i decidir si escales.

La IA substitueix els equips de màrqueting i vendes?

No. La IA accelera tasques (redacció, classificació, respostes) i millora la priorització, però el criteri comercial i el tancament segueixen sent humans. La combinació és la que genera ROI.

Com mesuro el ROI de la IA en màrqueting i vendes?

Connecta cada lead i oportunitat a l’origen (contingut, chatbot, campanya), mesura MQL/SQL, pipeline creat i ingressos. Usa un model d’atribució coherent amb la intenció i revisa mensualment qualitat de dades i supòsits.

Quins països de la UE destaquen en adopció per a màrqueting i vendes?

El 2025, els Països Baixos (12,3 %) i Alemanya (9,1 %) superen la mitjana UE‑27 (6,9 %), mentre Portugal (4,3 %) i França (1,0 %, dada 2023) queden per sota, segons Eurostat.

Fonts i metodologia

• Eurostat, enquesta sobre l’ús de les TIC i el comerç electrònic a les empreses: empreses de 10 o més persones ocupades, sense el sector financer (base de dades).
• Els exemples de clients enllaçats són projectes reals d’ARTIC. Les calculadores són orientatives.