En un contexto europeo, frente a la presión para digitalizar la administración pública, la integración de la inteligencia artificial (IA) a nivel local sigue siendo un proceso profundamente desigual y empíricamente poco comprendido. Este estudio investiga el grado de adopción de la inteligencia artificial (IA) en las administraciones públicas locales en Alemania, explorando las disparidades territoriales y los factores institucionales que influyen en esta transición. Basado en una muestra nacional de 347 municipios, esta investigación propone un índice compuesto de adopción de IA, construido al integrar seis indicadores relevantes (incluyendo el uso de bots conversacionales y la automatización de procesos internos y de toma de decisiones). En las simulaciones, se diferenciaron los perfiles de administración local según factores como el personal de TI (con un peso del 30%), el grado de urbanización (25%) y la participación en redes digitales (20%), reflejando variaciones estructurales significativas entre regiones. El modelo de análisis utilizado es uno multinivel, que destaca las influencias combinadas de factores locales y regionales. Los resultados indican una clara estratificación de la capacidad de innovación digital, con diferencias significativas entre el este y el oeste de Alemania, así como entre entornos urbanos y rurales. El estudio contribuye a la literatura especializada al desarrollar una herramienta analítica replicable y proporciona recomendaciones de políticas públicas para reducir las brechas digitales interregionales.