IA i agents d’IA: de promesa a impacte

L’evolució de la IA no s’atura. En pocs anys hem passat d’assistents predictius a agents que planifiquen, actuen i aprenen de forma autònoma. Però… sabem què implica realment aquesta transformació?

1. Evolució de la Intel·ligència Artificial: del “boom” a l’adopció accelerada

Com va passar amb el correu electrònic, Internet o els primers blogs, tot procés de transformació tecnològica es desplega en tres temps: descobreixes l’eina buida, proves prototips i, finalment, l’adoptes en massa. Aquesta evolució lenta i mesurada ens ensenya a no caure en el frenesí del moment. Amb la IA, els titulars bombardegen cada dia i l’expectativa sovint supera la realitat: és imprescindible mantenir la calma, analitzar amb rigor i separar el gra de la palla. Només amb aquesta paciència estratègica podrem construir experiències sòlides i evitar que la IA es quedi en un simple experiment passatger.

En aquest context, les dades parlen clar: el 2025, un 78 % d’organitzacions ja utilitzen IA en alguna tasca de negoci i un 71 % ho fan de manera regular en processos quotidians. A més, el 92 % planeja augmentar la inversió en IA els pròxims tres anys, tot i que només l’1 % es considera plenament madur en la seva adopció. Aquest ritme d’integració —amb passos sòlids però constants— és justament la re-enginyeria progressiva dels fluxos de treball que s’han de preparar les organitzacions per a la veritable transformació.

2. Què són els agents d’Intel·ligència Artificial i quin és el seu ús actual

Un agent d’IA és un sistema de software capaç de percebre, planificar, actuar i aprendre de manera autònoma, més enllà de la simple interacció pregunta‑resposta. Integrant algoritmes d’aprenentatge, memòria persistent i accés a diverses fonts de dades, aquests agents funcionen com a col·laboradors digitals que aporten valor específic en processos complexos.

Els agents d’IA van molt més enllà dels chatbots tradicionals. Mentre que un simple assistent respon a preguntes puntuals, un agent:

• Percep l’entorn (dades en temps real, esdeveniments, APIs externes).
• Planifica un flux d’accions: desglossa tasques complexes en passos automàtics i prioritza objectius.
• Actua de manera autònoma, connectant-se a sistemes ERP, CRM o navegadors web per executar processos complets.
• Aprèn i millora contínuament gràcies a mecanismes de memòria persistent i retroalimentació iterativa.

Aquest 2025, han emergit diversos marcs i eines que faciliten la creació d’agents robustos:

Cas d’èxit LITSLINK (febrer 2025) va implementar un agent de gestió de la cadena de subministrament que va millorar l’eficiència operativa un 30 % i va reduir els costos logístics un 12 %.

3. Abans vs. ara: un salt qualitatiu

Per comprendre la revolució que suposen els agents d’IA, convé comparar-los amb els assistents tradicionals en cinc dimensions clau:

1. Interacció
   • Abans: sol·licituds puntuals i reactives (“Fes-me un resum”).
   • Ara: diàleg proactiu i continu, on l’agent planteja passos, ofereix riscos i ajusta instruccions sobre la marxa (“Planifica una campanya multicanal, identifica públics i optimitza pressupost”).
2. Autonomia
   • Abans: passivitat total: esperen instruccions precises.
   • Ara: capacitat per autoiniciar tasques, monitorar esdeveniments i actuar segons regles de negoci establertes.
3. Escalabilitat
   • Abans: depèn de l’operador humà: cada consulta requereix supervisió.
   • Ara: arquitectura basada en cues i processos concurrents permet gestionar milers de peticions simultànies sense intervenció manual.
4. Integració
   • Abans: proves de concepte aïllades; poc més que un widget o un chatbot embegut.
   • Ara: connexió nativa amb ERP, CRM, sistemes de BI i APIs externes, fent possible fluxos de treball de punta a punta.
5. Governança
   • Abans: control manual i revisió esporàdica.
   • Ara: auditories automatitzades, traça immutables, proves contrafactives i alerts en temps real per garantir compliances i transparència.

Resum en taula:

Aquest salt qualitatiu no només redueix la fricció operativa, sinó que permet a les organitzacions reorientar recursos cap a activitats d’alt valor: innovació, estratègia i experiència de client.

4. Agents d’IA: reptes, perspectives i futur

4.1 Reptes en la implementació

Malgrat el potencial transformador, portar els agents d’IA de l’entorn de laboratori a l’operativa diària suposa reptes complexos. Cal una preparació exhaustiva per garantir que la tecnologia funciona amb seguretat, transparència i sostenibilitat.

• Fragmentació: integrar-los amb sistemes heretats sense interrompre operacions.
• Seguretat i privadesa: xifrat, control d’accés i compliment de l’AI Act (publicat 13 jun 2024; aplicació gradual des del 2 feb 2025 fins al 2 ag 2026).
• Cost energètic: la IEA calcula que el consum dels centres de dades es duplicarà abans del 2030, i una consulta típica a ChatGPT gasta 2,9 Wh, deu cops més que una cerca clàssica.
• Biaixos i explicabilitat: necessitat de proves contrafactives, «red-team» continu i traces auditables: necessitat de proves contrafactives, «red-team» continu i traces auditables.

4.2 Bones pràctiques

Per aprofitar al màxim el potencial dels agents d’IA i minimitzar riscos, convé seguir una sèrie de mesures clares i estructurades. Aquestes bones pràctiques ajuden a validar resultats, garantir seguretat i sostenibilitat, i fomentar una governança sòlida:

1. Pilots acotats amb mètriques d’èxit clares (ROI, reducció de temps de cicle).
2. Arquitectura zero-trust i encriptació end-to-end.
3. Equip mixt TI-Operacions-Legal per a governança i revisió ètica.
4. Monitoratge de la petjada de carboni i optimització d’inferència (quantització, servidors eficients).

4.3 El futur dels agents d’IA

Amb la regulació i la tecnologia alineades, els agents d’IA seran la tercera onada de la digitalització: de respondre, a fer.

Conclusió

Els agents d’IA ja no són ciència-ficció, sinó una realitat transformadora que redibuixa processos i models de negoci. El centre de la discussió hauria de girar al voltant de com dissenyar estratègies d’adopció que combinin governança robusta —amb controls continus, transparència i auditoria automatitzada segons els requisits de l’AI Act (1 ag 2024)— i models de rendibilitat clars. Recollir i analitzar dades de rendiment en temps real, tal com recomana McKinsey, permet iterar ràpidament i convertir pilots en solucions escalables. A més, integrar criteris de sostenibilitat energètica en l’arquitectura dels agents optimitza costos i redueix l’impacte mediambiental. En definitiva, conciliar innovació tecnològica amb responsabilitat social i mediambiental és la via per transformar els agents d’IA en palanques de creixement sostingut i avantatge competitiu.