Torras.ai

Som a mitjans del 2025, i la intel·ligència artificial està passant de demostracions impressionants a formar part de la infraestructura quotidiana. En poc temps, els sistemes agentics, la integració més estreta d’eines i unes expectatives de governança més sòlides han transformat la manera com els equips construeixen, llancen i operen programari i serveis.

D’Assistents a Agents

El canvi definitori de l’any és l’auge de la IA agentica. Aquests sistemes fan més que respondre preguntes; poden planificar passos, cridar eines i APIs, i adaptar-se a mesura que el context canvia. Els estàndards i patrons que connecten models amb memòria i dades externes estan convertint els “xatbots” en executors que completen fluxos de treball de múltiples passos i retornen resultats verificables.

Les plataformes empresarials competeixen per productivitzar això: estudis per dissenyar fluxos de tasques, entorns de proves per testar accions de manera segura, i controls per registrar cada pas per a l’auditoria. L’objectiu és simple però transformador: reduir transferències i permetre que la IA porti el treball operatiu de principi a fi amb una supervisió humana dels resultats, no una gestió minuciosa dels prompts.

La Situació Econòmica

A través de les indústries, els primers adoptants estan convertint l’experimentació en guanys mesurables: cicles de producte més ràpids, costos de suport més baixos i millors experiències de client. Les organitzacions que lideren comparteixen tres trets:

• Fluxos de treball integrats: la IA s’insereix dins les eines on la gent ja treballa, no en un pilot separat.
• Preparació de dades: dades governades, ben etiquetades i regles d’accés clares fan que l’automatització sigui segura i repetible.
• Facilitació del canvi: els equips estan formats per dissenyar prompts, revisar resultats i assumir-ne la responsabilitat.

La contrapart és una bretxa creixent. Les empreses que tracten la IA com un projecte lateral tenen dificultats per escalar més enllà de les proves de concepte, especialment on la qualitat de les dades i la claredat dels processos són febles.

Fissures en els Fonaments

El 2025 també és un toc de realitat. Els models més grans continuen millorant, però cada guany incremental costa més computació i dades. Les al·lucinacions, el raonament fràgil i la fragilitat de domini no han desaparegut. La lliçó és clara: l’escalat brut no ho resoldrà tot. El progrés cada cop més prové de combinar models amb eines, recuperació, marcs d’avaluació i baranes de seguretat.

El que Realment Funciona

• Fluxos de treball agentics: tasques ben delimitades com la triatge de tiquets, revisió de reclamacions, passos de compres i generació d’informes analítics.
• Humà en el bucle: cues de revisió i passos d’aprovació que mantenen l’alta qualitat sense perdre velocitat.
• Recuperació i memòria: connexió a documents de confiança, bases de coneixement i activitat recent per fonamentar les respostes.
• Observabilitat: registre de prompts, accions i resultats perquè els equips puguin depurar, mesurar i millorar.

Manual d’Execució per a H3 2025

• Escull casos d’ús concrets i valuosos: apunta a tasques amb entrades, sortides i criteris d’acceptació clars.
• Dissenya per a l’avaluació: defineix mètriques des del principi (precisió, latència, cost per tasca, taxa d’escalat).
• Fonamenta-ho tot: connecta amb fonts de dades autoritzades i mostra citacions o evidències quan sigui possible.
• Construeix baranes de seguretat: accés basat en rols, límits de freqüència, comprovacions de red-team i derivació automàtica a humans.
• Tanca el cicle: recull feedback i errors per reentrenar prompts, afinar eines i actualitzar polítiques.

Talent i Model Operatiu

Els equips d’alt rendiment combinen enginyers de programari, responsables de dades i product managers amb especialistes en prompts i avaluació. Tracten les funcionalitats d’IA com qualsevol altre sistema de producció: versionades, observables, testades i millorades contínuament. La documentació i els manuals d’operació són tan importants com l’elecció del model.

Risc, Compliment i Confiança

Els reguladors i clients esperen claredat sobre el tractament de dades, el comportament dels models i la responsabilitat. Els passos pràctics inclouen targetes de model, polítiques de retenció de dades, vies d’exclusió i plans de resposta a incidents per a fallades d’automatització. La confiança creix quan els resultats són explicables, reversibles i auditables.

Mirant Endavant

Els propers sis mesos posaran a prova si els sistemes agentics poden escalar de manera segura i econòmica. S’esperen avenços constants gràcies a un millor ús d’eines, recuperació i marcs d’avaluació, més que miracles per la mida dels models. Els guanyadors combinaran ambició amb disciplina: valents en automatització, estrictes en governança i implacables en la mesura.

En resum: la IA a mitjans de 2025 ja no és un “nice to have”. És un avantatge operatiu per als equips que la integren a fons, la mesuren rigorosament i mantenen els humans en el bucle on realment importa.