En ple 2025, parlar “d’implantar la IA” en una empresa sona tan genèric com “implantar l’electricitat”. Totes dues es poden utilitzar per a multitud de tasques, però cada organització les fa servir de manera diferent, segons les seves necessitats i processos.
La intel·ligència artificial es pot aplicar a tasques com analitzar dades, atendre clients, predir la demanda o automatitzar processos, entre d’altres. L’error és, per tant, apropar-se a aquesta tecnologia com si fos una solució màgica i única que “resoldrà” totes les mancances de l’empresa. De fet, les organitzacions que més valor extreuen de la IA són aquelles que l’apliquen integrant-la de manera estratègica en els seus processos organitzatius.
En aquest article t’expliquem precisament quins són, al nostre parer, els 5 passos fonamentals que s’han de seguir per implantar amb èxit la intel·ligència artificial a les empreses.
5 passos per començar amb la IA a l’empresa
És important entendre que implantar IA en una empresa és una transformació que involucra persones, processos i tecnologia.
Aquests cinc passos ofereixen una guia pràctica i estratègica per començar amb la IA a l’empresa: des d’identificar els perfils adequats i seleccionar casos d’ús amb impacte real, fins a posar en marxa pilots, crear capacitats internes i, finalment, escalar les solucions que funcionin.
Pas 1: Començar per les persones
El primer pas no és, com molta gent podria pensar, triar un model ni una plataforma, sinó identificar les persones adequades dins l’empresa per impulsar aquest canvi.
Necessites un nucli promotor que entengui a fons el negoci (processos, colls d’ampolla, mètriques, etc.) i que, al mateix temps, tingui una alfabetització mínima en IA: què pot fer i què no pot fer, quins són els seus límits i com se’n valida la sortida. Aquesta combinació és la que et permetrà connectar necessitats reals amb capacitats tecnològiques i evitar així que la IA acabi al calaix dels “projectes aparador”.
Paral·lelament, convé definir des del principi unes regles del joc responsables, com ara polítiques d’ús, revisió humana, privacitat de dades, seguretat o gestió de riscos.
A més, aquesta dimensió humana normalment exigeix formació i reskilling. Les dades del World Economic Forum (font aquí) mostren que l’evolució dels llocs de treball i de les habilitats en els pròxims anys passa per reforçar competències digitals, de dades i de col·laboració amb sistemes intel·ligents.
Pas 2: Identificar casos d’ús
Amb l’equip promotor en marxa, el pas següent és detectar casos d’ús concrets i establir-ne la prioritat.
Aquí pot ajudar recolzar-se en partners especialitzats en IA que ofereixin assessorament expert, o utilitzar metodologies de decisió posant una atenció especial a variables com:
- valor econòmic esperat: estalvi de costos o generació d’ingressos.
- facilitat d’implantació: disponibilitat i qualitat de dades, complexitat tècnica, canvis organitzatius.
- risc associat: privacitat, biaixos, seguretat o dependència de tercers.
Estudis (com aquest de McKinsey & Company) mostren que les majors oportunitats de la IA solen trobar-se en àrees transversals com l’atenció al client, les funcions comercials i de màrqueting, el back office o les operacions.
En aquests àmbits és on s’aconsegueixen els increments més grans de productivitat i estalvi de temps en tasques com redactar documents, buscar informació, analitzar dades o oferir suport. Per això convé començar per processos amb dades fiables i repetibles, i deixar per més endavant aquells amb un risc regulador alt o amb un retorn incert.
Estudis de MIT Sloan Management Review i BCG assenyalen que, en introduir IA, convé revisar i ampliar els KPI tradicionals, perquè apareixen noves mètriques que resulten més reveladores de l’impacte. Per exemple, la qualitat de les dades utilitzades o la proporció de resultats revisats de manera efectiva per humans poden ser tan rellevants com els indicadors financers clàssics.
Pas 3: Engegar i llançar iniciatives ràpidament
Un cop prioritzats els casos, l’ideal és moure fitxa ràpid.
És a dir, val més llançar un projecte pilot acotat de 60-90 dies que endinsar-se en sis mesos de documentació. Perquè l’objectiu dels pilots àgils no és la perfecció, sinó l’aprenentatge: validar hipòtesis, quantificar beneficis, conèixer les limitacions de les dades o de les seves integracions i ajustar el disseny del flux humà-IA.
Abans de posar en marxa el pilot, convé definir un punt de partida (baseline), els KPI d’èxit i uns criteris clars de “go/no-go”: quins resultats justificarien escalar la solució i quins indicarien que convé aturar-la.
Les empreses que aconsegueixen escalar la IA amb èxit combinen velocitat amb una bona governança, i professionalitzen aviat la transició d’un pilot a la producció real. Això implica adaptar processos, assegurar el suport, monitoritzar resultats i controlar-ne els costos.
Estudis de Deloitte i de MIT Sloan Management Review (mencionat abans) indiquen que els principals colls d’ampolla no són només tècnics: també hi influeixen la gestió de la dada, el maneig dels riscos, el patrocini executiu i el suport després del llançament. Per això és clau dissenyar els pilots des de l’inici pensant en com funcionaran un cop estiguin en producció.
Pas 4: Crear capacitats tecnològiques i humanes
Amb els primers aprenentatges, arriba el moment de construir capacitats, una tasca que caldrà abordar a diferents nivells.
En el pla tecnològic, tot comença amb l’accés a noves eines i amb les dades: la seva qualitat, traçabilitat, seguretat, accessibilitat i un enfocament de privacy by design.
Un patró molt útil en molts projectes és el RAG (Retrieval-Augmented Generation) aplicat al coneixement corporatiu, ja que permet mantenir el context actualitzat i redueix les “al·lucinacions” dels models.
A nivell humà, el més recomanable és consolidar un equip propi híbrid que combini perfils cada cop més especialitzats en IA, com enginyers de dades, dissenyadors de prompts o de converses i especialistes en processos.
A Europa, convé alinear aquests esforços amb les obligacions de l’AI Act, que exigeix classificar els sistemes per nivells de risc, garantir una gestió adequada de les dades i documentar tècnicament les solucions d’alt risc.
Finalment, no s’ha d’oblidar el reskilling continu. Segons el Future of Jobs Report del World Economic Forum, la reconfiguració de tasques impulsada per la IA exigeix programes de formació sostinguts per mantenir l’ocupabilitat i la productivitat. Les empreses que ho afronten de manera proactiva no només redueixen l’impacte de la transició, sinó que també augmenten la seva capacitat de capturar valor a mitjà i llarg termini.
Pas 5: Expandir
Quan un cas demostra valor i està ben governat, és el moment d’escalar-lo. Pots fer-ho horitzontalment (mateixa solució en més unitats o països) o verticalment (mateixa família de tasques en processos adjacents).
Per escalar amb solidesa, és clau estandarditzar allò que s’ha après. Això significa disposar de components reutilitzables, plantilles de desplegament i un catàleg de bones pràctiques que especifiqui dades necessàries, mètriques de seguiment, límits d’ús i rols implicats.
Al mateix temps, cal mantenir-se atent a l’entorn extern: la inversió disponible, l’evolució del talent i la regulació. Informes com l’AI Index de la Universitat de Stanford mostren un ritme cada cop més alt d’innovació, models i finançament, alhora que s’endureix la regulació i s’estén l’adopció empresarial.
Per això és recomanable revisar el roadmap de la IA com a mínim un cop l’any, ajustant-lo a aquest escenari en canvi constant, de manera que les noves millores tinguin en compte tant l’aprenentatge intern com els canvis a nivell extern.
Arribats a aquest punt, la IA ha deixat de ser una novetat dins l’organització i ha passat a ser una eina més, integrada en els processos i en els mètodes de treball.
Començar amb IA a l’empresa és activar un procés de canvi
En definitiva, començar amb IA és molt més que un projecte tecnològic. És activar un procés de canvi que combina visió estratègica, disciplina operativa i preparació cultural. Les empreses que ho afronten amb mètode aconsegueixen transformar la IA en una palanca real de productivitat i d’avantatge competitiu.
A Holistic Data Solutions acompanyem les organitzacions en cada fase d’aquest recorregut: des de l’anàlisi d’oportunitats i la selecció de casos d’ús fins a l’execució de pilots, la posada en producció i la formació dels equips.
Si vols descobrir com començar amb IA a la teva empresa de manera segura, mesurable i amb impacte real, parlem-ne.
Articles Relacionats
En un context com l'actual on la inestabilitat financera i la volatilitat dels mercats són tan presents, és normal que [...]
La gestió operativa al sector retail és complexa per moltes raons: la quantitat de factors a considerar, els canvis de [...]
Estem vivint una època de revolució digital: intel·ligència artificial, metavers, bessons digitals, automatització de processos… Aquestes i moltes altres tecnologies [...]
