Hi ha un moment, en qualsevol conversa sobre IA amb directius o responsables de projectes, en què apareix un petit silenci incòmode. Normalment passa després d’una frase com “hem fet un pilot intern que ha funcionat molt bé” o “estem explorant aplicacions d’IA generativa en diversos departaments”. El silenci arriba quan els demanes dues coses molt poc glamuroses: quina és la mètrica de retorn i quina transformació de processos ha comportat.
És aquí on moltes iniciatives es desinflen. No perquè la IA no funcioni, sinó perquè la realitat empresarial no encaixa amb el relat optimista que venem des de fa dos anys. Les expectatives són altes, els casos d’ús són inspiradors, els models són impressionants… però el retorn mesurable continua sent fugaç.
En les últimes setmanes, diversos informes, inclosa l’actualització de la pàgina “AI boom” de Wikipedia, han tornat a insistir en una dada que fa mal: fins al 95% dels projectes d’IA no arriben a producció o no generen ROI positiu. No parlem de fa cinc anys, sinó de l’estat actual del mercat. I això obliga a fer-nos una pregunta incòmoda: és que la tecnologia no està madura o és que el que no està madur és el context on la volem aplicar?
La resposta, com gairebé sempre, no és binària. Però sí que hi ha un patró que es repeteix en totes les empreses que he vist patinant amb IA: confonen provar la tecnologia amb transformar el negoci. I això és un error que es paga amb temps, diners i credibilitat interna.
Durant el boom inicial del Big Data va passar exactament el mateix. Tothom volia fer prediccions, perfils, models, dashboards. Però només les empreses que van reordenar dades, processos i responsabilitats van aconseguir valor real. Avui passa el mateix amb la IA generativa i els agents. No hi ha transformació possible sense una base sòlida. I aquí és on comença el malson: dades disperses, processos manuals, departaments que no comparteixen informació, sistemes duplicats, objectius que canvien cada trimestre, i un llarg etcètera que tots coneixem massa bé.
Així, molts pilots d’IA acaben sent això: pilots. Bonics. Brillants. Però incapaços de conviure amb la complexitat del dia a dia. És com ensenyar un cotxe autònom a circular perfectament… dins d’un pàrquing buit.
Però no ens enganyem: el problema no és la tecnologia. Els models actuals són prou bons com per resoldre tasques de valor tangible. El problema és que, per fer-ho, necessiten un terreny de joc que encara no existeix en la majoria d’empreses. Quan l’informe diu que el 95% dels projectes no generen retorn, no parla de models dolents, sinó de contextos empresarials que no estan preparats.
I aquí arriba la segona part del problema: el cost del hype. La pressió per “fer alguna cosa amb IA” ha generat un teatre corporatiu digne d’una sèrie de Netflix. Presentacions plenes de paraules com “copilot”, “agent”, “productivitat augmentada”, “automatització avançada”. Vídeos interns on models brillants fan coses espectaculars… sempre en demos perfectament preparades. Projectes que comencen perquè toca començar-ne algun. Pressupostos que es tanquen sense una sola mètrica clara. I sobretot, inversions que es fan per imitació, més que per necessitat real.
Aquesta dinàmica és la que genera la sensació de bombolla. No perquè els models siguin una moda passatgera, sinó perquè l’adopció corporativa està plena d’iniciatives que no tenen connexió amb resultats reals. És una bombolla d’expectatives, no de tecnologia.
Quan analitzem les empreses que sí estan generant retorn, el patró és molt diferent. Normalment són companyies que fa anys que treballen seriosament la seva arquitectura de dades. Tenen clar qui és responsable de què, disposen d’uns processos mínimament estandarditzats i tenen una cultura d’avaluació objectiva. A més, comencen per on toca: punts de fricció on l’IA pot estalviar diners, retallar temps o millorar fiabilitat.
La diferència és que aquestes empreses no fan pilots: fan producte. No fan demos: fan processos. No fan un “cas d’ús”: fan un canvi sistèmic.
I això contrasta molt amb empreses que volen IA generativa sense haver resolt primer problemes bàsics: unifica les dades, documenta els processos, defineix els KPI i crea un equip de producte que pugui sostenir el canvi. Sense això, la IA només és un adorn, una frase bonica a usar en presentacions executives.
Les empreses que aconsegueixen ROI també tenen una altra característica en comú: no esperen l’efecte “wow”. Busquen canvis petits, sostinguts i verificables. Un forecast que millora un 3%. Un flux operatiu que passa de 7 minuts a 3. Una reducció d’errors del 20%. Un agent intern que resol el 40% de tickets sense intervenció humana. No cal màgia: cal disciplina.
També veiem l’altre extrem. Empreses que anuncien grans transformacions d’IA sense ni tan sols haver classificat les dades que utilitzaran. Projectes que prometen estalvis milionaris sense calcular el cost real d’integració. Estratègies que pengen d’un sol proveïdor, d’un sol consultor o d’un sol “copilot” generatiu que, a la pràctica, ningú no utilitza. Aquests casos són els que, d’aquí dos anys, alimentaran titulars sobre “la bombolla de la IA”. I és un error atribuïble més a gestió que a tecnologia.
La pregunta important és: quin escenari veurem en els pròxims mesos?
És improbable que esclati una bombolla tecnològica. La demanda és real, els models són útils i el ritme d’innovació és consistent. El risc és que esclati la bombolla corporativa: la dels projectes sense retorn, la de les expectatives inflades, la dels pressupostos mal justificats.
Si això passa, veurem un cicle de “descompressió” molt familiar: menys anuncis grandiloqüents, menys experiments sense sentit i més demandes de resultats tangibles. Les empreses que hagin fet els deures (dades, processos, responsabilitats, governança) sortiran reforçades. Les que no ho hagin fet, s’adonaran que la IA no és una vareta màgica sinó una capa més d’una cadena de decisions que comença molt abans.
L’escenari positiu és evident. Quan una empresa fa la feina lenta i avorrida, la IA genera retorn. No calen grans promeses: calen fonaments. I al cap i a la fi, potser el veritable avantatge competitiu dels pròxims anys serà simplement tenir les coses ordenades.
La qüestió de fons, i la que haurem d’afrontar els propers mesos, és aquesta: volem fer transformació real o volem fer innovació cosmètica? Perquè la IA ja comença a ser prou madura. El que no està clar és si nosaltres també ho estem.