Per Jordi Magaña,
Business Manager SGE
En els darrers mesos, la conversa sobre intel·ligència artificial sembla haver-se convertit en una carrera per la potència. En una reunió recent, un client em va fer la pregunta del milió: “Sent clars, què IA és millor ara mateix?, per quina hauria d’apostar?”.
Era un dubte legítim. No obstant això, la meva resposta va ser diferent de la que probablement esperava: “Sincerament, la clau no és quina és la IA més potent, sinó quina aportarà un valor real i mesurable en el teu context.”.
Aquesta senzilla afirmació va canviar el debat. Deixem de parlar de models i comencem a parlar de negoci. Perquè l’èxit de la intel·ligència artificial a l’empresa no resideix en la tecnologia més avançada, sinó en la capacitat per integrar-se, resoldre problemes i ser adoptada pels equips.
El punt de partida: mesurar l’impacte
El client va afegir una altra bona pregunta: “Com sé si això realment funciona?”. Aquest és realment un punt clau on cal posar atenció. Moltes iniciatives d’IA fallen no perquè la tecnologia no funcioni, sinó perquè no se’n mesura bé l’impacte.
Si no defineixes des de l’inici què vols millorar, com ho mesuraràs o quin baseline tens avui serà molt difícil demostrar el valor de la solució i el retorn la inversió que aquesta requereix.
Cal buscar casos concrets de mètriques, com ara la reducció d’hores dedicades a determinades tasques o la millora de ràtios de conversió, que tinguin un impacte clar i directe en la generació d’ingressos o la reducció de costos. És en aquell moment que la IA deixa de ser una “idea interessant” i passa a ser una inversió justificada.
Els casos d’ús marquen la diferència
Per tant, abans d’avaluar qualsevol eina, cal mirar cap a dins. La conversa sobre IA esdevé productiva quan ens centrem en els desafiaments del dia a dia.
Pensem en exemples concrets dins de l’empresa:
- Un equip comercial que inverteix hores a preparar propostes personalitzades.
- Un departament de suport que triga massa a resoldre incidències.
- Una àrea de màrqueting que lluita per segmentar els seus clients amb precisió.
- Un equip financer que dedica massa temps a informes manuals.
El problema real no sol ser la manca d’un model d’IA potent, sinó com s’integra la intel·ligència en aquests processos, com utilitza les dades de la companyia de manera segura i, el més important, si els empleats l’acaben fent servir de debò. El problema no és la IA, és el context.
Microsoft Copilot: La IA que ja viu a les seves eines de negoci
Aquí és on l’enfocament de Microsoft és tan pragmàtic i efectiu. En lloc de presentar la IA com una eina separada a la qual cal acudir, la integra directament al flux de treball diari a través de Microsoft Copilot.
El gran avantatge no és només la tecnologia d’OpenAI que utilitza, sinó la seva integració nativa i sense friccions en les aplicacions que els seus equips ja coneixen i dominen, com ara Dynamics 365, Microsoft 365, Power Platform o Azure.
Exemples de casos concrets podrien ser:
- Un comercial genera una proposta des de Dynamics 365 Sales amb l’ajuda de Copilot, utilitzant les dades reals del client.
- Un agent de suport rep suggeriments de resolució en temps real dins de Dynamics 365 Customer Service o mitjançant Microsoft Teams.
- Un responsable analitza dades en Power BI utilitzant llenguatge natural sense haver de construir informes
- Un procés s’automatitza end-to-end amb Power Automate.
Una IA espectacular però difícil d’integrar o fer servir genera fricció, té baixa adopció i acaba aportant poc valor. Una IA “prou bona”, però que forma part del procés des del primer dia, genera un impacte immediat i mesurable.
Aplicació en entorns reals
En el cas de client de què parlàvem abans, comptava amb un entorn mixt d’aplicacions en què convivien solucions ERP i CRM basades en Dynamics 365 amb altres solucions de tercers i desenvolupaments propis legacy. El seu dubte era clar “Encaixa això en un entorn així?”.
La meva resposta va ser directa: “Sí, perquè no es tracta de substituir sistemes, sinó integrar-los”. El valor és connectar dades, automatitzar processos entre plataformes i afegir una capa d’intel·ligència sobre allò existent
Conclusió: No guanya la millor IA, guanya la que s’integra millor i resol
La carrera dels grans players (Microsoft, Open AI, Google, Anthropic, Meta…) per aconseguir ser el millor model d’IA seguirà, però a l’empresa l’èxit ve d’aplicar la tecnologia amb criteri.
L’estratègia de Microsoft se centra precisament en això: portar la IA a l’usuari final de la manera més senzilla possible, dins de les eines que ja formen part del dia a dia.
Això implica:
- Identificar els casos d’ús on l’impacte serà més gran.
- Aprofitar una IA que ja està integrada als processos.
- Triar solucions que encaixin en el flux de treball per garantir-ne l’adopció.
A l’àrea de Business Management Solutions d’Abast, com a especialistes en l’ecosistema Microsoft, ajudem els nostres clients a analitzar els seus processos i a dissenyar el full de ruta d’IA que generi l’impacte més gran en el seu negoci.
Si vols que analitzem el teu cas en particular, no dubtis en posar-te en contacte amb nosaltres a través del nostre formulari web.
