La setmana ha estat marcada pel DevDay d’OpenAI, una edició especialment important pel que anticipa sobre la nostra manera de treballar amb la intel·ligència artificial. La companyia hi ha presentat Dots, agents d’IA concebuts per convertir-se en els nostres assistents tant en l’àmbit personal com en el professional, amb capacitat per donar continuïtat als projectes i treballar mentre nosaltres ens dediquem a altres coses. Som tot just al començament. En certa manera, recorda el moment inicial de ChatGPT: intuïm el potencial, però tot plegat encara trontolla i sovint funciona pitjor del que voldríem. El camí exigirà adaptar plataformes i serveis d’una web pensada sobretot per a humans. En el futur, és possible que hi circulin més agents que persones. També podem imaginar entorns com WhatsApp o Slack on aquests agents ens representin, coordinin tasques i interactuïn en nom nostre.

OpenAI també ha presentat ChatGPT Space, un entorn col·laboratiu on persones i agents comparteixen fitxers i context de treball. La veu guanya protagonisme com a forma de relacionar-nos amb els assistents. Probablement trigarem uns anys a incorporar tot això amb naturalitat a la vida quotidiana, però el potencial transformador és enorme: podem començar a delegar projectes sencers i supervisar-ne els resultats. La setmana també ha portat nous models. OpenAI ha presentat GPT-6.1 Sol, que, segons la companyia, ofereix capacitats pròximes a les d’Astra amb més velocitat i un cost molt inferior. També ha introduït el mode Ultrafast per a Astra, que accelera la generació de respostes. La velocitat canvia la interacció: quan l’espera es redueix, podem provar més idees, corregir sobre la marxa i treballar amb més continuïtat. Algunes tasques encara ens deixen temps per fer un cafè; a mesura que aquests sistemes s’accelerin, aquest marge s’anirà escurçant.

Google, per la seva banda, ha presentat Gemini 4 Argon, amb resultats en les proves que el situen entre els models capdavanters. Després d’un període llarg sense renovar la seva proposta més potent, havien crescut els dubtes sobre si estava perdent terreny davant d’OpenAI i Anthropic. Argon apunta que Google continua plenament dins de la cursa. Ara caldrà comprovar si les bones puntuacions es tradueixen en un rendiment igualment convincent en l’ús real, perquè, de moment, l’accés és restringit. Finalment, Trump ha impulsat un acord entre les principals empreses nord-americanes d’IA per reforçar la seguretat dels seus models. És un pacte voluntari d’autoregulació, centrat en la prevenció, els controls interns, les auditories externes i la supervisió dels consells d’administració. L’aposta és continuar avançant mentre es desenvolupen salvaguardes més sòlides. Podria contribuir a una IA més segura, però la seva eficàcia dependrà de com les empreses apliquin aquests compromisos i de la capacitat de verificar-ne el compliment.

Les notícies clau

Dots, l’agent d’OpenAI 
OpenAI ha presentat Dots, una nova generació d’agents personals que prometen continuar treballant quan tanquem la conversa. Anunciats el 29 de setembre, funcionen amb GPT-6 Astra, disposen d’un ordinador propi al núvol i poden connectar-se a més de 4.000 aplicacions mitjançant connectors. L’objectiu és que aprenguin les nostres preferències i assumeixin tasques completes: investigar errors de programació, preparar materials de comunicació, actualitzar anàlisis o gestionar documentació. OpenAI explica que, en una prova, un agent va detectar una factura pendent, la va preparar i la va enviar després de rebre l’autorització de l’usuari. S’hi pot interactuar des de ChatGPT, Slack i Teams, i el desplegament comença en determinats plans de pagament i mercats. La proposta apunta a un canvi en la relació amb la IA: delegar feina en un assistent que manté el context i dona continuïtat als projectes.

La presentació obre una nova batalla pels agents personals, amb el Muse de Meta com a rival destacat. Wired situa aquesta competició al voltant d’assistents cada vegada més proactius, mentre que Business Insider subratlla una conseqüència comercial: com més coneguin els nostres hàbits i més integrats estiguin en les nostres eines, més difícil pot resultar canviar de proveïdor. OpenAI també prepara agents especialitzats per a responsabilitats empresarials com la facturació, les compres o l’atenció al client, inicialment en proves pilot. El repte serà demostrar que aquesta autonomia aporta resultats fiables sense perdre el control sobre les decisions. La companyia preveu permisos configurables, revisions d’accions i aprovacions; a més, la recerca proactiva en segon pla queda limitada a consultar informació. La promesa és recuperar temps i atenció, però la confiança dependrà de com aquests agents treballin en situacions reals. 

Gemini 4 Argon
Google torna a disputar el lideratge de la intel·ligència artificial amb Gemini 4 Argon, presentat el 30 de setembre. El nou model està orientat a feines complexes de programació, anàlisi jurídica i financera i ciberseguretat, amb capacitat per sostenir processos llargs de raonament. Segons les dades publicades per la companyia, assoleix un 77,9% en una prova de desenvolupament de programari (DeepSWE) i encapçala l’índex Vals, que avalua tasques en finances, també és molt bo en legal. Una novetat destacada és l’ampliació del límit de sortida de 64.000 a un milió de tokens, les unitats de text que processa el model: més marge per raonar i completar treballs extensos. Google també afirma que Argon ja ha ajudat a optimitzar els seus centres de dades i a detectar una vulnerabilitat crítica en programari hospitalari que altres models havien passat per alt.

El llançament, però, arriba amb accés restringit i interrogants sobre el rendiment fora de les proves. Inicialment, només hi poden accedir col·laboradors seleccionats de ciberseguretat del programa Fairwind, que el rebran sense les restriccions específiques contra usos cibernètics per aprofitar-ne tota la capacitat defensiva. Google prepara proteccions addicionals abans d’obrir-lo als clients de pagament, encara sense una data pública. Mentrestant, The Next Web recull informacions de Bloomberg segons les quals alguns treballadors qüestionen els resultats del model en tasques reals, una valoració que Google rebutja. Argon pot representar un retorn de la companyia al capdavant de la cursa, però caldrà comprovar si les bones puntuacions es tradueixen en una eina fiable. La mateixa potència que permet trobar i corregir vulnerabilitats també planteja el repte d’evitar que s’utilitzi per atacar.

AMD aposta pels models món 
AMD ha anunciat un acord per adquirir World Labs, l’empresa cofundada per Fei-Fei Li, per 8.200 milions de dòlars en accions. L’operació, pendent d’autorització reguladora, es preveu completar abans d’acabar l’any, i Li s’incorporarà com a vicepresidenta executiva i directora científica. La investigadora, coneguda pel seu paper en la creació d’ImageNet, una peça clau en el desenvolupament de la visió artificial, treballa ara en els anomenats models del món: sistemes d’IA que busquen representar i comprendre entorns tridimensionals. Marble, el primer producte de World Labs, genera espais virtuals persistents a partir de textos, imatges o vídeos, amb aplicacions en cinema, videojocs, arquitectura i simulació per a robòtica. Amb aquesta compra, AMD incorpora recerca en models d’IA per orientar el desenvolupament dels seus futurs xips i sistemes.

La compra reforça la competència amb Nvidia en un dels camps amb més potencial: la IA física, que permet a robots i vehicles autònoms percebre l’entorn i actuar-hi. Nvidia ja disposa de Cosmos, una plataforma de models del món, i d’Omniverse per a simulació. Aquests entorns permeten generar dades i assajar situacions abans de desplegar les màquines al món real, reduint el cost i el risc de l’aprenentatge. Mitjans com Ars Technica i Cinco Días interpreten l’operació com un moviment d’AMD per reforçar-se davant del seu rival. L’aposta suggereix que la competició s’estén al conjunt de models, programari i eines que fan útils els processadors. Els 8.200 milions són, així, una aposta perquè una part creixent del negoci de la IA passi de generar continguts en una pantalla a interactuar amb el món físic.

Trump i la regulació de la IA 
Donald Trump ha anunciat un pacte amb Google, Anthropic, Meta, OpenAI, xAI i Nvidia perquè les empreses assumeixin compromisos voluntaris de seguretat en el desenvolupament de la IA. Presentat el 29 de setembre, l’Acord de la Casa Blanca sobre Superintel·ligència preveu quatre nivells de supervisió: controls interns sobre les capacitats i el comportament dels models, equips responsables de detectar i corregir problemes, auditories externes independents i un comitè independent del consell d’administració que supervisi aquests processos. Entre les prioritats hi ha preveure riscos cibernètics, biològics i químics, així com evitar que els sistemes accedeixin sense autorització a infraestructures informàtiques. Trump el considera "moralment vinculant", però els compromisos no tenen força legal obligatòria. El mateix document deixa oberta la possibilitat de convertir-los més endavant en lleis o regulacions.

En paral·lel, Trump ha signat una ordre executiva que exigeix substituir "intel·ligència artificial" i "AI" per "superintel·ligència" i "SÍ" en les comunicacions i els documents de l’Administració federal, sempre que la llei ho permeti. El canvi és polític i terminològic: l’ordre aplica inicialment la nova denominació als mateixos sistemes que ja cobreix la definició legal d’IA i encarrega una proposta de definició federal en seixanta dies. La cobertura internacional posa el focus en l’aposta per l’autoregulació: The Guardian assenyala que el pacte no exigeix publicar els resultats de les revisions, mentre que el Financial Times recull dubtes sobre l’eficàcia d’uns compromisos sense mecanismes obligatoris de compliment. La iniciativa reconeix la necessitat de controlar els models més potents, però deixa bona part d’aquesta responsabilitat en mans de les empreses que els desenvolupen.

Com la IA ens canviarà la vida

Com ha canviat la Xina amb Ji Xinping 

Taxis sense conductor a Madrid

L’avatar de Meta

A la Xina li sobra energia 

La recerca en IA 

What work can robots do?-AI Lab: Anthropic
Quina part de la nostra feina poden fer els robots? Un estudi d’Anthropic, publicat el 30 de setembre, analitza prop de 19.000 tasques de 900 ocupacions als Estats Units, utilitzant Claude per identificar capacitats robòtiques demostrades i estimar-ne els costos. Els resultats mostren una distància enorme entre possibilitat tècnica i viabilitat econòmica: els robots poden executar el 74% de les tasques físiques, equivalents al 34% del temps de treball total, però majoritàriament en entorns controlats. Quan es consideren els costos d’instal·lació, manteniment i supervisió, només resulten competitius amb el treball humà per al 0,3% del temps de treball. Conductors i treballadors de magatzem figuren entre els més exposats; infermeria i reparacions generals, entre els menys. Sumant robots i models de llenguatge, al voltant del 80% del temps de treball correspon a tasques exposades a alguna d’aquestes tecnologies, cosa que no significa que puguin desaparèixer el 80% dels llocs de treball.

Per què és important
L’estudi és important perquè aporta una perspectiva econòmica al debat sobre la substitució del treball: demostrar que una màquina pot executar una tasca és només el primer pas; desplegar-la de manera fiable i rendible exigeix molt més. Segons els autors, si els costos robòtics continuessin baixant al ritme històric, caldrien uns quaranta anys perquè els robots fossin competitius en tasques equivalents al 10% del temps de treball actual. És un escenari condicionat, que podria accelerar-se amb avenços tecnològics, i les estimacions depenen en part de judicis de Claude. Tanmateix, el missatge és rellevant: l’automatització avançarà de manera desigual, segons els costos, l’entorn i les habilitats necessàries. A més, l’exposició robòtica es concentra en treballadors amb menys estudis i salaris més baixos, fet que obliga a considerar com es distribuiran els beneficis i els costos de la transformació.

Can Labor Markets Function in the Age of AI? The Evaluation Bottleneck in Hiring-AI Lab: Itai Ashlagi, Ramesh Johari, Jon Kleinberg, Anushka Murthy
La IA facilita buscar feina i preparar candidatures, però també pot fer que els currículums i les cartes de presentació siguin menys útils per distingir qui encaixa realment en un lloc de treball. Aquest estudi desenvolupa un model teòric que explica com reaccionen les empreses quan les candidatures perden valor informatiu: donen més pes a indicadors fàcils d’observar, com l’experiència prèvia. Els més perjudicats són els candidats sense experiència que, tanmateix, serien adequats per a la feina: perden l’oportunitat de demostrar el seu potencial amb una candidatura personalitzada. Si avaluar-los és costós, les empreses poden acabar examinant només persones amb experiència o fins i tot no avaluar-ne cap. Els autors mostren que incorporar una prova intermèdia, relativament barata, abans de l’avaluació completa pot aportar informació sobre les aptituds i recuperar oportunitats per a aquests candidats.

Per què és important
L’estudi és important perquè identifica una paradoxa: facilitar l’accés a les candidatures pot dificultar l’accés a una oportunitat laboral. Quan tothom pot presentar materials convincents amb ajuda de la IA, les empreses poden refugiar-se en l’experiència com a filtre, reforçant la barrera que afronten els joves i les persones que volen canviar de professió. El problema es desplaça així de poder presentar-se a poder demostrar de manera creïble el mateix valor. El model suggereix que les proves pràctiques breus i vinculades a la feina poden ajudar a mantenir oberta aquesta porta. És una conclusió teòrica, que caldrà contrastar amb dades, però assenyala un repte concret: adaptar la selecció perquè el potencial continuï comptant quan una bona carta de presentació ja està a l’abast de tothom.