Des de fa uns mesos tinc els amics i els alumnes revolucionats. Abans ja tots feien servir la intel·ligència artificial, però sobretot en mode xatbot. Li preguntaven de tot: la feien servir per escriure, traduir, fer de psicòleg, de coach, de metge, d’assessor financer... I, és clar, també per treballar. Els meus alumnes, com tots, per fer treballs. De fet, tot allò que abans preguntaven a Google ara ho pregunten a la IA, bàsicament a ChatGPT.

Però fa uns mesos tot això ha canviat. I molt.

Un amic que es dedica a projectes immobiliaris i necessita fer simulacions complexes amb diferents hipòtesis ja no passa dies preparant fulls de càlcul. Ara li fa fer a la IA. Utilitza el connector de Claude per a Excel i, a més, en mode “fast”, perquè aquesta gent no té espera. Segurament ell és en bona part responsable que el pròxim trimestre Claude ja deixi enrere els números vermells.

Un altre amic, també del sector immobiliari, abans passava hores fent fitxes de pisos en diferents idiomes. Fins que l’empresa li va posar un agent que ho fa automàticament. Ara fa servir la IA per trobar els millors arguments de venda d’un pis segons cada tipus de client i per anticipar com rebatre les objeccions. En aquest tipus de venda l’has d’encertar: si distreus el client amb coses que no li interessen, el perds. Has de capturar la seva atenció i fer-ho ràpid.

Conec inversors de capital risc que han construït agents per analitzar propostes, fer una primera due diligence i detectar riscos

Una amiga seva ha anat encara més lluny. A la seva feina han d’analitzar centenars de “notes simples”, identificar els punts més febles i preparar contractes d’ofertes i d’arres a partir d'aquesta informació sense ni una sola equivocació. És una tasca amb moltes manualitats i detallada, i poc agraïda. Doncs bé, ha connectat Gemini al Google Drive on tenen tots els documents, de compradors, de venedors, cadastre, registre de la propietat… i ara és Gemini qui prepara tots els contractes, sabent on ha de trobar cada dada. Hores de feina en un parell de minuts. I tot això ja té el seu agent propi amb un prompting llest per replicar l'operativa a la pròxima operació. Naturalment, els companys ja l’hi estan copiant.

Un dels meus alumnes va fer servir la IA per crear un “bessó digital” del director de l’empresa on volia treballar. Li va donar informació de l’empresa, els correus que havien intercanviat i tot el que sabia d’aquell directiu. Després va fer servir aquesta persona fictícia per assajar l’entrevista una vegada i una altra, fins que la va tenir prou refinada. Ja té una feina nova. I molt millor. Ara fa el mateix amb el seu equip: depura missatges, converses i entrevistes per adaptar-les a cadascun.

Un altre enregistra les entrevistes per Zoom i les passa a un agent que s’ha construït ell mateix. Aquest agent no només n’extreu el contingut, sinó també les dinàmiques de la conversa: qui lidera, quins grups es formen, quines tensions apareixen i quines agendes amagades poden estar operant sota la discussió. Al final obté un resum impecable, amb suggeriments sobre com abordar la situació.

Professors que fan servir la IA per donar millor feedback als alumnes? Jo diria que gairebé tots els que conec.

Un dels meus alumnes va fer servir la IA per crear un “bessó digital” del director de l’empresa on volia treballar

També conec molta gent que té agents que cada dia li fan un resum dels correus importants, de les situacions realment urgents, de les notícies que han aparegut en el seu camp d’activitat i dels temes que segueixen. Molts, per cert, sobre autoajuda i biohacking. D’aquests en tinc uns quants.

I després hi ha els més sofisticats.

Els investigadors, i en conec força perquè també em dedico a això, són dels més actius. La programació de simulacions, l’econometria, les regressions, el topic modelling, els agents, les anàlisis de dades... tot això ja ho fan amb OpenAI Codex, Claude Code o eines semblants. El canvi ha estat molt ràpid i molt radical.

En l’escriptura d’articles acadèmics, l’ús varia molt. En alguns casos la IA fa de correctora i ajuda a adequar el llenguatge al camp o a la revista. En altres, la participació és molt més profunda. Però tothom la fa servir, i molt.

Això de “fer bons prompts” comença a sonar antic. Necessari, sí, però insuficient. Ja no es tracta només de saber preguntar, sinó de saber delegar

També s’utilitza com a eina per discutir idees, explorar possibilitats, trobar-ne de noves i millors i, en la mesura del possible, posar-les a prova. El que pràcticament tothom fa és utilitzar aquests sistemes com a revisors previs dels articles: demanar-los si el paper serà rebutjat o no, quines possibilitats té de ser acceptat i què diran probablement els revisors. Ho fan força bé, tot i que tenen una tendència clara a centrar-se massa en qüestions accessòries i a descuidar el que és fonamental: la qualitat real de la contribució.

També hi ha els qui s’han creat agents que els fan bona part de la feina. Conec inversors de capital risc que han construït agents per analitzar propostes, fer una primera due diligence i detectar riscos. També empreses que els utilitzen per a tasques de compliment normatiu. Alguns van encara més enllà i els fan servir per fer una primera avaluació real de projectes, equips o oportunitats.

Els més atrevits ja fan servir OpenClaw o Hermes i els han posat directament a treballar.

I a les classes? Bé, a les classes tothom vol aprendre a fer agents i a utilitzar-los. Tothom vol eines que li treguin feina de sobre i que facin coses. Això de “fer bons prompts” ja comença a sonar antic. Necessari, sí, però insuficient. Ja no es tracta només de saber preguntar. Es tracta de saber delegar.

La IA és, cada vegada més, una eina que executa tasques, connecta informació, pren iniciatives controlades i ens ajuda a fer coses

L’adopció a les empreses, en canvi, encara no està al mateix nivell. Moltes companyies, també grans empreses, han començat a construir agents i a desplegar-los internament. Però comparades amb alguns dels meus amics, encara estan començant.

Tot això ha vingut de la mà de les noves eines d’OpenAI per construir agents, de les skills d’Anthropic, de Claude Code, de Codex, de les tasques programades que ja incorporen moltes plataformes i, sens dubte, de tot el soroll al voltant d’agents com OpenClaw, Hermes o Perplexity.

Però la idea important és una altra: la IA ja no és només una màquina que respon preguntes. Cada vegada més, és una eina que executa tasques, connecta informació, pren iniciatives controlades i ens ajuda a fer coses.

Durant molt de temps hem pensat en la IA com un xat. Una pantalla on escrivíem una pregunta i esperàvem una resposta. Però aquest món s’està acabant. O, més ben dit, s’ha acabat del tot. El que ve ara —el que ja és aquí— és una IA que no només contesta, sinó que treballa.

Els agents ja no són el futur. Són el present.