El problema mai no és l'eina, sinó el procés que l'envolta

Una assessoria implanta un assistent que redueix a la meitat el temps de revisió d’expedients. Funciona. És més ràpid, més coherent i més barat que el procés anterior. Sis setmanes després, gairebé ningú no l’utilitza. L’eina continua allà, intacta. El que ha canviat és que l’organització ha tornat a la seva manera de fer d’abans.

No és una anècdota aïllada. És el patró que es repeteix en la majoria de projectes d’IA que fracassen, i convé entendre’n el perquè abans de gastar ni un euro en la pròxima eina.

La xifra que ningú no vol mirar

Segons una anàlisi de RAND Corporation, més del 80% dels projectes d’IA fracassen, el doble que els projectes tecnològics que no inclouen IA. No és un problema d’accés a la tecnologia. És un problema d’adopció.

Un informe de Deloitte sobre l’estat de la IA a les empreses el 2026 hi troba un patró semblant: tot i que un percentatge considerable d’empreses creu tenir una estratègia preparada per a la IA, moltes menys se senten preparades pel que fa a infraestructura, dades, gestió del risc i talent. La distància entre la intenció i l’execució és on es trenquen la majoria de projectes.

I una enquesta recent a directius va trobar que la gran majoria té problemes seriosos d’adopció malgrat la inversió. Menys d’un terç de les empreses veu un retorn significatiu de la IA generativa, tot i els guanys notables de productivitat individual. El patró es repeteix: es compra l’eina, es mesura malament el resultat i es conclou que la IA “encara no estava preparada”.

Per què passa

La majoria de consultores coincideixen en un punt: la IA no és un problema de tecnologia, sinó de lideratge i de disseny organitzatiu. Un vicepresident de Google ho va resumir així: la capacitat de la IA avança més de pressa que la capacitat de les organitzacions per assimilar-la.

A la pràctica, passa això. Una empresa té un procés que fa anys que funciona d’una manera concreta: qui aprova què, qui revisa a qui, quins passos serveixen per cobrir-se les espatlles si alguna cosa surt malament. Quan arriba una eina que accelera aquest procés, no el toca només a ell. També toca l’estructura de responsabilitats que s’hi ha construït al voltant.

Per això la resistència no sol ser explícita. Ningú no diu “no vull fer servir això perquè em treu poder”. El que diu és “no em refio del resultat” o “m’estimo més revisar-ho jo per si de cas”. I aquests dubtes no són irracionals: reflecteixen que no s’ha redissenyat el procés que envolta l’eina, és a dir, qui decideix, qui respon si falla i què passa amb la responsabilitat. S’ha posat una eina nova sota l’estructura antiga.

Un estudi de Harvard Business School i la Universitat de Hong Kong ho planteja d’una manera semblant: la majoria d’empreses no treu valor real de la IA perquè fallen les persones, els processos i la política interna, no pas perquè falli la tecnologia. La por de ser substituït, els fluxos de treball rígids i les estructures de poder ja consolidades expliquen més fracassos que qualsevol limitació tècnica del model.

Què sol fer falta en lloc d’això

Quan un projecte d’automatització funciona a mitjà termini, gairebé sempre hi ha una cosa en comú: algú s’ha assegut a redissenyar el procés, en comptes d’inserir-hi l’eina i prou. Això vol dir preguntar-se què protegeix cada pas d’aprovació, si aquell risc encara existeix i qui assumeix la responsabilitat quan el resultat l’obté un sistema i no una persona.

Gartner fa mesos que assenyala que la manca d’una governança clara és una de les maneres més ràpides de frenar l’adopció responsable de la IA. Quan les normes sobre l’ús de dades, la propietat de la informació o qui respon d’un error són ambigües, la gent per defecte diu que no. O, encara pitjor, fa servir l’eina d’amagat i sense cap control.

Per a una pime, la conclusió pràctica és fàcil de dir i difícil de dur a terme: abans d’automatitzar un procés cal decidir qui n’és responsable, què passa si el sistema s’equivoca i quina part del procés antic ja no té sentit mantenir. Cap eina no ho resol. Ho resol una conversa que la majoria de projectes s’estalvien.