Javier Sirvent Ayala, un dels Technology Evangelists(*) més influents de parla hispana, analitza com la intel·ligència artificial, la robòtica i l'automatització i estan reconfigurant jerarquies, processos i decisions empresarials. Carmen Tomás al diari l'ha entrevistat.

-La robotització i la intel·ligència artificial, poden donar lloc a noves oportunitats laborals?

-Ja ho estan fent. La IA està obrint rols híbrids on l'humà és el director d'orquestra: control de qualitat de models, avaluació de biaixos, enginyeria de dades aplicada, orquestració d'agents, verificació i compliment. En estudis amb milers d'agents de suport hi ha millores de productivitat de doble dígit, i en desenvolupament de programari els assistents de codi acceleren tasques de manera significativa. La idea és clara: menys tasques mecàniques, més criteri. La IA no et lleva el treball; et lleva les parts avorrides del treball… si saps usar-la.

«La IA no et lleva el treball; et lleva les parts avorrides del treball… si saps usar-la»

-Estem preparats per a afrontar aquests canvis?

-A mig fer. Espanya està per sobre de la mitjana europea en competències digitals bàsiques, però encara lluny de l'objectiu. Preparar-se no és fer un curs de IA genèric, és alfabetitzar per rol: saber de dades, prompting i verificació. I, sobretot, instaurar procediments d'humà en el bucle i auditories. El següent salt no és tecnològic, és organitzatiu.

-Suposo que hi haurà sectors que no podran adaptar-se i treballadors que corren el risc de perdre la seva ocupació. Quins serien?

Les tasques més exposades són les clericals i administratives repetitives: entrada i processament de dades, back-office de baix valor, unes certes funcions comptables i contact centers purament guionitzats. L'evidència acadèmica coincideix: els models de llenguatge afecten primer al rutinari. Però no és un meteorit; és un redissenyo. Si el teu valor és copiar-pegar, el futur et copia i et pega. Si el teu valor és decidir amb context, la IA et puja de divisió.

-Quins són els sectors que més poden beneficiar-se d'aquestes noves tecnologies?

-Salut i farma, amb models que acceleren hipòtesis de R+D; materials i energia, on l'exploració computacional ja descobreix compostos prometedors per a bateries i semiconductors; operacions i eficiència energètica, amb retallades mesurables en consum de refrigeració en grans centres de dades; logística i planificació, gràcies a pronòstics més precisos. Quan hi ha dades de qualitat i un problema amb diners darrere, la IA deixa de ser promesa i comença a ser caixa.

-Existeix soroll i fins a sensació de bombolla. Com distingir el necessari del que no, com a treballadors?

Amb criteris d'adult i zero hype. Pregunta't: millora una mètrica que importa —temps, errors, conversió, cost— i es nota en el compte de resultats? D'on surten les dades i qui els governa? Hi ha proves controlades i llindars de qualitat amb humà en el bucle? Conec el cost total —no sols la demo bonica-? Escala més enllà del pilot? Als krugerianos —els experts expressos— se'ls combat amb procés i mesurament. Benvinguts, youtubers, però la nòmina la paga el KPI.

-En un mercat amb edatisme, existeix espai per a la reinvenció professional dels majors de 45? Com?

No sols existeix: és urgent. La productivitat no cau per complir anys; cau per deixar d'aprendre. La via ràpida és reposicionar-se en tasques que la IA no fa sola: avaluació i ètica de models, control de qualitat, disseny de workflows i comunicació amb negoci. Tres passos pràctics: dominar prompting amb verificació, entendre la dada de la teva àrea i documentar un portafolis de micro-projectes amb abans/després. No competeixis contra la màquina: dirigeix-la.

«Si no et sumes a la IA, corres el risc que no et sumi, sinó que et divideixi i d'acabarà extingint»

-Alguns governs plantegen restriccions i regulacions a la IA. Pot restar avantatge competitiu o és necessari?

-És necessària si és proporcional al risc. La regulació europea de IA avança amb un calendari clar i enfocament per nivells de risc. Això no frena; ordena. Dona seguretat jurídica per a invertir, fixa obligacions de transparència i estableix baranes en sectors crítics. El que sí que resta competitivitat és l'opacitat: improvisar avui, pagar multes demà.

-Què necessiten les empreses i els treballadors per a adaptar-se a aquest context?

-Les empreses necessiten un mapa de processos amb casos que impactin resultats, govern de la dada, MLOps, humà en el bucle, auditories i formació per rol. Traduït: integrar la IA en el flux real de treball i mesurar amb indicadors seriosos —temps, qualitat, errors, NPS, euros—. Les persones necessiten un stack mínim —dades, prompting i avaluació— i un portafolis de proves amb resultats. Si no millora el procés, no és IA: és marxandatge.

-Amb quina frase tancaria aquesta conversa?

-No obeeixis al robot; obeeix a l'evidència. Utilitza diversos models d'intel·ligència artificial per a debatre, fer-te preguntes i mai usa el «còpia i pega», perquè això ho fa millor una màquina que sempre serà més barata, millor i més ràpida que un humà. Quan l'evidència mana, el poder deixa de dependre del despatx i passa a dependre de la dada. Aquí guanyen les persones, les empreses… i també els bons caps que es recolzen en la tecnologia per a millorar les seves decisions i ser més eficients. Si no et sumes a la IA, corres el risc que no et sumi, sinó que et divideixi i acabarà extingint-te.

(*) Un evangelista tecnològic és un professional que promou activament una tecnologia, plataforma o producte amb l’objectiu de generar suport, adopció i convertir-la en un estàndard dins del mercat.