La preparació d’una pime per implantar intel·ligència artificial depèn de set factors: la claredat del problema empresarial, la definició del procés, la qualitat de les dades, la integració dels sistemes, la seguretat, l’assignació de responsabilitats i la capacitat de mesurar el retorn.
Una empresa no necessita tenir-ho tot perfectament resolt abans de començar. Sí que necessita una diagnosi prou rigorosa per saber què pot abordar, quines mancances haurà de corregir i quin cas d’ús ofereix una millor relació entre impacte, esforç i risc.
L’adopció de la IA avança més ràpidament que la preparació empresarial
La intel·ligència artificial ja forma part del dia a dia de moltes pimes. S’utilitza per redactar documents, resumir reunions, analitzar informació, classificar correus, preparar ofertes, atendre consultes o automatitzar tasques administratives.
Segons l’INE, el 21,1% de les empreses espanyoles de deu treballadors o més ja utilitzava tecnologies d’intel·ligència artificial durant el primer trimestre de 2025. Un any abans, el percentatge era del 12,4%.
A Catalunya, PIMEC assenyala que gairebé la meitat de les pimes ja utilitza o està pilotant solucions d’IA. Al mateix temps, prop de quatre de cada deu empreses preveu mantenir sense canvis el seu nivell de digitalització durant el 2026.
Aquestes dades descriuen una situació desigual. L’interès per la IA creix, però moltes organitzacions continuen treballant amb processos poc definits, documents dispersos, sistemes desconnectats i criteris d’ús diferents a cada departament.
Per això, la preparació tecnològica representa només una part de la diagnosi.
Què significa que una pime estigui preparada per implantar IA?
Una pime està preparada per implantar IA quan pot identificar un problema empresarial concret, disposa de la informació necessària, coneix el procés afectat, ha assignat un responsable i pot mesurar si la solució genera una millora real.
La preparació tampoc exigeix disposar d’un gran departament tecnològic. Moltes implantacions poden començar amb un procés acotat, un volum de dades assumible i un equip reduït.
La diferència la marca el criteri amb què se selecciona i es governa el projecte.
Les set àrees que cal revisar
1. El problema empresarial
El projecte ha de començar amb una necessitat concreta i reconeguda per l’organització.
Alguns exemples poden ser:
- Reduir el temps dedicat a introduir factures.
- Accelerar la preparació d’ofertes comercials.
- Classificar incidències del servei tècnic.
- Localitzar informació dins la documentació corporativa.
- Detectar desviacions en producció.
- Millorar la previsió de demanda.
- Automatitzar consultes internes repetitives.
Un objectiu com “incorporar IA a l’empresa” és massa ampli per convertir-se en un projecte mesurable. Cal concretar quin resultat es vol millorar, quina situació de partida tenim i quin valor generaria el canvi.
2. El procés
Abans d’automatitzar un procés, cal entendre com funciona actualment.
Això implica identificar:
- Qui inicia el procés.
- Quines dades necessita.
- Quines decisions es prenen.
- Quines excepcions apareixen.
- Qui valida el resultat.
- En quin sistema queda registrada la informació.
- Quant temps i recursos consumeix.
Si cada professional executa la mateixa tasca d’una manera diferent, la implantació haurà d’incloure una fase prèvia d’ordenació i consens.
La IA pot ajudar a executar, analitzar o accelerar una part del procés, però necessita unes regles operatives mínimes.
3. Les dades
Les dades no han de ser perfectes, però sí suficients, accessibles i comprensibles.
Una diagnosi inicial hauria de determinar:
- On es troben.
- En quin format estan guardades.
- Amb quina freqüència s’actualitzen.
- Si existeixen duplicats o informació contradictòria.
- Quines persones hi tenen accés.
- Si es poden utilitzar per a la finalitat prevista.
- Quin grau de confidencialitat tenen.
Una empresa pot tenir molta informació i, malgrat això, no disposar de dades utilitzables. Els correus, els PDF, els fulls de càlcul, l’ERP, el CRM i les carpetes compartides poden contenir peces diferents de la mateixa realitat empresarial.
El primer projecte d’IA acostuma a revelar també els problemes de qualitat, propietat i circulació de la informació.
4. La integració amb els sistemes
Una eina aïllada pot servir per fer una prova, però difícilment transformarà un procés complet.
Cal valorar com es relacionarà amb:
- L’ERP.
- El CRM.
- El gestor documental.
- El correu electrònic.
- Les eines de productivitat.
- Les aplicacions de producció o manteniment.
- Les plataformes d’atenció al client.
- Els sistemes de control i analítica.
Copiar informació manualment d’un sistema a un altre redueix part dels beneficis de l’automatització i introdueix noves possibilitats d’error.
La diagnosi tècnica ha d’estudiar les API disponibles, els permisos, la qualitat de les connexions i la traçabilitat de les accions.
5. La seguretat i la governança
Cada ús de la IA implica decisions sobre dades, accessos, proveïdors i responsabilitats.
L’empresa hauria de saber:
- Quina informació pot introduir-se a cada eina.
- On es processen i s’emmagatzemen les dades.
- Si el proveïdor les utilitza per entrenar els seus models.
- Quins comptes i permisos estan autoritzats.
- Com es registren les accions.
- Durant quant temps es conserva la informació.
- Qui pot revisar o revocar els accessos.
- En quins casos és obligatòria la supervisió humana.
Aquesta revisió ha d’incloure també les eines contractades individualment pels treballadors i les funcionalitats d’IA que apareixen dins de programari que l’empresa ja utilitza.
6. Les persones i les responsabilitats
Qualsevol projecte necessita un propietari empresarial.
Aquest responsable ha de poder coordinar el procés, validar els resultats, gestionar les incidències i decidir si la solució compleix els objectius acordats.
També cal identificar:
- Els usuaris que treballaran amb la solució.
- Les persones afectades pel canvi.
- El responsable tècnic.
- Qui supervisarà els resultats.
- Qui autoritzarà l’accés a les dades.
- Qui prendrà la decisió de continuar, modificar o aturar el projecte.
La formació ha d’estar vinculada al cas d’ús. Els equips necessiten comprendre què fa l’eina, quines limitacions té, com han de revisar els resultats i quines dades poden utilitzar.
7. La mesura del retorn
El projecte ha de començar amb una situació de partida o baseline.
Alguns indicadors útils són:
- Hores dedicades actualment al procés.
- Cost per operació.
- Temps de resposta.
- Nombre d’errors o incidències.
- Percentatge de tasques manuals.
- Volum de documents processats.
- Conversió comercial.
- Temps d’inactivitat.
- Grau de satisfacció dels usuaris.
- Estalvi o ingrés atribuïble a la millora.
L’avaluació ha d’incloure també el cost de les llicències, la integració, la preparació de dades, la formació, el manteniment i la supervisió.
Un projecte útil genera una millora observable i sostinguda, no únicament una demostració tecnològica atractiva.
Diagnosi ràpida de maduresa
| Àrea | Nivell inicial | Nivell preparat | Nivell avançat |
|---|---|---|---|
| Problema | Objectiu genèric | Necessitat concreta | Impacte econòmic quantificat |
| Procés | Depèn de cada persona | Procés documentat | Procés mesurat i optimitzat |
| Dades | Disperses o desconegudes | Localitzades i accessibles | Governades i monitorades |
| Integració | Treball manual entre eines | Connexions disponibles | Flux automatitzat i traçable |
| Seguretat | Criteris informals | Política i permisos definits | Monitoratge i governança continuada |
| Responsabilitat | Sense propietari | Responsable assignat | Comitè i procediment de supervisió |
| Retorn | Sense indicador | KPI i baseline | Seguiment econòmic continu |
Una empresa situada en un nivell inicial pot començar a preparar-se, però probablement encara no hauria d’abordar una implantació extensa.
El camí més prudent consisteix a escollir un procés acotat, corregir les mancances imprescindibles i desenvolupar un primer cas d’ús amb criteris de sortida clars.
Tres exemples d’implantació en una pime
Automatització administrativa
Una empresa que rep centenars de factures pot utilitzar IA per extreure dades, classificar documents i preparar la informació abans d’introduir-la a l’ERP.
La diagnosi haurà de revisar la varietat dels documents, les excepcions, el sistema de validació, la integració amb l’ERP i la protecció de les dades financeres.
Assistència comercial
Un equip comercial pot utilitzar IA per consultar informació de producte, resumir l’historial d’un client o preparar un primer esborrany d’oferta.
El projecte requerirà documentació actualitzada, accés controlat al CRM, criteris de validació i una separació clara entre informació interna i contingut que pot compartir-se amb el client.
Operacions i manteniment
Una empresa industrial pot analitzar dades de màquines, incidències i ordres de treball per detectar patrons o anticipar determinades avaries.
Aquest cas exigeix dades històriques suficients, sensors fiables, coneixement tècnic del procés i indicadors que permetin comparar el rendiment abans i després de la implantació.
Preguntes freqüents
Quant costa implantar IA en una pime?
El cost depèn del cas d’ús, el nombre d’usuaris, la qualitat de les dades i les integracions necessàries. Una prova acotada pot començar amb una inversió reduïda, mentre que un procés connectat amb diversos sistemes requerirà més preparació, desenvolupament i manteniment.
Cal tenir totes les dades ordenades?
No cal ordenar tota la informació de l’empresa. Cal identificar i preparar les dades necessàries per al cas d’ús escollit, establir-ne la procedència i comprovar que tinguin la qualitat suficient.
Quin procés convé automatitzar primer?
Convé començar per un procés repetitiu, amb prou volum, un responsable clar i un resultat fàcil de mesurar. També és recomanable que el risc d’un possible error sigui controlable.
Quant dura una diagnosi inicial?
En una pime, una primera diagnosi pot realitzar-se en poques setmanes. La durada dependrà del nombre de processos, sistemes, departaments i casos d’ús que s’hagin d’analitzar.
Com es calcula el retorn d’un projecte d’IA?
Cal comparar els costos totals del projecte amb l’estalvi de temps, la reducció d’errors, l’increment d’ingressos, la millora de servei o qualsevol altre indicador acordat abans de començar.
La IA substituirà els sistemes actuals?
Habitualment, la IA actua sobre dades i processos que ja existeixen. ERP, CRM, gestors documentals i plataformes cloud continuen sent la infraestructura principal i han d’estar ben connectats.
Com us pot ajudar Esolvo?
A Esolvo ajudem les pimes a analitzar els processos, les dades, els sistemes i els riscos abans d’iniciar una implantació d’intel·ligència artificial.
La diagnosi permet identificar casos d’ús realistes, prioritzar-los segons impacte, esforç i risc, i convertir-los en un full de ruta assumible per a l’organització.
Si la vostra empresa vol començar a treballar amb IA o ordenar les iniciatives que ja té en marxa, podem ajudar-vos a determinar el punt de partida.
Parlem-ne.
