El titular sembla una contradicció: la Xina, el país que més inverteix en intel·ligència artificial i on neixen models com DeepSeek o Baidu ERNIE, no aconsegueix convertir aquesta supremacia tècnica en beneficis sostenibles. Una anàlisi recent del New York Times revela que fins i tot els gegants xinesos —Alibaba, Tencent, Baidu— encara no troben la manera de rendibilitzar la IA a gran escala. Tanmateix, aquest diagnòstic no és exclusiu d'Àsia. A Occident, empreses de totes les mides s'enfronten al mateix dilema: invertir milions en models fundacionals sense obtenir un retorn clar. La lliçó és contundent: la IA no es monetitza per si sola; necessita ser integrada en processos de negoci reals, amb aplicacions a mida que resolguin problemes concrets.
El problema de fons és que la IA s'ha convertit en una commodity. Els models de llenguatge i les plataformes d'aprenentatge automàtic són cada cop més accessibles, però el seu valor diferencial es dilueix en un mercat saturat. Les empreses que esperen que un model LLM genèric els doni avantatge competitiu solen acabar amb costos alts d'inferència, dades mal estructurades i equips frustrats. La rendibilitat real apareix quan es dissenya una aplicació a mida que utilitza la IA com un component, no com el producte final. Per exemple, un sistema de recomanació per a retail o un assistent virtual per a atenció al client només aporten valor si estan alineats amb l'operativa i l'estratègia de dades de la companyia.
Aquí és on entra en joc la necessitat de comptar amb un soci tecnològic que entengui tant l'arquitectura cloud com la lògica de negoci. Q2BSTUDIO, per exemple, ha demostrat que el camí cap a la rendibilitat passa per combinar desenvolupament d'aplicacions de programari multiplataforma amb capacitats d'intel·ligència artificial, sempre sota un enfocament pragmàtic. No es tracta de crear el model més gran, sinó d'integrar la IA en fluxos de treball existents: des de l'automatització d'informes fins a la predicció de demanda. I això requereix, a més, una base sòlida en ciberseguretat i en infraestructura cloud com AWS o Azure, perquè sense escalabilitat i protecció, qualsevol implementació de IA és fràgil.
Un altre punt crític és l'analítica de dades. Moltes organitzacions inverteixen en IA sense tenir primer un sistema de Business Intelligence (BI) que els permeti entendre quines dades tenen i com utilitzar-les. Power BI i altres eines de BI són l'esglaó previ indispensable: sense una capa de dades neta i governada, la IA es converteix en un generador de soroll. L'experiència de Q2BSTUDIO en projectes de cloud AWS/Azure i BI ha mostrat que les empreses que primer consoliden les seves dades i després apliquen agents d'IA específics —per exemple, per a classificació automàtica de tiquets o detecció d'anomalies— aconsegueixen taxes de retorn molt més altes que aquelles que salten directament al model més avançat.
Els agents d'intel·ligència artificial representen la propera frontera. Parlem de sistemes autònoms que executen tasques repetitives, prenen decisions basades en regles i s'integren amb sistemes ERP o CRM. Però desplegar un agent sense un pla de ciberseguretat és una recepta per al desastre. Els agents gestionen dades sensibles, accedeixen a API internes i poden ser vectors d'atac. Per això, Q2BSTUDIO recomana incloure des del principi serveis de pentesting i auditoria de seguretat en qualsevol projecte de IA. La rendibilitat a llarg termini només s'aconsegueix quan la solució és robusta, auditabile i escalable.
En resum, el fet que els gegants xinesos no aconsegueixin rendibilitzar la IA no és un senyal de fracàs de la tecnologia, sinó una advertència sobre com no implementar-la. La clau està en abandonar la mentalitat de 'model únic' i adoptar un enfocament d'enginyeria de programari: construir aplicacions a mida que resolguin problemes específics, recolzades en cloud, ciberseguretat i analítica. Empreses com Q2BSTUDIO ofereixen precisament aquesta visió integral, combinant desenvolupament custom, IA, cloud (AWS/Azure), BI i automatització. El futur de la IA no serà de qui tingui el model més gran, sinó de qui sàpiga integrar-lo de forma intel·ligent en el seu negoci.
