La pregunta de quant triga una intranet corporativa amb cerca per IA el 2026 és una de les més freqüents en els comitès de direcció. La resposta, tanmateix, no és mai un número exacte, perquè el termini depèn de variables com l’estat de les dades, la quantitat de sistemes que s’han de connectar, el nivell de seguretat exigit i el grau d’autonomia que vulgui tenir l’equip intern. El que sí que es pot afirmar és que un projecte ben governat, amb un equip especialitzat en aplicacions a mida i arquitectures d’IA, sol moure’s en finestres de temps molt més previsibles que les d’un desenvolupament tradicional.
La primera distinció que cal fer és entre un pilot i un desplegament corporatiu. Un pilot de cerca semàntica sobre un repositori reduït pot estar operatiu en qüestió de setmanes. Una intranet que ha de substituir o complementar SharePoint, Microsoft Teams, un ERP i diversos sistemes interns, amb permisos per rols, registres d’auditoria i connectivitat segura amb centres de dades propis, és un projecte de més envergadura. La clau és segmentar el problema i no barrejar les dues converses: primer validar, després escalar.
Una metodologia habitual comença amb un descobriment que sol durar entre tres i deu dies laborables. En aquesta fase es fa un inventari de les fonts d’informació, s’entrevisten usuaris clau, s’audita la qualitat de la dada i es defineixen els indicadors d’èxit. Tot seguit es construeix un producte mínim viable que normalment triga entre quatre i vuit setmanes i inclou un cercador amb respostes basades en els documents corporatius, un panell d’administració i un connector amb els sistemes més crítics. A partir d’aquí, el desplegament definitiu pot durar entre dos i cinc mesos, depenent de la complexitat.
Si l’organització exigeix models d’IA afinats amb dades pròpies, entorns d’alta disponibilitat i protocols de seguretat molt estrictes, el calendari s’allarga. No perquè el desenvolupament sigui lent, sinó perquè les proves de penetració, la revisió legal del tractament de dades personals i la validació amb el comitè de seguretat són etapes que no s’han de saltar. Una intranet corporativa amb cerca per IA és, sobretot, un sistema que gestiona informació confidencial i ha de complir les mateixes exigències que qualsevol altra plataforma crítica.
Un altre factor que molts subestimen és la preparació de les dades. La IA no pot oferir respostes fiables si els documents estan duplicats, incomplets o desactualitzats. A la pràctica, una part important del cronograma es dedica a netejar, etiquetar i estructurar els continguts. Q2BSTUDIO treballa amb aplicacions a mida que incorporen connectors d’ingesta, pipelines de transformació i mecanismes d’actualització periòdica perquè el coneixement no quedi obsolet al cap de pocs mesos. La qualitat de la dada és el veritable accelerador o fre del projecte.
L’equip també influeix en el temps de lliurament. Un grup amb experiència prèvia en motors de cerca, RAG, cloud Azure/AWS i ciberseguretat pot anticipar-se a problemes que un equip generalista descobrirà en producció. Q2BSTUDIO combina perfils d’arquitectura d’IA, desenvolupament web, integració de sistemes i seguretat. Aquesta combinació permet prendre decisions tècniques ràpides, per exemple, triar un model allotjat a Azure OpenAI, un desplegament privat amb AWS SageMaker o una solució híbrida, sense haver de refer feines.
Pel que fa a l’arquitectura, la cerca per IA en una intranet no és simplement un camp de text connectat a ChatGPT. Requereix orquestrar la ingesta de documents, generar embeddings, gestionar col·leccions vectorials, aplicar filtres de permisos i dissenyar un sistema de cites que permeti als usuaris comprovar l’origen de cada resposta. A més, l’experiència s’ha d’integrar en el flux natural de treball, dins del navegador, de Teams o de la pròpia intranet. La complexitat tècnica és real, però es pot modular per aportar valor des de les primeres setmanes.
Un component crític és la seguretat. L’accés a la intranet sol estar vinculat a Active Directory o Microsoft Entra ID, amb inici de sessió únic i polítiques d’accés condicional. Quan la IA necessita interactuar amb sistemes locals, és recomanable utilitzar VPN site-to-site o private endpoints a Azure perquè el trànsit no passi per internet públic. Si l’organització gestiona dades personals o financeres, convé també fer proves d’intrusió i auditories de compliment. La ciberseguretat no s’ha de veure com un obstacle, sinó com una part del disseny.
En paral·lel, la mesura de resultats exigeix quadres de comandament. Un panell de Business Intelligence creat amb Power BI i alimentat pels registres del cercador permet visualitzar quines preguntes es fan, quantes respostes es consideren útils, quins departaments adopten abans l’eina i quins documents són més consultats. Aquesta informació és fonamental per justificar la inversió i per prioritzar millores en els mesos posteriors al llançament.
Els agents d’IA afegeixen una capa de valor que va més enllà de la cerca. Un assistent pot resumir un expedient, redactar una proposta, classificar una incidència o actualitzar un registre a l’ERP. Això converteix la intranet en una plataforma d’automatització. Els agents necessiten supervisió humana al principi i un disseny clar de límits, però quan es despleguen correctament redueixen de manera sensible el treball manual repetitiu i alliberen temps per a tasques de més criteri.
Q2BSTUDIO, empresa de desenvolupament de programari a mida i consultoria tecnològica, ofereix aquest tipus de projectes amb una aproximació orientada a resultats. El seu equip de desenvolupament construeix la solució sobre les necessitats concretes del client, en lloc d’adaptar un producte genèric. El client rep una plataforma web d’administració des de la qual pot configurar els avisos, revisar el consum de models, supervisar costos i ajustar comportaments sense dependre d’enginyeria per a cada canvi. Això escurça el temps d’evolució i redueix la càrrega del departament de TI.
També és important parlar del calendari realista. En projectes petits, on les dades ja estan raonablement ordenades i hi ha un únic sistema per integrar, és raonable parlar de sis a deu setmanes des de l’inici fins a una primera versió en producció. En projectes intermedis, amb diverses fonts i un comitè d’aprovació intern, el termini típic és de tres a quatre mesos. En projectes grans, amb filials internacionals, requisits legals complexos i arquitectures híbrides, el desplegament pot durar de cinc a vuit mesos. Són horquilles orientatives, però ajuden a alinear expectatives.
Comparar proveïdors només pel preu és un error habitual. El cost total d’una intranet amb IA no és únicament el desenvolupament inicial: inclou la formació dels equips, la gestió del canvi, les llicències dels models i el manteniment evolutiu. Un proveïdor que lliura codi font complet i documentació clara permet a l’empresa mantenir l’autonomia a llarg termini. Un altre que genera dependència tecnològica acaba sent més car, encara que l’oferta inicial sembli atractiva.
Les empreses que obtenen millors resultats comencen per un cas d’ús concret i mesurable. En lloc d’intentar implantar IA a tota l’organització, trien una àrea on l’impacte sigui visible, per exemple, recursos humans, atenció al client o enginyeria. A partir d’aquí, amplien la solució amb criteri. Aquest enfocament incremental no només escurça els terminis, sinó que genera evidència per convèncer els escèptics i per escalar la inversió.
Finalment, convé recordar que la tecnologia avança de pressa. Els models de llenguatge, els frameworks d’orquestració i les eines d’avaluació de respostes evolucionen cada pocs mesos. Per això, una intranet amb cerca per IA s’ha de dissenyar amb una arquitectura flexible que permeti intercanviar components. Q2BSTUDIO concep cada projecte com un sistema viu, amb indicadors de rendiment, proves automatitzades i un pla d’evolució. D’aquesta manera, la pregunta no és només quant triga el projecte, sinó quant valor pot continuar generant durant els propers anys.
Si necessites una estimació ajustada al teu cas, la millor opció és una sessió de descobriment. Q2BSTUDIO analitza el punt de partida, identifica els sistemes implicats i proposa un pla de fases amb dates i responsabilitats. A partir d’aquí, el termini es converteix en una decisió de negoci, no en una incertesa.
