La intel·ligència artificial agentiva està redefinint els fonaments de la infraestructura empresarial. Durant el VB Transform 2026, Barak Yagour, VP d'Enginyeria de Meta, va llançar un avís que ressona a tot el sector: les organitzacions tenen aproximadament 20 mesos per reconstruir els seus sistemes, originalment dissenyats per a usuaris humans, i adaptar-los a un ecosistema on els agents d'IA seran els principals consumidors de dades i serveis. Aquesta transformació no és un exercici teòric; a Meta, les consultes generades per agents van créixer 30 vegades en només sis mesos, i el trànsit automatitzat ja supera el humà a internet, segons informes d'Imperva i HUMAN Security. Per a les empreses que busquen mantenir-se competitives, el moment d'actuar és ara.
Yagour va identificar tres pilars que s'estan trencant simultàniament: capacitat, identitat i velocitat. Pel que fa a la capacitat, la relació tradicional d'un enginyer generant una unitat de càrrega ja no és vàlida. Un sol desenvolupador pot desplegar desenes d'agents, cadascun amb els seus subagents, multiplicant la demanda sobre els sistemes per un factor de cent. La solució no passa per bloquejar aquest trànsit, sinó per fer que la infraestructura sigui conscient dels agents, implementant controls dinàmics que entenguin jerarquies, atribueixin costos i prioritzin peticions segons la seva importància. Aquí és on el desenvolupament d'aplicacions a mida pren un paper fonamental: cada organització necessita solucions personalitzades que sàpiguen distingir entre un agent d'alt nivell i una simple consulta automatitzada.
El segon pilar, la identitat, s'ensorra perquè els agents no encaixen en els models tradicionals de control d'accés. No són humans, no tenen credencials físiques, però prenen decisions autònomes. Les empreses han de repensar els seus sistemes d'autenticació i autorització, integrant mecanismes que verifiquin la procedència i el propòsit de cada agent. La ciberseguretat esdevé, doncs, un habilitador crític; no es tracta només de protegir dades, sinó de garantir que cada interacció d'un agent sigui traçable i estigui governada. Solucions com les que ofereix intel·ligència artificial des de Q2BSTudio poden ajudar les empreses a dissenyar entorns on els agents operin amb autonomia controlada.
La velocitat és el tercer repte. Eines com GitHub Copilot ja escriuen gairebé la meitat del codi, però la resta del pipeline —compilació, proves, desplegament, monitorització— no s'accelera per art de màgia. La infraestructura d'integració contínua i lliurament continu (CI/CD) ha d'evolucionar per gestionar un volum de codi generat a màquina, mantenint la qualitat i la seguretat. Aquí, l'automatització de processos, combinada amb un enfocament en cloud AWS o Azure, permet escalar els entorns de prova i desplegament sense colls d'ampolla. Q2BSTudio, com a empresa de desenvolupament de programari i tecnologia, ajuda els seus clients a construir pipelines adaptatius que absorbeixin aquest nou ritme.
Al cor d'aquesta transformació hi ha la gestió de dades. Meta està implementant el que anomena 'entorns de dades de confiança' (trusted data environments), on els agents poden explorar lliurement la informació, però cada sortida queda traçada fins al seu origen i és examinada. Els camps sensibles s'emmagatzemen abans que un agent pugui accedir-hi, i cada petició s'avalua en temps real. Aquest enfocament d'exploració àmplia i alliberació estreta és clau per mantenir el control sense frenar la innovació. Les empreses que treballen amb consultoria de BI i Power BI, per exemple, estan redefinint els seus dashboards perquè siguin consumits directament per agents, no només per analistes humans. L'analítica ha de ser contextual i en temps real, una àrea on Q2BSTudio ofereix solucions de Business Intelligence adaptades a les noves demandes.
Els models de raonament estan canviant la capa de dades. Ja no n'hi ha prou amb patrons de correlació sobre senyals resumides; els sistemes necessiten l'historial complet de comportament per entendre la intenció de l'usuari. Això exigeix reemplaçar els processos ETL per lots amb streaming en temps real, i emmagatzemar dades de manera que el sistema conegui el seu esquema per evitar sobrecàrregues. Meta es prepara per gestionar 500 milions de consultes per segon i un petabyte per segon de rendiment en lectura de dades d'entrenament. Aquesta escala només és possible amb una arquitectura cloud robusta, ja sigui a AWS o Azure, que suporti elasticitat i baixa latència.
L'impacte final es reflecteix en els sistemes de recomanació. Yagour va esmentar que el 42% dels usuaris d'Instagram volen canviar fonamentalment l'algorisme, no només ajustar una sessió. La resposta de Meta són les recomanacions completament conversacionals, on el sistema raona sobre la intenció en lloc de fer matching de paraules clau. Un terme com 'futbol' retorna resultats diferents per a un aficionat que per a un esportista d'elit. Aquesta personalització profunda requereix infraestructura agentiva que entengui context i propòsit.
Yagour va descriure aquests tres fils —agents, dades i recomanacions— com un volant d'inèrcia que es retroalimenta. Els agents fan que les dades siguin més accessibles; millors dades permeten raonar; el raonament crea noves demandes que empenyen els agents i la infraestructura endavant. Per a les empreses, la finestra de 20 mesos és real. Qui no actuï ara es arrisca a quedar-se enrere en un món on humans i agents co-crean a escala. Col·laborar amb un soci tecnològic com Q2BSTudio, especialitzat en aplicacions a mida, cloud i ciberseguretat, pot marcar la diferència entre liderar la transformació o ser superat per ella.
