L'any 2026, una empresa de distribució tècnica amb seu a Alacant va decidir modernitzar la seva intranet corporativa. Durant anys, el coneixement operatiu havia viscut en correus, fulls de càlcul, documents compartits i aplicacions internes desconnectades. El resultat era un sistema lent i fràgil: els nous empleats trigaven setmanes a entendre els processos, els errors de registre es repetien i la direcció no disposava d'una visió clara dels colls d'ampolla. La pregunta no era si havien de canviar d'intranet, sinó com fer-ho sense paralitzar l'operació.
La resposta va arribar amb el concepte d'intranet amb knowledge graph. A diferència d'un portal clàssic, on els documents s'organitzen en carpetes i cercadors per paraules clau, un knowledge graph construeix un model de coneixement basat en entitats i relacions. Cada client, proveïdor, projecte, procediment, responsabilitat i document es converteix en un node connectat amb altres. El cercador entén el context de la consulta i pot oferir respostes més precises, a més de suggeriments proactius: si un tècnic busca una garantia, el sistema també li mostra el contacte del proveïdor, la política interna i l'historial d'incidències relacionades.
Q2BSTUDIO, empresa de desenvolupament de programari i tecnologia, va ser la responsable de transformar aquesta visió en un sistema productiu. El projecte va començar amb una anàlisi dels fluxos reals de treball, no dels organigrames teòrics. Durant dues setmanes, l'equip consultor de Q2BSTUDIO va observar com es resolien les tasques, quines eines intervenien en cada pas i on es produïen els errors o retards. Aquesta informació va permetre definir els casos d'ús de la intranet amb knowledge graph abans d'escriure una sola línia de codi.
La primera decisió tècnica va ser evitar reconstruir-ho tot des de zero. L'empresa ja feia servir un ERP, un CRM i Microsoft 365; no necessitava una altra plataforma que competís amb aquestes eines. Q2BSTUDIO va dissenyar una capa d'integració que connectava aquestes eines amb una plataforma d'aplicacions a mida. El knowledge graph s'alimentava de les dades mestres de l'ERP, de les interaccions del CRM i dels documents allotjats a SharePoint, però també de coneixement que abans només existia al cap dels responsables de cada àrea.
El component central va ser una capa d'intel·ligència artificial amb capacitat de raonament semàntic. En lloc de limitar-se a buscar paraules exactes, la IA agrupava consultes per intenció, identificava sinònims i relacionava conceptes. Per aconseguir aquest comportament, Q2BSTUDIO va combinar models de llenguatge amb un graf de coneixement i una capa d'intel·ligència artificial entrenada sobre els documents interns de l'empresa. El sistema era capaç de respondre preguntes en llenguatge natural, resumir llargs manuals de procediments i suggerir la següent acció recomanada segons el rol de l'usuari.
Un dels avenços més valorats va ser la incorporació d'agents d'IA que treballen sobre el knowledge graph. Cada agent té una missió concreta: classificar una incidència, extraure dades d'una factura, detectar incoherències en un contracte o preparar un resum per a la reunió setmanal. Els agents no actuen pel seu compte; s'executen dins del flux d'aprovació i deixen traces de totes les seves decisions. Quan un agent detecta una situació ambigua, la deriva a una persona amb el context necessari. D'aquesta manera, l'automatització no substitueix el criteri humà, sinó que el multiplica.
L'arquitectura es va desplegar en cloud AWS/Azure, aprofitant els serveis de seguretat de tots dos proveïdors i un model híbrid per mantenir certes dades en infraestructura local. La ciberseguretat va ser un requisit de primera classe, no un afegit: xifratge en trànsit i en repòs, autenticació multifactor per a tots els accessos, governança basada en rols i un registre d'auditoria conforme al RGPD. L'equip de Q2BSTUDIO també va fer proves de penetració abans de la posada en producció per validar el perímetre.
Paral·lelament, la intranet va incorporar un quadre de comandament en BI/Power BI que uneix les mètriques operatives amb el coneixement documentat. Per primera vegada, els responsables de departament poden veure en una sola pantalla quant de temps triga cada procés, quin tipus d'incidències es repeteixen, quins documents estan desactualitzats i quins equips fan servir més les eines. Aquesta visibilitat va canviar la conversa interna: en lloc de discutir opinions, l'equip analitza dades reals i prioritza millores.
Els resultats del cas a Alacant van ser mesurables el primer trimestre. El temps mitjà de resolució d'incidències internes va baixar de tres dies a menys d'un. La consulta d'informació es va reduir de minuts a segons, perquè els empleats van deixar de navegar per carpetes i van començar a formular preguntes directes al cercador. La taxa d'errors en el registre de comandes va baixar un 27% i la formació de nous empleats es va escurçar en quatre dies. A més, la direcció va deixar d'esperar informes manuals; ara els panells s'actualitzen en temps real.
L'adopció va ser gradual, i aquesta va ser una de les claus. Q2BSTUDIO no va activar totes les funcions el primer dia. El projecte va començar amb un pilot en una àrea d'operacions de 20 persones, va mesurar indicadors abans i després, i només llavors va estendre la solució a tota l'empresa. Durant el primer mes, un grup d'ambaixadors interns va ajudar a resoldre dubtes i a documentar bones pràctiques. Aquesta estratègia va evitar el rebuig clàssic a una eina nova i va generar confiança en les dades i en les recomanacions del sistema.
L'experiència va deixar diversos ensenyaments útils per a altres empreses. Primer: el knowledge graph requereix un treball previ de modelatge del coneixement, però aquest treball és una inversió, no un cost. Segon: la tecnologia s'ha d'adaptar a la cultura de l'organització, no al revés. Tercer: la qualitat de les dades d'origen determina en gran manera la qualitat de les respostes de la IA. i quart: el paper de les persones canvia, no desapareix; la diferència és que dediquen menys temps a buscar i més a decidir.
En definitiva, una intranet amb knowledge graph és una palanca real de transformació digital per a empreses d'Alacant i de qualsevol altre territori. El cas descrit demostra que, amb la combinació adequada d'aplicacions a mida, IA, ciberseguretat, cloud AWS/Azure i BI/Power BI, és possible construir un sistema que les persones vulguin fer servir. Q2BSTUDIO actua com a soci tecnològic integral en aquest procés: des de l'anàlisi inicial fins al desplegament i l'optimització contínua, amb un equip multidisciplinari que entén tant el negoci com la tecnologia.
