Una organització sense ànim de lucre que avalua models d’IA, METR, ho veia molt clar. El juliol del 2025 va publicar un assaig controlat amb 16 desenvolupadors experimentats i 246 tasques reals en repositoris que coneixien des de feia anys. Els desenvolupadors esperaven anar un 24 % més de pressa i, en acabar, amb els temps mesurats al davant, continuaven convençuts d’haver guanyat un 20 %. Però per acabar la feina, amb assistents d’IA, van trigar un 19 % més. Les eines d’aleshores avui semblen antigues, així que METR va repetir l’experiment la segona meitat del 2025, amb les eines d’aquell moment, i en va publicar el resultat el febrer del 2026: 57 desenvolupadors, 143 repositoris, més de 800 tasques. Aquesta vegada els veterans del primer estudi van estalviar un 18 % de temps i els nouvinguts un 4 %, amb marges d’error tan amplis que tots dos resultats inclouen el zero, i amb un detall que els mateixos autors destaquen: entre el 30 % i el 50 % dels participants va reconèixer haver apartat tasques que no volia fer sense IA. METR conclou que la seva xifra és «probablement un mal indicador» de l’efecte real i que segurament es queda curta.
Les eines d’avui són millors que les d’aquell segon estudi. El que no ha canviat entre l’un i l’altre és la distància entre el que es mesura i el que se sent. La millora mesurada va del 4 % al 18 % i la sensació, dins i fora del sector, és de canvi d’era. Aquesta distància és la mateixa que trobem en quatre frases que ens diuen gairebé cada setmana, normalment entre el segon plat i el cafè, i sempre amb afecte:
- «Ara que feu servir IA us deveu estar fent d’or»
- «Per què és tan car això si ho feu amb IA?»
- «Ara podreu lliurar més de pressa»
- «Amb la IA necessitareu menys gent»
Totes quatre són raonables. Totes quatre parteixen de la mateixa idea: que la IA abarateix el que compres. Però resulta, oh sorpresa, que el que compres a una agència mai no ha consistit a teclejar.
El que compres a una agència mai no ha consistit a teclejar.
1. «Us deveu estar fent d’or»
El primer que va canviar va ser la factura, i no en la direcció que suggereix la frase. La línia visible són les subscripcions dels assistents de programació que fem servir (Claude Code, Codex i alguna més): uns quants centenars d’euros al mes. Sota aquesta línia hi ha el consum per API d’altres models que cal provar o fer servir per a tasques concretes, l’allotjament dels models que executem a casa, els hostings, la ciberseguretat, les llicències de les plataformes de gestió i les persones especialitzades que ho mantenen tot dempeus. I encara no hem arribat al que és car de debò: adaptar la casa perquè aquestes eines serveixin. Fitxers de context per repositori, skills compartides que recullen com fem les coses, pipelines que revisen el que el model proposa abans que ho vegi una persona, i una regla que sona senzilla i no ho és: quan una cosa falla dues vegades, s’investiga i es corregeix perquè no falli la tercera. Això són hores de les persones més cares de l’equip, i es repeteix cada pocs mesos perquè les eines canvien de nom, de preu i de capacitats amb una cadència que cap pla anual no aguanta.
Bart Butler, CTO de Proton, en un document intern ho anomena «un problema d’acció col·lectiva»: fer servir bé la IA és una cosa que un enginyer pot fer pel seu compte; reorganitzar com treballa una empresa sencera «requereix una organització i uns recursos que simplement encara no hem invertit». Nosaltres tampoc no ho hem trobat gratis. Fer-se d’or, de moment, no. El que ha canviat és on van a parar els diners.
2. «Per què és tan car si ho feu amb IA?»
Perquè el codi és la part petita del teu cost final. Pagues que algú decideixi què cal construir, què no, en quin ordre, amb quina estructura de continguts, i què passa quan comunicació, sistemes i màrqueting volen tres coses diferents. Pagues que algú es llegeixi el plec sencer, entengui el teu negoci i et digui que no a dues idees que t’agradaven. Pagues que el resultat compleixi l’accessibilitat AA de debò, carregui de pressa i el pugui mantenir un altre equip d’aquí a tres anys. I pagues que una persona amb nom signi cada lliurament. Un model proposa però no respon. Butler ho escriu en aquest mateix document: l’enginyer «és responsable davant de si mateix, davant dels seus companys i davant de l’empresa d’una manera que un model no ho podrà ser mai».
Dit això, hi ha feina que sí que s’ha abaratit, i és just dir-la pel seu nom: maquetar documents, gestionar comunicacions, fer seguiment de tasques, preparar propostes, investigar, documentar mòduls, gestionar manteniments. Tasques més o menys rutinàries que es recolzen en una base d’informació i context que abans només podien manejar persones. Fixa’t en la llista: és la nostra feina de portar un projecte, i gairebé res d’això no apareix com a línia al teu pressupost. Per això tampoc no en desapareix. Aquest estalvi ha servit per absorbir la factura nova de l’apartat anterior i per retornar temps a la part que sí que compres, que a més ha crescut: revisar més propostes, provar més rutes i mantenir les eines afinades és feina que abans no existia. El dia que s’abarateixi una tasca de les que sí que van al teu pressupost, ho veuràs a la seva línia. El que no baixa és la part que mai no ha estat mecànica, que en un projecte web complex és la major part del preu.
3. «Ara podreu lliurar més de pressa»
Produir, sí. Un mòdul, una plantilla o una bateria de proves estan llestos abans. El que no s’accelera és el projecte, perquè un projecte no és una cua de tasques de programació. Butler ho descriu amb precisió: quan elimines un coll d’ampolla, un altre n’ocupa el lloc. Potser la integració contínua, pot ser que les especificacions, les aprovacions o la revisió de codi. L’informe DORA 2025, l’estudi anual de Google sobre el rendiment d’equips de programari, arriba a la mateixa conclusió per un altre camí i descriu la IA com «un amplificador» que fa més grans les fortaleses i les febleses que l’organització ja tenia.
En un projecte web els colls d’ampolla fa anys que són al mateix lloc i cap no és el codi: els continguts que arriben tard, les validacions que esperen una reunió, les decisions que ningú no vol prendre fins que no veu una pantalla. La IA no n’ha canviat ni un. Hi són igual. I per ser justos amb l’altre costat de la taula: la meitat de les vegades els lents som nosaltres, perquè generar deu versions d’una cosa costa un minut i llegir-les amb criteri costa una tarda. On sí que notes la diferència és en una altra cosa: amb el mateix termini, explorem més alternatives abans de decidir, i arriben menys errors a la teva safata. Més qualitat en el mateix temps, que és diferent del mateix en menys temps.
Els dos assajos controlats de METR amb desenvolupadors experimentats, amb assistents d'IA i sense.
19 %
més temps van trigar a completar les tasques amb les eines de principis del 2025
METR, 2025
20 %
de temps creien haver estalviat en acabar aquell mateix estudi, amb les dades en contra
METR, 2025
18 %
de temps van estalviar els mateixos desenvolupadors en la repetició de finals del 2025, publicada el 2026; el marge d'error inclou el zero
METR, 2026
4 %
de temps van estalviar els desenvolupadors incorporats al segon estudi; el marge d'error inclou el zero
METR, 2026
4. «Amb la IA necessitareu menys gent»
Som 13 persones. Els nostres desenvolupadors continuen programant; el que ha canviat és amb qui. Code, Codex i els seus parents funcionen com un alter ego digital amb una capacitat enorme per entendre un repte, proposar camins, discutir una arquitectura i, cada vegada més sovint, escriure una solució que després algú revisa, corregeix i signa. Cada persona gestiona més capacitat que abans: més projectes en paral·lel, més rutes explorades en cadascun i més temps en la part de la feina que consisteix a parlar amb tu. L’equip no es redueix; canvia el que fa cadascú.
El que passa quan algú es creu l’equació
El document de Butler que hem citat dues vegades es titula «AI @ Proton, Engineering Manifesto». El va publicar 404 Media el 29 d’octubre del 2026 dins d’una investigació sobre com Proton, una empresa que ven privacitat, està empenyent la IA portes endins. El diagnòstic del manifest coincideix en bona part amb el d’aquest article: l’expertesa no ha mort, les bones pràctiques tampoc, el coll d’ampolla es desplaça i reorganitzar una empresa requereix inversió. El que va venir després és el que passa quan una direcció es queda només amb la primera frase, «la programació ha mort».
Segons 404 Media, a finals d’agost un empleat va demanar en un canal intern de seguretat uns dies per fer proves de penetració al codi nou abans de publicar-lo. El CEO, Andy Yen, va respondre que allò era «bullshit and loser thinking», va demanar «deixar de fer el codi a mà amb tant d’afecte i fer servir més IA», i va anunciar que aquest seria l’últim any en què Proton contracta enginyers. L’empresa va instal·lar programari als ordinadors per mesurar quant codi genera la IA i va planejar tornar a entrevistar la plantilla sobre l’ús que fa d’aquestes eines. Un document intern citat pel mitjà diu que Proton incomplirà el seu objectiu d’ingressos recurrents «per velocitat insuficient». Proton no va desmentir res. De fet, el seu portaveu va reconèixer que l’empresa havia estat «massa brusca o massa lenta explicant-se».
Llegeix-ho a poc a poc: més IA, menys gent, menys proves, mesurar línies generades en lloc de resultats, i l’objectiu d’ingressos sense complir. Són aquestes quatre frases recurrents que ens van llançant, aplicades a una empresa real. El diagnòstic del seu CTO el signaríem gairebé sencer; el que demostra el cas és que la velocitat sense criteri només produeix velocitat.
Què cal preguntar a qualsevol proveïdor que «fa servir IA»
Si et preocupa que el preu no reflecteixi les eines, aquestes preguntes et serviran més que demanar un descompte.
Cinc preguntes abans de signar
Les respostes diuen més del proveïdor que qualsevol presentació.
Que anomeni tasques concretes que costen menys que fa dos anys i com es reflecteix en el pressupost. Si la resposta és «tot» o «res», desconfia'n per igual.
Una persona amb nom per cada lliurament. «Ho valida l'equip» no és una resposta.
Resultats en producció (errors, accessibilitat, rendiment, terminis complerts) o volum de codi generat. El segon és el que mesurava Proton.
Com es detecta, qui ho corregeix i si això és dins del preu o es factura a part.
Si la resposta és «res», té una subscripció, no un mètode.
Fonts
- METR, Measuring the Impact of Early-2025 AI on Experienced Open-Source Developer Productivity, 2025 — l’assaig controlat amb 16 desenvolupadors i 246 tasques: un 19 % més lents amb IA, i la bretxa entre el que s’esperava i el que es va mesurar.
- METR, We are Changing our Developer Productivity Experiment Design, 2026 — la repetició amb 57 desenvolupadors i més de 800 tasques: estalvis del 18 % i del 4 % amb intervals que inclouen el zero, i l’advertiment dels autors sobre la fiabilitat de la xifra.
- Joseph Cox, 404 Media, Manifestos, Fear, and ‘Loser Thinking’: Inside Proton’s AI Reckoning, 2026 — la investigació que va publicar el manifest i documenta les declaracions d’Andy Yen, el programari de mesura i l’objectiu d’ingressos incomplert.
- Bart Butler, AI @ Proton, Engineering Manifesto, document intern de Proton publicat per 404 Media, 2026 — les cites sobre el problema d’acció col·lectiva, la responsabilitat de l’enginyer i el desplaçament dels colls d’ampolla.
- DORA (Google Cloud), State of AI-assisted Software Development, 2025 — la IA com a amplificador de les fortaleses i febleses que ja hi ha a l’organització.