Per què s'encalla (en una empresa de software gairebé sempre és això)
Ja tens bons enginyers i les eines d'IA. Si la velocitat no puja —o la IA no entra en el teu producte— poques vegades és un problema de talent o de llicències.
La IA accelera el tram equivocat
Escriure codi va més ràpid; decidir què construir i verificar que funciona, no. El coll d'ampolla es mou, no desapareix — i el deute creix.
La IA del teu producte es queda en demo
RAG i agents funcionen en la demo i es trenquen amb el cas real, perquè no coneixen el teu producte ni tenen criteri de qualitat reproduïble. Mai no arriben a producció.
El cost es menja el marge
Sense cost per tasca útil sota control, la factura d'IA puja mentre el valor entregat no escala. I ningú no sap quant costarà mantenir-ho d'aquí a un any.
Què canvia quan el mètode és el correcte
El teu equip entrega més ràpid, sense deute — velocitat amb especificació i verificació, no "prompt i a producció".
La IA entra en el teu producte i aguanta — RAG i agents en producció governada, no en el backlog etern.
Un cost que defenses davant el teu comitè — cost per tasca útil mesurat, no una sorpresa trimestral.
I es queda en el teu equip — el mètode i el context són teus; no depens del proveïdor de torn.
No és teoria: empreses de producte que ja ho van fer
El mateix mètode —Spec-Driven Development, enginyeria de context i verificació humana— aplicat a empreses de software i producte digital.
D'incomplir terminis constantment a 1 release setmanal predictible en un SaaS B2B.
Plannet: MVP social multiplataforma, 100% cloud-native, a punt per validar mercat.
Hacktua: app amb +380 continguts i algoritme de perfilat personalitzat sobre dades sensibles.
Com ho fem
No reinventem un mètode per sector. Recollim com funciona de debò el teu producte i el teu negoci i ho convertim en el context que fa servir la teva IA, amb verificació humana a cada pas i el cost mesurat des del primer dia.
En diem enginyeria de context. El detall tècnic, aquí: enginyeria de context vs. prompt engineering, Scrum dual-track accelerat amb IA i com integrar IA en el teu producte SaaS sense hipotecar el roadmap.
Guies per a empreses de software i SaaS
Tot el que hem après portant IA a producció en empreses de producte — decisions de comitè, no teoria.
Agent d'IA en el teu producte: construir o partner?
La decisió de 50-300k€: construir l'equip in-house, comprar o portar un partner que transfereix.
Integrar IA en el teu producte sense hipotecar el roadmap
RAG i agents que funcionen en la demo i es trenquen amb el cas real. Com portar-los a producció sense aturar l'entrega.
Com mesurar si la IA del teu producte funciona
Les dues úniques mètriques que importen —qualitat verificada i cost per tasca útil— i com instrumentar-les.
Claude vs Cursor vs Copilot per a empreses
Quin triar per al teu equip — i per què l'eina és el 20% fàcil; el mètode decideix el ROI.
Scrum dual-track accelerat amb IA
Accelerar l'entrega de l'equip sense acumular deute ni perdre sprints en la transformació.
Enginyeria de context vs. prompt engineering
Afinar el prompt té sostre; construir el context no. El que separa la demo de la producció.
Per on comencem
Segons on t'aprieta avui: accelerar l'equip que construeix, o portar la IA al teu producte.
Preguntes freqüents
Com s'aplica la IA a una empresa de software o SaaS?
En dos fronts. A dins: accelerar el teu equip de desenvolupament per entregar més ràpid sense acumular deute (mètode, no només llicències). I en el teu producte: ficar IA —RAG, agents, features amb LLM— de manera que arribi a producció amb cost i qualitat sota control. En tots dos casos el punt no és l'eina, és el mètode que fa que la IA entengui el teu negoci i sigui operable.
Per què el meu equip de producte té copilots d'IA i no va més ràpid?
Perquè la IA accelera escriure codi, que poques vegades és el coll d'ampolla. L'embús és a decidir què construir i verificar que funciona. Sense un mètode que ordeni tots dos —i amb la IA generant més ràpid sense especificació ni tests— multipliques la velocitat i el deute alhora. El problema no és Copilot ni Cursor; és el mètode del voltant.
Com fico IA (RAG, agents) en el meu producte sense hipotecar el roadmap?
Amb enginyeria de context i verificació a cada pas: recollir com funciona el teu producte i el teu negoci, codificar-ho com el context que fa servir la IA, i portar cada feature a producció governada amb el cost mesurat des del primer dia. Així la IA del teu producte és consistent i auditable, no una demo que resa per no trencar-se — i no atures el roadmap per aconseguir-ho.
Quins resultats heu aconseguit en empreses de software?
Tres exemples reals: un SaaS B2B va passar d'incomplir terminis a 1 release setmanal predictible amb ×8 de velocitat i 0 sprints perduts; Plannet va portar el seu MVP social a producció en 12 setmanes, 100% cloud-native; i Hacktua va construir una app amb +380 continguts i algoritme de perfilat, amb 86.100 usuaris i 5,0★. Mètode universal, aplicat a empreses de producte.