La intel·ligència artificial generativa es propaga a un ritme vertiginós. Més de pressa que el telèfon, l’electricitat o internet. En només dos anys, quatre de cada deu treballadors als Estats Units ja la fan servir de manera habitual, segons dades citades per Anthropic. Però si alguna cosa mostra el seu últim informe, l’Anthropic Economic Index, és que una adopció ràpida no és necessàriament una adopció equitativa. La IA s’instal·la abans on ja hi ha terreny adobat: infraestructura digital, formació tècnica, cultura d’innovació. I això deixa una pregunta flotant: què passa quan una tecnologia pensada per a tothom comença a dibuixar noves fronteres?
De l’electricitat a l’algoritme: una adopció accelerada
A diferència de revolucions anteriors, com l’electrificació o l’expansió d’internet, la IA generativa s’adopta a escala global en qüestió de mesos. Segons l’OCDE i el MIT, el ritme supera qualsevol precedent tecnològic recent. Mentre l’electricitat va trigar dècades a arribar a zones rurals, avui una eina com ChatGPT o Claude pot estar disponible de manera simultània a Lagos, Tòquio o Buenos Aires. Però l’accés no sempre implica adopció efectiva. La UNESCO ha advertit que els països amb menor alfabetització digital corren el risc de quedar enrere en aquesta nova fase tecnològica.
Qui mesura i què mesura: una font amb interessos
L’informe procedeix de Anthropic, una empresa que desenvolupa un dels principals models de llenguatge, Claude. La seva posició és rellevant, però no neutral. L’anàlisi es basa en dades pròpies: ús de la seva interfície web i de la seva API. Encara que inclou més de 150 països i un milió de converses, convé contrastar els seus descobriments amb fonts públiques i acadèmiques, com els informes de l’OCDE sobre habilitats digitals, el Global AI Index o l’AI and Work Observatory del MIT.
Quan la IA no només ajuda: fa la feina sencera
Una de les tendències clau és el creixement de les «converses directives»: usuaris que ja no demanen ajuda pas a pas, sinó que encarreguen tasques completes. En programació, per exemple, la IA ja no corregeix errors (el que es coneix com a debugging), sinó que genera el codi sencer des de zero. Aquest patró s’observa també en educació i ciència: la IA resumeix articles, redacta apunts o explica conceptes complexos.
Aquest canvi anticipa una reorganització de la feina: les competències més sol·licitades ja no són tècniques pures, sinó capacitat per formular bones peticions, avaluar resultats i combinar coneixement humà amb automatització.
Un rànquing que mesura desigualtat més que lideratge
L’Anthropic AI Usage Index (AUI) compara l’ús de Claude amb la població en edat laboral. El resultat dibuixa un mapa desigual. A la part alta: Singapur (4,6 vegades més ús del que s’esperava), Canadà, Israel, Corea del Sud. A la baixa: Índia, Nigèria, Indonèsia. Els Estats Units mostren desigualtats internes: Washington DC i Utah superen Califòrnia en adopció relativa. La lectura és clara: la IA no s’estén segons nombre d’habitants, sinó segons nivell de digitalització, accés a infraestructura i polítiques actives.
Aquest mapa de l’informe d’Anthropic mostra de manera visual la desigualtat geogràfica en l’adopció de IA, amb països líders com Singapur, Canadà o Austràlia davant d’altres
Automatitzar no n’hi ha prou: integrar és transformar
L’informe distingeix entre automatitzar tasques puntuals i integrar la IA en processos quotidians. En els primers casos, la IA fa tasques aïllades (traducció, codi, resum). En els segons, actua com a col·laboradora permanent. Això passa en empreses que redissenyen processos amb IA o en universitats que incorporen assistents virtuals a l’ensenyament. Aquest patró anticipa un canvi de fons: no es tracta només d’usar IA, sinó de reorganitzar com es treballa i aprèn amb ella.
Exemples concrets: on ja es nota el canvi
Corea del Sud ha llançat iniciatives públiques per integrar IA en educació bàsica. Startups al Canadà automatitzen atenció al client amb Claude i ChatGPT. Segons l’informe d’Anthropic, les empreses que implementen IA amb formació específica reporten augments de productivitat propers al 14% de mitjana. En tots aquests casos, l’èxit no depèn només del model, sinó de factors com capacitat, estratègia digital i lideratge institucional.
Què frena o accelera l’adopció
No n’hi ha prou amb tenir accés a una eina. La velocitat d’adopció depèn de diversos factors:
- Infraestructura digital: connectivitat, dispositius, serveis al núvol.
- Formació tècnica: no només programadors, també usuaris capaços d’interactuar amb IA.
- Polítiques públiques: incentius, normatives, estàndards ètics.
- Suport institucional: des d’universitats a governs locals que promouen l’alfabetització algorítmica.
La combinació d’aquests elements marca la diferència entre experimentar amb IA o convertir-la en avantatge estructural.
El marc ètic i regulador: qui posa els límits?
La regulació influeix en el tipus d’adopció. Europa avança amb l’AI Act, que estableix límits a l’ús d’IA d’alt risc. La protecció de dades, la transparència en algoritmes i l’accés equitatiu són part del debat. Països amb normatives clares tendeixen a adoptar IA amb més seguretat jurídica, mentre altres opten per models més permissius però també més desiguals. L’ètica no és un extra, defineix quin tipus d’IA es construeix i per a qui.
Un fenomen global, més enllà de Claude
Claude no és l’únic model. ChatGPT (OpenAI), Gemini (Google) o Llama (Meta) també estan canviant la manera com treballem. Cadascun té polítiques diferents d’accés, transparència i ús. Comparar la seva adopció ajuda a entendre no només l’abast tècnic, sinó també la responsabilitat de les empreses tecnològiques en divulgar resultats i obrir les seves mètriques.
Una pregunta oberta i urgent
La IA generativa no és només una eina. És un nou marc de treball, educació i decisió. Però si s’expandeix sense polítiques inclusives, pot ampliar la bretxa digital, reforçar desigualtats salarials i excloure a qui no té infraestructura o formació adequada.
El repte no és frenar la IA. És construir una adopció equitativa, transparent i útil per a tothom. Això requereix governs actius, educació adaptada, empreses responsables. I una pregunta que encara no té resposta tancada: qui decideix com i per a què s’entrena el futur?
Obre un parèntesi en les teves rutines. Subscriu-te al nostre butlletí i posa’t al dia en tecnologia, IA i mitjans de comunicació.
