Agentic-as-a-Service i el retorn de l'enginyer

Soc enginyer des de finals dels noranta.

Vaig començar en l'electrònica, perquè era el que es feia llavors si volies treballar en l'audiovisual. Per ser càmera o tècnic de so havies d'estudiar abans alguna cosa tècnica — era l'època en què una càmera digital pesava trenta quilos i la carregaves a l'espatlla com un sac de ciment. D'allà vaig anar derivant cap als ordinadors: primer arreglant-los i, ja el 2005, muntant comerç electrònic, quan «tenir una botiga online» encara era una idea una mica exòtica que havies de vendre a la gent.

Hi vaig arribar aviat. Encara recordo el primer cop que el meu pare va instal·lar a casa un mòdem de marcatge telefònic i un portàtil, el 1996, i em va deixar tafanejar-hi. Xerricava, perdia la connexió si algú despenjava el telèfon i era, es miri com es miri, una joguina caríssima. Però m'hi vaig quedar enganxat. Vaig tenir seient de primera fila a l'arribada d'internet, i no el vaig tornar mai.

En algun moment de la trentena, tot allò es va convertir en una habilitat estranya i molt útil: era capaç de veure cap on anava la tecnologia. No de manera vaga — de manera concreta, i amb prou marge per actuar-hi. El meu avantatge, allò que explicava amb una cervesa a la mà, era que veia més o menys dos anys endavant. Amb dos anys n'hi havia prou. Dos anys són la diferència entre construir el que tothom necessitarà i construir el que tothom ja té. Aquell instint em va acompanyar per startups i unes quantes aventures emprenedores, i poques vegades em va fallar.

Llavors els LLMs es van popularitzar, i el meu horitzó de dos anys se'm va quedar en dos o tres mesos.

Vull ser sincer sobre l'efecte que em va fer: em va preocupar. L'habilitat en què m'havia recolzat discretament durant una dècada i mitja va deixar de funcionar d'un dia per l'altre. No perquè l'hagués perduda, sinó perquè el terreny mateix havia començat a moure's més de pressa del que cap intuïció podia seguir. Quan l'estat de l'art es reinicia cada trimestre, «on serà això d'aquí a dos anys» deixa de ser un pronòstic i passa a ser un cara o creu.

El hype per fi es desinfla

Les febres col·lectives tenen una cosa: no poden durar sempre. I ja som al punt on aquesta comença a refredar-se — no la tecnologia, sinó el soroll que l'envolta. Per fi podem separar el hype hiperinflat dels mitjans dels avenços reals que hi ha a sota, i resulta que la distància entre l'un i els altres és enorme.

El senyal més clar són els acomiadaments que havien de ser el futur. Les empreses que no van fer fora el 40% de la plantilla en un rampell d'optimisme per la IA poden considerar-se ara, discretament, entre les afortunades. Klarna és l'exemple alliçonador que tothom assenyala: va reduir la plantilla al voltant d'un 40% i es vantava que el seu assistent construït amb OpenAI feia «la feina de 700 agents» — i després, ja el 2025, va fer marxa enrere i va començar a tornar a contractar persones quan la qualitat del servei es va enfonsar. El seu propi CEO ho va admetre sense embuts: «ens vam passar de la ratlla».

No és una història anti-IA. És una història anti-hype. Les empreses que van tractar el model com una vareta màgica s'hi van cremar. La pregunta interessant és què són a punt de construir les que el tracten com un problema d'enginyeria.

Agentic-as-a-Service (no, no penso escriure l'acrònim…)

Amb la irrupció del que la gent anomena Agentic-as-a-Service — i ho sé, el nom no és afortunat, que algú en trobi un de millor, si us plau — per fi comencem a veure de debò com seran els propers un o dos anys. I, per una vegada, sento que el meu vell horitzó torna a enfocar-se.

Així que deixa'm formular l'aposta amb totes les lletres: a mesura que els sistemes agèntics i els harnesses que envolten els LLMs es tornin més complexos, veurem una explosió de serveis de programari — la mateixa explosió que vam veure amb el SaaS — només que construïda sobre una tecnologia subjacent diferent. No acomiadaments massius. Al contrari: feina a cabassos per als enginyers que dominin el nou mitjà.

Per veure per què, cal mirar què és de debò un «agent», perquè el màrqueting fa que soni com una personalitat quan en realitat és una arquitectura.

Un producte SaaS és programari determinista que llogues. Prems un botó, passa sempre el mateix, i la feina del proveïdor és que res no caigui i anar treient funcionalitats. Un servei agèntic és una altra cosa: és un sistema que executa feina i lliura un resultat, i el model només n'és la part més petita i barata. El model és el motor. El cotxe és tota la resta.

Aquesta «tota la resta» — el harness — és on viu l'enginyeria:

• Orquestració i planificació. Les tasques reals no són un únic prompt; són bucles. Descompondre l'objectiu, fer un pas, observar el resultat, decidir el pas següent, recuperar-se quan alguna cosa es torça. Aquest flux de control és programari, i del difícil.
• Eines i integració. Un agent que no pot actuar és un chatbot. Donar-li la capacitat de consultar una base de dades, cridar una API, obrir un tiquet o moure diners implica construir, protegir i limitar (rate-limit) cadascuna d'aquestes superfícies d'eines — i decidir què té permès tocar.
• Context i memòria. Els models no tenen memòria entre crides. La recuperació d'informació, la gestió d'estat i la memòria a llarg termini són subsistemes sencers que algú ha de dissenyar perquè l'agent sàpiga què va passar fa cinc minuts — o fa cinc sessions.
• Verificació i guardrails. Aquesta és la part que es van saltar els fracassos tipus Klarna. Un sistema estocàstic que encerta el 95% de les vegades, en producció, s'equivoca un cop de cada vint — i aquell cop està parlant amb el teu client o tocant els teus comptes. Comprovar la feina de l'agent, posar-li límits i saber quan escalar a una persona és enginyeria innegociable.
• Evals i observabilitat. No pots millorar el que no pots mesurar, i no pots mesurar un sistema no determinista amb tests tradicionals. Cal construir-hi al voltant tota una disciplina nova — harnesses d'avaluació (evals), suites de regressió per al comportament, traçabilitat de cada decisió.

Fixa't en el que acaba de passar. Cada punt d'aquesta llista és més feina per als enginyers, no menys. El model converteix el 80% fàcil en una commodity; la diferenciació — el fossat defensiu — es trasllada tota al sistema que l'envolta. I els sistemes els construeixen, depuren, monitoren i operen persones que saben construir sistemes. El no determinisme no treu l'enginyer del bucle. N'exigeix un de millor, perquè ara posem en producció programari probabilístic, i raonar sobre sistemes probabilístics sota càrrega és una de les coses més difícils que fa la nostra professió.

Així són els propers dos anys, fins on els torno a poder veure: no pas menys empreses de programari, sinó una nova generació — que cobra per resultats i no per usuaris, agèntica i no estàtica — i una demanda profunda i sostinguda d'enginyers que entenguin el mitjà de debò.

El que això no vol dir

No fingiré que la disrupció surt de franc. No és així. Indústries senceres es transformaran, i alguns rols hauran d'acceptar, honestament, que han quedat obsolets i que el mercat els escombrarà. El call center tradicional n'és l'exemple evident. Fingir el contrari no ajuda ningú, i menys encara les persones que ocupen aquests llocs, que es mereixen un diagnòstic honest i un camí per avançar.

Però no tinc cap interès a escriure ni una apologia del nou ni una elegia del vell. Totes dues són mandra. El nou no és bo per defecte i el vell no era savi per defecte. La meva feina — la feina de debò — és obrir camins per avançar: camins que passin per una tecnologia millor i per la millora del conjunt de la societat, dins el meu humil abast.

Què faria aquest trimestre si fos el teu CTO

1. Tria un sol flux de treball i construeix-hi el harness al voltant. No un chatbot — un bucle: descompondre l'objectiu, actuar, observar, recuperar-se. La capa d'orquestració és on el teu equip aprèn què demana realment el mitjà, i un sol flux real ensenya més que deu demos.
2. Pressuposta la verificació abans que el model. Un sistema que encerta el 95% de les vegades s'equivoca un cop de cada vint en producció. Decideix ara on aquell cop escala a una persona — abans que estigui parlant amb el teu client.
3. Posa en marxa les evals des del primer dia. No pots fer regressió d'un sistema probabilístic amb tests tradicionals. Si no mesures el comportament, estàs assajant l'error de Klarna a la teva escala.
4. Contracta per al harness, no per al prompt. Cada punt de la llista d'abans és enginyeria de sistemes — construïda, depurada i operada per gent que sap construir sistemes. Allà és on viu la diferenciació, i per tant allà és on hauria d'anar la contractació.

El meu horitzó de dos anys torna. La vista des d'aquí és més atrafegada, més estranya i més exigent del que prometien els mercaders del hype — i molt més esperançadora del que els agorers et volen fer creure. Hi ha moltíssim per construir.

Jo, si més no, em moro de ganes de posar-m'hi.

Estàs construint un sistema agèntic i necessites enginyers que entenguin el harness, no només el model? Parla amb un CTO — t'ajudem a construir el cotxe al voltant del motor.