Durant els darrers anys hem parlat de Copilot com si fos una funció més dins de Word, Excel o PowerPoint. El 2026 la sensació és diferent. Ja no es tracta d’obrir una aplicació i llançar un prompt. El que apareix és una capa comuna que conserva el context, recorda converses anteriors i connecta contingut generat en diferents eines.
La diferència sembla petita fins que portes unes quantes setmanes treballant-hi: de sobte trobes aquell resum que vas generar fa un mes, reutilitzes una presentació creada per a un altre projecte o recuperes una imatge sense haver de començar de zero.
Copilot deixa de semblar una col·lecció de funcionalitats disperses i comença a comportar-se com un entorn de treball coherent, i és aleshores quan es nota la diferència.
Tenir-ho tot al mateix lloc ajuda més del que sembla
Un dels canvis més visibles és la centralització de l’experiència.
L’historial ja no queda repartit entre aplicacions. Els continguts generats (resums, documents, pàgines, imatges o anàlisis) apareixen agrupats en una biblioteca comuna. Pot semblar un detall menor, però elimina un dels problemes més freqüents en els primers desplegaments d’IA: generar informació era fàcil; tornar-la a trobar, no.
Una capa comuna que conserva el context
En organitzacions avançades comença a aparèixer una pràctica interessant: crear biblioteques internes amb prompts validats, pàgines de Copilot reutilitzables, plantilles i recursos compartits. Una cosa semblant a una base de coneixement corporativa, però dissenyada específicament per treballar amb IA.
No és una qüestió d’ordre. És una manera d’evitar que cada equip torni a resoldre el mateix problema una vegada i una altra.
Word: menys temps escrivint, més temps decidint
L’evolució de Word és on més es nota el canvi.
L’agent no es limita a generar text. Pot reestructurar documents sencers, adaptar el to a l’audiència, detectar inconsistències i justificar les modificacions que proposa.
Un escenari força habitual:
“Converteix aquesta acta tècnica en un resum executiu per a direcció.
Màxim 300 paraules. Inclou tres decisions clau i dos riscos oberts.”
Fa un temps això implicava obrir diverses versions del document, revisar els paràgrafs un per un i refer bona part del contingut. Ara gran part de la feina feixuga desapareix. No sempre encerta amb l’estructura, però sol deixar el document força avançat.
L’interessant no és que escrigui; l’interessant és que deixa visible la traçabilitat: què ha canviat, què ha eliminat i per què.
Per a equips subjectes a compliance o revisions internes, aquest detall val més que la mateixa generació de text.
Excel comença a entendre objectius
A Excel el canvi va per un altre camí. En la meva experiència, hi ha un salt més productiu.
Durant anys l’automatització s’ha centrat en fórmules, macros o assistents que ajudaven a construir anàlisis. L’Agent Mode treballa a un nivell superior: entén la pregunta de negoci abans de decidir quins càlculs necessita.
Si algú planteja:
«Analitza les vendes de l’últim any.»
«Identifica riscos per regió.»
«Simula una caiguda del 5 % en el marge.»
El resultat ja no és únicament un full amb fórmules. Pot incloure escenaris, gràfics, hipòtesis documentades i fins i tot recomanacions sobre on investigar primer.
El més cridaner és que molts exercicis que abans requerien coneixements intermedis o avançats d’Excel passen a resoldre’s mitjançant la conversa.
Això no elimina la necessitat d’analistes: els permet dedicar més temps a interpretar resultats i menys a construir la mecànica que els genera.
PowerPoint: d’una idea a una història
PowerPoint també ha deixat enrere la fase de «creador de diapositives».
Ara el focus és en la narrativa.
Partint d’una instrucció senzilla com ara:
«Prepara una proposta de Modern Workplace per al comitè de direcció.»
L’agent pot plantejar una estructura completa, decidir quins missatges apareixen primer, ajustar el nivell de detall i fins i tot generar materials complementaris per a després de la reunió.
La diferència entre una audiència executiva i una audiència tècnica ja no depèn de refer la presentació des de zero. El contingut es pot adaptar mantenint la mateixa base argumental.
En moltes organitzacions això està reduint una feina que consumia hores: crear múltiples versions d’una mateixa història per a perfils diferents.
El més interessant són els agents especialitzats
Potser la novetat més important no és a Word, Excel o PowerPoint. És als agents especialitzats.
Cada vegada apareixen més escenaris on un agent coneix un procés concret, accedeix a determinats sistemes i executa accions relacionades amb una àrea de negoci específica:
- Un agent de vendes pot revisar oportunitats obertes, resumir interaccions recents i suggerir els passos següents.
- Un de financer pot detectar discrepàncies entre factures, comandes i recepcions.
- Un altre centrat en l’onboarding pot coordinar accessos, documentació i tasques d’incorporació per a nous empleats.
La discussió ja no gira al voltant de tenir IA o no tenir-ne. La pregunta comença a ser quins processos mereixen un agent propi.
Les organitzacions que integren agents avancen més
Governança: la part menys vistosa i més important
Com més capaços són els agents, més important esdevé la governança. Publicar un agent sense regles clares comença a assemblar-se a desplegar una aplicació sense controls de seguretat.
Per això moltes organitzacions estan posant el focus en qüestions força poc vistoses, però decisives:
- Qui és responsable de cada agent.
- Quines fonts utilitza.
- Quines accions pot executar.
- Com se n’audita el comportament.
- Quines mètriques en justifiquen l’existència.
Les companyies que avancen més de pressa solen tenir una cosa en comú: tracten els agents com a productes interns, no com a experiments aïllats.
L’impacte de la IA depèn més de l’organització que de la persona
El que realment canvia per als usuaris
Des de fora pot semblar una evolució tecnològica més, però des de dins es nota d’una altra manera.
La gent dedica menys temps a crear estructures buides i més a millorar el contingut existent. Hi ha menys salts entre aplicacions, menys copiar i enganxar, menys feina repetitiva.
També apareix un canvi cultural interessant: les persones comencen a pensar menys en com demanar una cosa i més en quin resultat volen obtenir.
Un enfocament raonable per començar
Per a una pime o una organització mitjana, el desplegament no ha de ser un projecte gegantí. El més habitual és començar identificant uns quants moments d’alt impacte: preparar ofertes, generar informes executius, documentar reunions o analitzar resultats comercials.
A partir d’aquí té més sentit construir dos o tres casos sòlids que intentar desplegar desenes d’agents alhora.
L’experiència demostra que l’adopció sol arribar després dels resultats, no abans. I és aquí on sembla que hi ha la veritable transformació de Microsoft 365 el 2026. No perquè la IA escrigui millor, calculi més ràpid o generi més diapositives, sinó perquè comença a encarregar-se de parts senceres de la feina sense perdre el context pel camí.
ols treure el màxim partit a Copilot i als agents d’IA? Descobreix els nostres cursos i porta la productivitat de la teva empresa al següent nivell.
Raúl Sánchez García
Consultor i formador especialista en M365, Power Platform, BI i Modern Workplace
Autodidacte i entusiasta de la tecnologia des que vaig començar amb els disquets en un Amstrad, Microsoft em va enganxar pel seu ecosistema i des d’aleshores em dedico a explicar-ne les bondats, desenvolupar amb les seves eines i, a vegades, a patir els seus capricis.
Format a la Universitat de Lleida (U.D.L.) i amb certificacions oficials de Microsoft, compto amb més de 30 anys d’experiència com a formador i consultor, especialitzat en Microsoft 365, Business Intelligence, Power Platform i desenvolupament en VBA i .NET.
