La medicina va trigar segles a dividir-se en traumatòlegs, cardiòlegs i pediatres. El software és molt més jove, i durant aquests cinquanta anys de vida, de professionalització de debò potser només en podem parlar l’última dècada. Tot i així, avui ja no parlem de “programadors”, sinó d’especialistes per disciplina i fins i tot per llenguatge de programació.
Backend o frontend. Data scientist, DevOps, QA o mobile. I dins de cada disciplina, encara més fi: Senior PHP Developer, Python Expert, Senior React Developer, Senior Ruby on Rails Engineer, Golang Backend Engineer. Són títols que hem vist omplir LinkedIn durant anys.
Primer hem d’entendre per què va passar aquesta especialització, i donar-li el valor que té. Avui tot és software. Tots ens fem una idea dels equips tècnics d’Amazon, Google o Netflix, però passa el mateix a les startups tecnològiques, on el gruix de la plantilla sol ser l’equip tech. I és així perquè, per portar un producte complex a producció, necessites especialistes en cada disciplina, i sovint gent molt bona en un llenguatge concret.
Bé, doncs en l’últim any i mig tot això ha canviat per complet. Durant aquestes últimes dècades ens havíem format per ser els especialistes en “genolls” del software, i ara hem fet un rollback cap al metge de família, més generalista: el programador que ho feia tot, que dèiem abans.
Això sí, amb una petita diferència: els sistemes no només continuen sent complexos, sinó que tenen més dependències, hi interactuen més actors que mai i la complexitat del software no ha parat de créixer.
I els especialistes? Ara són els agents d’IA.
El que ens costava i no vèiem
Dijous a la tarda. La funcionalitat està llesta, el desenvolupament fet, però el company que havia de fer la code review ja ha plegat. Divendres tenim la política de no deploy on Friday, doncs ja ho farem dilluns. Dilluns surt una urgència nova, i aquella funcionalitat passa a dimarts.
Us sona? És un maldecap i un forat a la caixa de l’empresa: cada dia que passa és cost d’oportunitat perdut.
Les empreses amb més pressupost poden tenir equips més diversificats i reduir així aquestes dependències. Contracten un segon especialista en el mateix llenguatge, de vegades no pel volum de feina, sinó per assegurar el delivery. Multiplica-ho per cada llenguatge i cada capa, i una bona part d’un equip tècnic existeix per cobrir-se a si mateix.
I què passa quan el pressupost és més ajustat i només hi ha una persona per disciplina? Que si la de backend és de vacances, el backend no avança.
Després hi ha els traspassos. El backend acaba, el frontend ho agafa, QA ho prova, sistemes ho desplega. Cada traspàs és una cua. Cada cua, uns dies que ningú havia planificat.
I el cost més gran: què passa un cop allò s’ha entregat al client. Estem a prop del negoci? Veiem si aquella funcionalitat ha tingut impacte o no? Normalment, quan un equip tech entrega una tasca, es posa amb la següent. I aquí hi ha un desalineament clar entre el que s’entrega i el que el client realment vol.
Què ha canviat
Ara un sol enginyer pot fer el que abans demanava un equip d’especialistes. No perquè ho sàpiga tot, sinó perquè dirigeix agents que sí que en saben.
L’agost del 2025, Thomas Dohmke, aleshores CEO de GitHub, va explicar que els desenvolupadors que més fan servir la IA han passat d’escriure codi a delegar-lo i verificar-lo.
El febrer del 2026, el co-CEO de Spotify va dir que els seus millors desenvolupadors no havien escrit ni una línia de codi des de desembre. Descriuen el canvi, un agent el fa, ells el revisen i el publiquen. De vegades des del mòbil, de camí a la feina.
L’agost del 2026, Uber va publicar que més del 70% de les seves pull requests s’atribueixen a agents, amb persones que les revisen i les aproven.
No són startups seguint una moda. Són equips d’enginyeria molt exigents, i tots expliquen el mateix: la feina ja no és teclejar codi.
Ara els especialistes són els agents
Aquí ve la part incòmoda: saber Python ja no és una carrera.
Un agent escriu Python, Rust, PHP o TypeScript. Coneix el framework que vas aprendre l’any passat i el que no aprendràs mai. No distingeix entre backend i frontend, perquè per a ell aquesta frontera no existeix.
Kent Beck ho va dir abans que fos evident: el 90% de les seves habilitats havia passat a valer zero, i l’altre 10% valia mil vegades més. Aquest 10% no és un llenguatge. És saber què cal construir i jutjar si el resultat és bo.
Però un agent només és precís si és acotat. Necessita un domini clar, el context just i una manera de comprovar el que fa. Demana-li que “ajudi amb el backend” i tindràs una mediocritat molt segura de si mateixa. Demana-li que “concilii les factures de proveïdors amb l’ERP i no comptabilitzi mai res per sobre de 5.000 €” i tindràs una eina de confiança.
Algú ha de definir aquest domini. Algú ha de decidir quins agents calen i què no poden fer mai. Aquesta és la feina nova.
Els especialistes són els agents. Els humans són els generalistes que els dissenyen.
Què fa un generalista
No vol dir saber una mica de tot. Vol dir ser responsable d’un resultat, des del problema del client fins a un canvi en producció, i de tornada.
- Entén el problema parlant amb qui el té.
- El divideix en el que pot fer un agent i el que ha de fer una persona.
- Defineix els agents: domini, context, límits.
- Revisa el que tornen. Aquí la profunditat encara compta: no en la sintaxi, en el criteri.
- Ho posa en producció i mira què passa.
Algunes empreses ja contractaven així abans de la IA. PostHog en diu product engineer: una persona que porta una funcionalitat des de la idea fins al feedback dels usuaris. Parla amb ells, publica i torna a començar. Sense passar-ho a un altre equip.
I la mètrica canvia. No compten els story points ni les línies de codi. Compta el temps entre el problema d’un client i un canvi que pot fer servir. L’equip que tanca aquest cicle en dies guanya el que el tanca en mesos, sigui quin sigui el seu llenguatge.
Abans d’acomiadar ningú
Això no va de “la IA substitueix els enginyers”. Dues advertències.
Les eines soles no et fan més ràpid. A principis del 2025, un estudi de METR va trobar desenvolupadors experimentats un 19% més lents amb IA, tot i que creien que anaven més ràpid. Un any després, quan van intentar repetir l’estudi, molts ja no volien treballar sense IA. La velocitat no ve de l’eina. Ve de canviar com s’organitza la feina.
I un generalista sense criteri és pitjor que un especialista. Si no distingeixes el codi bo del que només ho sembla, l’agent t’ajudarà a equivocar-te més de pressa.
Què fer dilluns
Si dirigeixes una empresa: deixa de buscar gent per llenguatge. Organitza els equips al voltant d’un resultat per al client. Mesura quant triga un problema a arribar resolt a producció. I abans de contractar un segon especialista per si de cas, pregunta’t si el que et cal és un agent ben definit i una persona que en sigui responsable.
Si ets enginyer: apropa’t al producte. Aprèn el negoci on treballes. Aprèn a donar a un agent un encàrrec que no pugui malinterpretar, i revisa el que et torna com si hi hagués el teu nom a sota. Perquè hi és.
Durant vint anys, la indústria ha premiat qui anava més a fons en una sola especialitat. Ara premiarà qui veu el conjunt.
Aquesta és també la feina que fem amb els nostres clients: un forward deployed engineer s’integra a l’equip, aprèn el negoci i porta els AI workflows fins a producció.