Vibe coding per a empreses: com crear webs i aplicacions amb IA sense renunciar a la qualitat

Crear una web o una aplicació amb IA és més accessible que fa uns anys. Eines com Lovable, Cursor o Claude Code permeten generar codi a partir d’instruccions en llenguatge natural, construir prototips i provar idees sense haver d’escriure cada línia des de zero.

Això obre moltes possibilitats per a les empreses. Pots validar una idea de negoci, crear una eina per al teu equip o desenvolupar una funcionalitat nova per a la teva web en menys temps.

Però hi ha una diferència important entre aconseguir que una cosa funcioni en una demostració i tenir un producte preparat per fer-lo servir de debò. Què passa quan has de connectar l’aplicació amb el teu CRM, gestionar dades de clients, controlar els permisos d’accés o mantenir-la a llarg termini?

Aquí és on convé entendre què pot aportar el vibe coding, quins són els seus límits i quan necessites un procés de desenvolupament professional.

Què és el vibe coding

El vibe coding és una manera de desenvolupar programari en què descrius el que vols construir amb instruccions en llenguatge natural i fas servir eines d’IA per generar o modificar el codi.

En lloc de programar manualment cada component, pots demanar a una eina que creï una pàgina, afegeixi un formulari, modifiqui el disseny o implementi una funció. Després revises el resultat, proves com funciona i continues ajustant-lo.

Algunes eines habituals en aquest tipus de desenvolupament són:

• Lovable: permet crear aplicacions web a partir d’instruccions i treballar-ne la interfície i les funcionalitats.
• Cursor: és un editor de codi amb funcions d’IA que ajuden a generar, modificar i entendre codi dins d’un projecte.
• Claude Code: permet treballar amb codi mitjançant instruccions en llenguatge natural i executar tasques de desenvolupament sobre un projecte.

Cada eina té les seves pròpies capacitats i limitacions. L’elecció depèn del projecte, dels coneixements de l’equip i del nivell de control tècnic que necessitis.

L’atractiu és evident: pots passar d’una idea a un primer prototip amb menys feina manual. El risc apareix quan dones el projecte per acabat perquè la primera versió sembla que funciona.

Què pots construir amb IA en una empresa

El desenvolupament assistit per IA pot servir tant per crear un producte nou com per millorar eines que l’empresa ja fa servir. Aquests són alguns casos pràctics.

1. Una web corporativa o una landing page

Per llançar una web, crear una pàgina de campanya o validar una proposta comercial, la IA accelera molt la feina inicial. Una empresa que vol provar un servei nou pot tenir en poc temps una landing amb l’oferta, un formulari i una estructura pensada per captar sol·licituds.

Però publicar una web és més que generar-ne el disseny. Cal revisar la versió mòbil, els formularis, la velocitat de càrrega, l’accessibilitat, el SEO tècnic i l’analítica. Una web bonica no garanteix que converteixi.

2. Una aplicació interna per a l’equip

Moltes empreses funcionen amb fulls de càlcul, correus i eines que no es parlen entre si. Una aplicació interna pot simplificar una tasca concreta: per exemple, una interfície perquè l’equip comercial consulti les seves oportunitats, revisi la informació de cada client i registri el resultat de les reunions, connectada al CRM que ja té.

L’avantatge no és crear una altra eina perquè sí, sinó cobrir una necessitat que les actuals no resolen. Abans de desenvolupar, comprova si el CRM ja ho fa o si n’hi hauria prou amb una integració senzilla, amb menys cost i manteniment.

3. Una funcionalitat nova per a un e-commerce

Un cercador que entengui consultes en llenguatge natural, un recomanador de productes o un assistent que ajudi a triar. Per exemple, en una botiga d’esports, algú podria cercar «sabatilles per córrer per muntanya, distàncies curtes i bona adherència», i un cercador intel·ligent interpretaria aquests criteris.

Perquè sigui útil, ha de treballar amb informació fiable del catàleg i oferir resultats coherents. I cal provar què passa quan la consulta és ambigua o no hi ha cap producte que hi encaixi.

4. Un assistent connectat amb la informació de l’empresa

Un assistent que consulti documentació interna pot ajudar l’equip a trobar procediments, documentació tècnica o respostes sobre productes i serveis.

El punt crític són les dades i els permisos. L’assistent ha de consultar fonts actualitzades i respectar els accessos de cada persona: si un empleat no pot veure un document, l’eina tampoc no l’hi hauria d’ensenyar. I cal avaluar-lo amb preguntes reals i comprovar que reconeix quan no té prou informació.

Vibe coding: què pots fer pel teu compte i quan necessites ajuda professional

No tots els projectes necessiten el mateix nivell de desenvolupament. Per prendre una decisió, convé distingir entre un prototip, una eina d’ús intern i un producte que faran servir clients o empleats de manera habitual.

Un prototip serveix per comprovar una idea. Et pot ajudar a ensenyar una proposta, provar una interacció o recollir comentaris abans d’invertir en una versió completa.

Una eina interna senzilla pot tenir un abast limitat, però necessita controls adequats si treballa amb informació empresarial, es connecta amb altres sistemes o la fa servir un equip sencer.

Un producte en producció exigeix més feina: proves, seguretat, gestió d’errors, permisos, monitoratge, manteniment i un pla per corregir problemes quan apareguin.

El nivell d’exigència depèn de l’ús i del risc. Una pàgina de prova sense dades sensibles no necessita els mateixos controls que una aplicació que processa informació de clients o participa en operacions crítiques.

La IA pot ajudar durant tot el procés, però no substitueix la necessitat de revisar les decisions tècniques ni de comprovar que el resultat compleix la seva funció.

Què pot sortir malament si només et centres a generar codi

Una aplicació pot fer bon aspecte i, tot i així, tenir problemes que no apareixen en una primera demostració.

Aquests són alguns dels més habituals que convé revisar abans de publicar un projecte.

Errors que només apareixen en determinats casos

Un formulari pot funcionar amb un exemple senzill i fallar quan algú introdueix dades incompletes, caràcters inesperats o un fitxer massa gran.

Per això, les proves han d’incloure situacions normals, errors previsibles i casos límit. No n’hi ha prou de comprovar que l’aplicació funciona una vegada.

Problemes de seguretat i permisos

Si l’aplicació emmagatzema dades, permet iniciar sessió o es connecta amb serveis externs, cal revisar com protegeix la informació i qui hi pot accedir.

Les claus d’API no han de quedar exposades al codi del navegador. Els permisos s’han de comprovar al servidor quan correspongui, i les operacions sensibles necessiten controls adequats.

Generar una pantalla d’inici de sessió no vol dir que l’autenticació i la gestió de permisos estiguin ben implementades.

Integracions que no funcionen com esperaves

Connectar una aplicació amb un CRM, una base de dades o una API pot semblar senzill durant el desenvolupament. Tanmateix, cal tenir en compte límits d’ús, credencials caducades, respostes inesperades i caigudes de serveis externs.

També convé definir què passa quan una integració falla. Es desa l’operació per tornar-la a provar? S’informa l’usuari? S’evita duplicar registres?

Codi difícil de mantenir

A mesura que afegeixes funcions, el projecte pot acumular canvis que resolen problemes immediats però compliquen les modificacions següents.

Una estructura clara, documentació suficient i proves automatitzades ajuden que una altra persona pugui entendre el codi i continuar treballant-hi.

Una web que no està preparada per captar trànsit

Una web generada amb IA també necessita una revisió de SEO. Cal comprovar que les pàgines es puguin rastrejar i indexar, que els títols i els encapçalaments tinguin sentit, que les URL siguin adequades i que el contingut respongui a cerques reals.

Si la web ha de facilitar que els sistemes d’IA entenguin i citin la informació de l’empresa, també convé treballar-ne l’estructura i la claredat, sense donar per fet que existeix una configuració que garanteixi aparèixer a ChatGPT, Gemini o Perplexity.

Com passar d’un prototip d’IA a un producte real

Si tens una idea, no cal que comencis construint totes les funcionalitats. És més útil definir el problema, crear una primera versió i comprovar si resol una necessitat real.

1. Defineix què vols resoldre

Comença per la tasca que vols millorar i per les persones que faran servir la solució.

En lloc de plantejar «volem una aplicació amb IA», concreta l’objectiu: «volem que l’equip comercial trobi la informació de cada producte sense consultar cinc documents diferents».

Com més clar sigui el problema, més fàcil serà decidir quines funcionalitats calen i quines poden esperar.

2. Comprova què existeix ja

Abans de desenvolupar, revisa les eines que fa servir la teva empresa. Potser n’hi ha prou amb configurar una funcionalitat existent, connectar dos sistemes o crear una interfície senzilla.

Construir una solució pròpia té sentit quan aporta alguna cosa que no pots resoldre raonablement amb les eines disponibles.

3. Crea una primera versió limitada

Defineix un abast petit que permeti comprovar la idea. Si vols construir un assistent intern, pots començar per una col·lecció concreta de documents i un grup reduït d’usuaris.

Evita afegir des del principi totes les integracions i funcions imaginables. Cadascuna introdueix feina, dependències i situacions noves que cal provar.

4. Revisa la part tècnica

Abans de posar la solució en mans dels usuaris, comprova’n el funcionament, els permisos, la seguretat, el tractament de dades i les integracions.

Si fas servir IA per generar codi, revisa també els canvis que introdueix. No convé acceptar modificacions que no entens, sobretot quan afecten dades, autenticació o serveis externs.

5. Prova-ho amb usuaris reals

Demana a diverses persones que facin servir l’eina per completar les tasques per a les quals s’ha creat. Observa on s’encallen, quina informació els falta i quins errors apareixen.

Recull problemes concrets i prioritza les millores segons el seu impacte. Les proves serveixen per detectar necessitats que no sempre apareixen quan es dissenya el producte.

6. Mesura el resultat i decideix com continuar

Defineix des del principi què indicaria que el projecte funciona. Pot ser reduir el temps d’una tasca, millorar la finalització d’un procés, disminuir errors o aconseguir que l’equip faci servir l’eina de manera habitual.

Si els resultats són bons, pots ampliar el projecte. Si no ho són, potser hauràs de canviar l’enfocament abans d’invertir-hi més recursos.

Quant costa desenvolupar una web o una aplicació amb IA

No hi ha un preu únic per desenvolupar amb IA. El cost depèn del que vulguis construir, de les integracions necessàries, dels requisits de seguretat i de la feina de manteniment posterior.

Una landing senzilla té necessitats diferents d’una aplicació amb usuaris, permisos, base de dades i connexió amb sistemes de l’empresa.

Les eines d’IA poden reduir part del temps de desenvolupament, però no eliminen la feina de definir el producte, revisar el codi, provar-lo i mantenir-lo. Tampoc no garanteixen per si soles que el resultat sigui més barat que altres alternatives.

Per valorar un pressupost, comprova què inclou:

• Definició de requisits i abast.
• Disseny i experiència d’usuari.
• Desenvolupament i integracions.
• Proves funcionals i tècniques.
• Publicació i configuració de l’entorn.
• Documentació, suport i manteniment.

També convé distingir el cost inicial de les despeses recurrents, com l’allotjament, els serveis externs, el consum de models d’IA i el manteniment.

Una manera pràctica de començar és desenvolupar una primera versió amb un objectiu mesurable. Així pots avaluar-ne la utilitat abans de comprometre’t amb un projecte de més abast.

Construir amb IA amb criteri professional

El vibe coding permet explorar idees i desenvolupar prototips amb més facilitat. Però per convertir-los en eines útils per a una empresa també cal pensar en els usuaris, les dades, les integracions, la seguretat i el manteniment.

La decisió no consisteix a fer servir IA en tots els projectes. Consisteix a saber on aporta valor, quina solució necessita realment el negoci i què cal perquè funcioni fora d’una demostració.

A La Teva IA ajudem les empreses a construir webs, aplicacions i eines digitals amb IA, des de la definició de la solució fins al desenvolupament i la posada en marxa.

Si tens una idea que vols convertir en un producte funcional, descobreix el nostre servei de Construir amb IA i valorem quin enfocament té més sentit per al teu projecte.