La intel·ligència artificial ha deixat de ser una promesa llunyana per convertir-se en una realitat tangible en el dia a dia de dissenyadors i desenvolupadors web. Des de plataformes de disseny col·laboratiu fins a editors de codi assistits per IA, les eines més recents estan transformant radicalment els fluxos de treball. En aquest article explorem les últimes funcionalitats d’IA oficialment integrades a Figma i FigJam (entre el 2024 i el maig del 2025) –deixant de banda els plugins de tercers–, així com les novetats de Cursor, l’editor de codi amb IA d’Anysphere. Veurem com aquests avanços aporten valor estratègic a equips de disseny i desenvolupament, accelerant la ideació, la creació de components, la documentació i el pont entre dissenyadors i desenvolupadors. Finalment, repassarem també com la IA està impulsant millores a les àrees de testing i optimització web.

Disseny: IA integrada a Figma i FigJam

L’arribada de la IA a les eines de disseny ha estat liderada per Figma, que des de finals del 2023 i durant el 2024 ha incorporat assistents intel·ligents tant al seu llenç de disseny tradicional com a FigJam, el seu espai de pluja d’idees col·laboratives. L’objectiu de Figma ha estat clar: eliminar bloquejos creatius i automatitzar tasques repetitives, permetent als dissenyadors centrar-se a resoldre problemes i explorar idees.

FigJam amb «Jambot» i assistents d’ideació

A finals del 2023, Figma va presentar noves capacitats d’IA a FigJam, pensades per facilitar les sessions de brainstorming i planificació. Ara és possible partir d’una pàgina en blanc i, amb només una petició en llenguatge natural, obtenir un fitxer FigJam personalitzat en segons. Per exemple, podem demanar “necessite un tauler per planificar un esprint amb el meu ordinador” i FigJam generarà automàticament una plantilla inicial amb l’estructura adequada. Aquest assistent –inicialment anomenat Jambot en fase experimental– pot generar diagrames, cronogrames o organigrames basats en millors pràctiques habituals, adaptant-se al context que necessitem. Així mateix, FigJam pot resumir el contingut duna pluja d’idees grupal llegint les notes adhesives creades pels participants, extraient els punts clau de la discussió . Ja no cal dedicar llargs minuts després d’una reunió per sintetitzar conclusions: la IA ho pot fer a l’instant, identificant temes recurrents i conclusions de l’equip. Una altra funció molt útil és ordenar i agrupar automàticament notes adhesives per temes o categories, detectant patrons en les idees proposades.

D’aquesta manera, si en una sessió d’ideació es generen desenes de notes, la IA pot organitzar-les per afinitat (per exemple, “millores de procés”, “problemes tècnics”, “suggeriments de UX”), deixant el mur molt més net i comprensible. Aquestes capacitats de FigJam actuen com a facilitador en reunions i workshops: qualsevol membre de l’equip, fins i tot sense habilitats de disseny visual, pot contribuir usant llenguatge simple, i la IA s’encarrega de “baixar al llenç” aquestes idees en forma de plantilles visuals, resums o llistes organitzades. En paraules dels seus creadors, això «redueix la barrera d’entrada i eleva el sostre» per a la col·laboració visual, fent que més persones puguin participar còmodament i a l’hora permetre resultats més avançats. En definitiva, FigJam potenciat amb IA es converteix en un company de brainstorming que accelera la ideació i la documentació de reunions, assegurant que res important es perdi i que sempre hi hagi un punt de partida visual sobre el qual l’equip pugui iterar.

Figma Design amb assistents de productivitat i generació

No s’ha quedat enrere l’eina principal de disseny d’interfícies, Figma Design, que el 2024 va fer un salt amb la introducció de Figma AI –un conjunt de funcions intel·ligents integrades de forma nativa a l’aplicació . Aquestes noves capacitats cobreixen des de la cerca de recursos fins a la generació de contingut, prototipat i més, totes dissenyades per agilitzar el flux de treball del dissenyador i reduir tasques mecàniques.

Cerca visual i de components per IA: Amb la funció Visual Search, Figma permet trobar dissenys existents a partir d’una imatge o una descripció de text. Per exemple, podem seleccionar una part d’un disseny o pujar-ne una captura, i Figma ens mostrarà instantàniament dissenys similars en altres fitxers del nostre equip. Això és molt valuós per reutilitzar treballs anteriors o prendre inspiració sense haver de rebuscar manualment entre desenes de fitxers. En el futur, Figma planeja ampliar aquesta cerca a tota la comunitat, incloent resultats de fitxers públics amb atribució a l’autor original. Amb això, la recerca d’actius a la biblioteca de components ha estat potenciada amb IA semàntica. Això vol dir que Figma entén la intenció darrere dels nostres termes de cerca i no es limita al nom exacte del component. Per exemple, en cercar “botó primari”, ens suggerirà el component correcte encara que a la llibreria estigui nomenat com a btn_large o un altre codi intern. L’eina aprèn del context i ús típic dels elements per oferir resultats més encertats, com un dissenyador col·laborador que “sap” a què ens referim encara que no fem servir el terme exacte. En resum, trobar aquest component o disseny específic en un ampli sistema de disseny és ara tan fàcil com descriure’l amb les nostres paraules o imatges.
Edició i generació de contingut (text i imatges): Un altre bloc important de Figma AI són les eines per manipular i generar contingut dins del disseny. D’una banda, tenim utilitats de text assistit: ara és possible seleccionar un text en un disseny i demanar-li a la IA que el reescriviu, el resumiu, l’allargueu o el traduïu amb un sol clic . Això resulta ideal per a iterar sobre la redacció UX (microcopy) sense sortir de Figma, aconseguint en segons variants més concises o amb diferent to. «La nova funció de reescriptura de text em permet automatitzar feina pesada i explorar idees de copy d’alta fidelitat més ràpid«, comenta un dissenyador beta-tester. De la mateixa manera, es pot ajustar la longitud d’un text perquè encaixi perfectament en un espai designat o traduir continguts per a productes globals sense recórrer a altres eines. Per altra banda, Figma ha incorporat generació de contingut visual realista.Tradicionalment els dissenyadors emplenaven les seues maquetes amb lorem ipsum i amb imatges de farciment, però ara la IA pot proposar textos més rellevants al context i obtenir imatges autèntiques, cosa que dóna molt més realisme a les presentacions. Per exemple, en lloc d’un simple bloc gris indicant “imatge aquí”, podem demanar una foto «d’un usuari usant una aplicació mòbil en un cafè” i obtenir a l’instant una imatge d’acord. O si tenim un disseny de recepta de cuina, reemplaçar el placeholder per una foto atractiva del plat esmentat. Això eleva la qualitat dels prototips i ajuda a comunicar millor la intenció de disseny, ja que el contingut s’acosta més al que seria en producció. A més, s’hi ha afegit una pràctica funció de remoció de fons en imatges integrada: amb un clic podem eliminar el fons d’una foto (per exemple, d’un producte) sense sortir de Figma, aïllant l’element i possibilitant compondre escenes més netes. Totes aquestes capacitats convertides en accions ràpides dins de l’editor suposen que els dissenyadors poden iterar en continguts fidels a la realitat sense dependre d’editors externs, guanyant rapidesa i mantenint el focus en el disseny.
Prototipat i generació d’interfícies: Un aspecte estratègic on la IA de Figma brilla és escurçar la distància entre el disseny estàtic i una experiència interactiva. La nova funció “Make Prototype” permet, amb una sola ordre, que una sèrie de pantalles estàtiques es converteixin en un prototip navegable amb connexions interactives . La IA infereix possibles fluxos (per exemple, enllaçant el botó “Inici” amb la pantalla de login, etc.) per donar vida ràpidament al disseny. Podem després previsualitzar aquest prototip directament en el mateix canvas de disseny, cosa que agilitza moltíssim les revisions i ajustaments. Si bé els dissenyadors abans podien fer prototips manualment, aquesta automatització accelera obtenir alguna cosa funcional per a demos o proves d’usabilitat inicials, només prement un botó. Una altra novetat molt comentada és l’assistent de generació de dissenys a partir de prompts en llenguatge natural, conegut en beta com a “Make Designs”. Ubicat al panell d’accions, aquest assistent ens deixa descriure allò que volem –per exemple “una pàgina de perfil d’usuari amb foto, nom, detalls i opció d’editar”– i la IA generarà un primer esborrany d’aquest UI: un layout amb capes i components alineats a la descripció. Essencialment, crea esbossos d’alta fidelitat a partir de text, abordant de front el “síndrome del full en blanc” que de vegades entorpeix els inicis de projecte. Si bé no pretén lliurar un disseny final perfecte, sí que proporciona una base sobre la qual iterar, estalviant temps en la configuració inicial de grids, panells, botons, etc. amb coherència. Un detall interessant és que Figma planeja que aquest generador aprofiti sistemes de disseny coneguts: actualment podeu utilitzar components estàndard (per exemple, Material Design 3 de Google), i més endavant fins i tot incorporar els design systems propis de l’organització per generar interfícies que ja estiguin alineades amb la marca i els components predeterminats de l’empresa. Imaginem demanar “pantalla de registre amb estil corporatiu” i que la IA faci servir directament els colors, tipografies i patrons de la nostra llibreria de disseny interna: aquest és el rumb que han traçat. Tot i que funcions com el prototipat automàtic i la generació d’UI són pioneres i seguiran millorant, Figma les concep com una “nova línia de sortida creativa”, més que un reemplaçament del dissenyador. És a dir, la IA et porta ràpid a un esborrany funcional, però després l’ull expert del dissenyador polirà i portarà aquest disseny al nivell següent. L’important és que el temps estalviat a acoblar pantalles o connectar fluxos inicials es pot invertir a pensar millors solucions, provar variacions o refinar detalls que realment importen.
Altres ajudes intel·ligents a Figma: Menció especial mereixen aquelles petites tasques rutinàries que la IA ara resol en un espetec. Un exemple és el anomenat automàtic de capes. Qui no ha acabat amb un fitxer ple de capes anomenades Rectangle 123 o Frame 45? Ara, amb un sol clic, Figma analitza el contingut/funció de cada capa i assigna un nom descriptiu i coherent . Un botó potser es reanomena a “Botó/Primari” o un camp de text a “Input/Email”, seguint convencions entenedores per a l’equip. Aquesta “banalitat” en realitat estalvia hores de treball tediós en projectes grans i deixa els arxius nets i llestos per a desenvolupament, una cosa crucial per al handoff amb els desenvolupadors. En la mateixa línia, també hi ha ordres per, per exemple, ajustar automàticament la distribució d’elements o netejar vectors, recolzats per IA però de forma transparent per a l’usuari. Finalment, cal destacar que tots aquests assistents de Figma AI estan en beta gratuïta durant el 2024 mentre s’afinen detalls. Figma ha emfatitzat el seu enfocament responsable: els models d’IA que fa servir són de tercers pre-entrenats (no s’han entrenat amb arxius privats dels usuaris), i han establert controls perquè les empreses decideixin si les seves dades es poden fer servir per a futurs entrenaments. La prioritat és brindar valor pràctic mantenint la confiança, de manera que equips de disseny i desenvolupament adoptin aquests ajuts com a part natural del seu flux, sabent que la seua privadesa està respectada.

Valor estratègic (dissenyadors ⇄ desenvolupadors)

Les capacitats d’IA a Figma i FigJam no només agiliten el treball del dissenyador individual, sinó que milloren la col·laboració dins de l’equip de producte. D’una banda, eines com el renombrado de capes, la inserció de contingut realista i la cerca intel·ligent de components fan que els fitxers de disseny siguin més comprensibles per als desenvolupadors. Un fitxer ordenat, amb noms clars i amb textos i imatges propers a la realitat, redueix la fricció quan un desenvolupador entra en mode Dev Mode a inspeccionar elements. A més, funcions com ara la generació de prototips o la futura conversió de dissenys en codi (Figma Make) apunten a tancar la bretxa de comunicació entre disseny i desenvolupament. De fet, el maig de 2025 Figma va anunciar Dev Mode millorat i “Figma Make”, una eina de prompt-to-code que pren dissenys o descripcions en llenguatge natural i els converteix en prototips funcionals o fins i tot codi d’aplicació automàticament. Això permet a qualsevol persona –dissenyador o desenvolupador– experimentar ràpidament amb una idea i obtenir un resultat tangible, escurçant enormement el cicle de “del disseny a la producció”. D’altra banda, a la fase primerenca de conceptualització, FigJam amb IA involucra més els stakeholders (producte, màrqueting, clients, etc.), ja que qualsevol pot contribuir amb text i l’eina el transforma en una cosa visual. En resumir reunions o generar actes automàtiques, s’eliminen malentesos i s’accelera la documentació de decisions. En suma, els “assistents de disseny” de Figma no aïllen els dissenyadors en una bombolla futurista, sinó que serveixen de pont i catalitzador: els dissenyadors poden iterar més i mostrar abans la feina, i els desenvolupadors reben materials més complets i consistents. El resultat són equips amb una comunicació més fluida i projectes que avancen a més velocitat, amb la IA prenent el rol de “coequiper incansable” que s’encarrega del tediós perquè els humans puguin enfocar-se en la creativitat i la resolució de problemes d’alt nivell.

Desenvolupament: assistents de codi de nova generació

Al terreny del desenvolupament web, la IA també està revolucionant les eines, especialment amb l’aparició d’assistents de codi cada vegada més sofisticats. Fins fa poc, GitHub Copilot dominava la conversa com a exemple emblemàtic d’IA escrivint codi al costat del programador. Tot i això, han sorgit alternatives i evolucions que amplien el que un “copilot de codi” pot fer. Una de les propostes més destacades és Cursor, un editor de codi complet construït amb IA al cap, que promet ser un “parell programador” sempre disponible. Vegem les novetats en aquesta àrea i com es comparen aquestes eines.

GitHub Copilot i la seva evolució

Per contextualitzar, Copilot (llançat comercialment el 2021-2022) va asseure la base de l’assistència de codi basada en IA: suggeriments de línia o blocs de codi en temps real mentre el desenvolupador escriu, alimentats per models de llenguatge entrenats en grans quantitats de codi font. Copilot s’integra principalment com a extensió en editors populars (VS Code, JetBrains, etc.) i ha demostrat augmentar la productivitat en autocompletar funcions completes a partir de comentaris o indicis al codi . No obstant això, Copilot originalment s’enfocava en suggeriments inline força contextuals a l’arxiu obert. El 2023-2024, GitHub va presentar Copilot X, una sèrie de millores que inclouen un xat integrat a l’editor per consultar a la IA preguntes més complexes (per exemple “explica què fa aquest codi” o “corregeix aquest error i optimitza la funció”) i característiques com Copilot per a Pull Requests (que ajuda a generar descripcions de PRs). També van afegir integracions amb la terminal: per exemple, Copilot CLI permet descriure en llenguatge natural una acció (“crear un nou component React anomenat X”) i obtenir la comanda o els passos per aconseguir-ho . Fins i tot es va introduir cert suport per a edició múltiple d’arxius mitjançant ordres especials (Copilot “Edits”), on un pot sol·licitar alguna cosa com “renombrar aquesta variable en tot el projecte” o “extraure aquesta lògica a un mòdul reutilitzable” i Copilot intentarà aplicar els canvis als arxius rellevants. Tot i això, aquestes ampliacions de Copilot han arribat de forma progressiva i una mica limitada. Per exemple, la funció d’editar múltiples fitxers encara requereix definir manualment el conjunt de fitxers a tocar i, segons informes d’usuaris primerencs, pot ser lenta o fallar en alguns casos complexos. En resum, Copilot ha evolucionat de ser un simple autocomplet a un ecosistema d’assistència (xat, CLI, suggeriments contextuals, etc.), però manté certa dependència de com l’invoqui l’usuari en cada cas i dels límits de l’entorn on s’instal·la.

Cursor: un IDE potenciat per IA integrat de forma nativa

Davant l’aproximació incremental de Copilot, Cursor arriba amb la premissa de ser un entorn de desenvolupament (IDE) construït des de zero per aprofitar al màxim la IA a cada racó. Desenvolupat per la startup Anysphere, Cursor va prendre com a base l’editor de codi obert VS Code (de fet és compatible amb les seves extensions, temes i dreceres, per la qual cosa el seu aspecte i ús resulten familiars al desenvolupador). Sobre aquesta base coneguda, integra un conjunt de funcions avançades que porten la idea de “Copilot++” al següent nivell. Les seues característiques clau inclouen:

Autocompletat intel·ligent de diverses línies (“Tab Tab Tab”): Cursor sobresurt en la predicció proactiva de codi. A mesura que escrivim, no només suggereix la línia següent, sinó que és capaç d’anticipar blocs sencers de codi que probablement necessitem, moltes vegades encadenant diverses línies lògiques d’una funció . De fet, usuaris comenten que de vegades sembla “llegir la ment” perquè encerta exactament amb la implementació que estaven pensant, fins al punt de poder fer “a la velocitat del pensament” acceptant amb Tabulador els suggeriments . Aquesta potència prové que Cursor analitza tot el projecte per als vostres suggeriments, no només l’arxiu actual . Per exemple, si en un fitxer fem referència a una funció no importada, Cursor no només la suggereix, sinó que afegeix automàticament la importació necessària a l’inici del fitxer . També detecta el context del projecte (dependències, framework, estil de codi) per ajustar les vostres propostes. El resultat és un flux d’escriptura molt fluid: el desenvolupador n’escriu una part i el Cursor literalment escriu la resta rutinari, integració de llibreries inclosa, amb mínima intervenció humana.
Edicions i refactoritzacions en llenguatge natural: Més enllà de completar codi nou, Cursor permet modificar codi existent mitjançant indicacions en llenguatge natural. Aquesta característica, similar a tenir un ajudant a qui diem “escolta, converteix aquesta funció en asíncrona i afegeix maneig d’errors”, es materialitza en un panell de xat integrat u ordres específiques. Gràcies a la seua comprensió profunda del codibase, Cursor pot reescriure i millorar seccions de codi automàticament seguint instruccions de l’usuari. Per exemple, si tenim un bloc de codi una mica desordenat, podem demanar “optimitza aquest codi aplicant bones pràctiques” i la IA el refactoritzarà, corregint errors comuns o estilístics. Fins i tot si el codi va ser escrit “a les presses” amb errors menors, Cursor pot polir-lo per millorar-ne la qualitat i llegibilitat. Important: abans d’aplicar els canvis, el desenvolupador sempre pot revisar el diff proposat mantenint control sobre el resultat final.
Comprensió global del codi (context complet): Un avantatge clau de Cursor és la seua habilitat per analitzar el projecte complet, construint un mapa intern de classes, funcions i dependències. Això us permet una cosa molt poderosa: respondre preguntes sobre la base de codi o navegar intel·ligentment . Per exemple, podem preguntar-li al xat integrat “On es defineix la funció processarPagament i com es fa servir?” i la IA ens donarà la resposta amb referències de fitxers. O podríem dir “Obre el model d’Usuari” i el porta immediatament al fitxer correcte. Aquesta consciència de tot el codi també us habilita a realitzar canvis coherents en múltiples fitxers quan us ho demanem. A diferència de Copilot –que principalment veu el que està a l’editor en aquell moment–, Cursor manté en el context l’estructura completa. De fet suporta edició multi-arxiu: si us demanem reanomenar un component o canviar un protocol, entén quins fitxers han de ser alterats en conjunt i ho fa, tenint en compte dependències per no trencar res. Els desenvolupadors descriuen aquesta capacitat com tenir un “cercador intel·ligent” i un “refactoritzador global” accionats per IA, cosa que agilitza tasques de manteniment que normalment comportarien cerques manuals i substitucions propenses a error.
Xat contextual i adjunt d’arxius: Cursor inclou un panell de xat IA (accessible amb una drecera com a ⌘+L) similar en esperit al Copilot Xat, però amb particularitats interessants. El xat sempre és “conscient” de l’arxiu que tenim obert i dels darrers canvis realitzats, de manera que les nostres preguntes reben respostes amb context immediat. Podem demanar explicacions d’una funció, suggeriments per millorar un bloc o ajuda per solucionar un error, i la resposta tindrà en compte l’estat actual del codi en qüestió. A més, si necessitem donar-li més informació, podem arrossegar i deixar anar arxius o fins i tot carpetes completes a la finestra de xat perquè la IA els tingui en compte. Això és útil si, per exemple, volem discutir sobre una part del sistema però també proporcionar un fitxer de configuració rellevant: el model incorporarà tots dos. En resum, el xat de Cursor actua com un company de pair programming virtual, a qui podem interrogar sobre el nostre propi projecte i obtenir respostes amb coneixement contextual, cosa que fins ara només un col·lega humà familiaritzat amb el repo podria fer.
Generació de projectes sencers (Composer) i automatització: Cursor porta la generació assistida més enllà de l’arxiu individual amb una funció anomenada Composer. Aquesta eina és capaç de crear components o fins i tot aplicacions completes a partir d’una descripció. Per exemple, podríem indicar “Crear una aplicació CRUD de tasques amb React i Node.js” i Composer generarà l’estructura del projecte, amb els fitxers frontend, backend, configuracions, etc., escrivint codi coherent que encaixa entre si. Tot això ho fa tenint en compte el nostre projecte obert (per si cal integrar-lo) i bones pràctiques generals. És com una plantilla intel·ligent guiada per IA. Però potser el més impressionant és el Cursor Agent: una mena de manera autònoma que s’activa dins de Composer (⌘+.) . L’agent Cursor pot prendre una tasca d’alt nivell i desglossar-la en subtasques, executar ordres de terminal, crear fitxers i coordinar canvis gairebé sense intervenció humana. Bàsicament, actua com un desenvolupador júnior que segueix ordres i realitza treball repetitiu: per exemple, si demanem “instal·la la llibreria X, configura la base de dades de proves i corre les migracions”, Cursor Agent farà tot això seqüencialment. Aquest enfocament recorda certs agents autònoms experimentals d’IA, però integrat de manera controlada a l’IDE. Encara que soni futurista, a la pràctica estalvia temps en la configuració d’entorns o execució de tasques mecàniques. Cal esmentar que Cursor també ofereix una assistència a la terminal convencional (invocable amb ⌘+K): si no recordem una ordre, podem descriure el que volem (“inicialitzar un nou mòdul npm”) i la IA suggereix/executa la comanda adequada . Aquest tipus d’integració transversal (editor + xat + terminal) converteix Cursor en un entorn de desenvolupament unificat amb IA omnipresent.
Privadesa i rendiment: Un punt a favor de Cursor per a moltes empreses és que ofereix opcions de privadesa i seguretat avançades. Podem activar un “Privacy Mode” en què el nostre codi no s’envia a servidors remots per al processament de la IA, sinó que es mantenen certs models localment o amb tècniques que salvaguarden la informació sensible. A més, Anysphere (l’empresa darrere) compta amb certificació SOC 2, indicant un nivell de maduresa en seguretat empresarial. Això contrasta amb Copilot, que si bé xifra i maneja amb cura el codi, no ofereix una manera completament privada excepte instal·lar solucions self-hosted molt específiques. Pel costat del rendiment, els usuaris han notat que Cursor resulta molt àgil en els seus suggeriments, valent-se de models d’última generació “frontier” (com GPT-4 o similars) combinats amb models propis optimitzats. En suma, es percep un enfocament d’enginyeria molt orientat a maximitzar la utilitat real per al desenvolupador, reduint friccions (importar extensions de VSCode fàcilment, suport multiplataforma immediat, etc.) i incorporant IA on aporta de debò (no només autocompletar, sinó cerca, xat, terminal, refactor…).

Cursor vs Copilot a la pràctica

Quines diferències notables hi ha llavors entre fer servir Cursor com a entorn principal o afegir Copilot al teu editor de sempre? En primer lloc, la profunditat d’integració: Copilot actua com un plugin intel·ligent dins de VS Code o altres IDE, mentre que Cursor és leditor, modelat al voltant de la IA. Això es tradueix que amb Copilot un tendeix a treballar arxiu per arxiu, demanant suggeriments locals o usant el xat per a dubtes puntuals; en canvi, amb Cursor la IA és més present a nivell global, facilitant operacions que involucren tot el projecte (múltiples arxius, configuracions, etc.) amb menys passos manuals. Per exemple, si volguéssim refactoritzar un component usat en 5 mòduls, amb Copilot Chat podríem fer-ho iterant fitxer per fitxer, mentre que Cursor podria abordar els 5 en una sola instrucció, entenent la relació entre ells. Una altra diferència és la proactivitat: Copilot espera més a ser invocat (escrivint codi o amb un comentari), whereas Cursor de vegades anticipa l’acció del desenvolupador, com quan endevina on editaràs després d’acabar la línia actual.

Un detall pràctic esmentat per desenvolupadors és que Cursor ofereix punts de control i desfer fàcilment les accions massives que realitza, donant tranquil·litat en provar els seus suggeriments agressius (per exemple, si va aplicar canvis en 10 arxius, és senzill revisar-los un per un i revertir si alguna cosa no convenç). Copilot, en operar principalment inline, no té aquesta noció de “paquet de canvis” consolidat. En termes de qualitat dels suggeriments, molts consideren que Cursor sol produir codi més ajustat al context del projecte gràcies a la finestra de context més gran i que pot haver estat entrenat/tunejat específicament per a tasques d’edició de codi completes . Dit això, Copilot no es queda enrere i amb GPT-4 en el seu mode xat també aconsegueix respostes molt avançades; potser la diferència és en la fluïdesa del flux de treball: amb Cursor s’interactua més naturalment amb la IA com a part de l’IDE (sense copiar/enganxar ni seleccionar manualment àmbits), cosa que a la pràctica doblega la velocitat de desenvolupament en comparació d’usar només Copilot, segons testimonis d’usuaris .

Finalment, hi ha el tema de l’ecosistema i cost: Copilot és un servei de subscripció (USD $10/mes aprox.) integrat a Github, mentre Cursor al moment d’escriure ofereix modalitats freemium i de pagament però permetent utilitzar extensions de VS Code, la qual cosa redueix barreres d’adopció (no cal renunciar a la teva. En resum, Copilot continua sent una eina d’assistència puntual excel·lent dins de l’editor de la teva preferència, però Cursor representa una visió més holística, convertint l’editor sencer en un copilot que no només suggereix codi sinó que entén i actua sobre el teu projecte com un tot. Per a un equip de desenvolupament web, això es pot traduir en menys canvis passats per alt, documentació més actualitzada (perquè la IA pot ajudar a generar-la al moment) i, sobretot, menys temps entre la idea i la implementació, la qual cosa és or pur en terminis de lliurament ajustats.

Altres opcions en assistents de codi

Val a dir que el panorama d’assistents d’IA en desenvolupament és ampli i en moviment constant. A més de Copilot i Cursor, hi ha alternatives com Codeium, Amazon CodeWhisperer, Tabnine, Replit Ghostwriter, i fins i tot assistents especialitzats d’algunes tecnologies (per exemple, Studio Bot de Google per a Android). Cadascú té els seus pros i contres –alguns se centren en ser gratuïts, altres en suport per a determinades stacks o en autocompletar en diferents IDEs–, però tots comparteixen la missió d’accelerar el treball mecànic de codificació. Fins i tot OpenAI ha llançat recentment plugins i modes de ChatGPT orientats a desenvolupadors, on pots enganxar blocs de codi o logs i demanar anàlisis o correccions. I com vam veure, fins i tot eines de disseny com Figma estan incursionant a generar codi (amb Figma Make). Per tant, estem entrant en una era on la col·laboració entre dissenyadors i desenvolupadors es veu reforçada per la IA en les dues direccions: el dissenyador lliura especificacions més clares (gràcies a la documentació/generació automàtica) i el desenvolupador pot recórrer a la IA per traduir més ràpidament aquestes especificacions en codi funcional. El valor estratègic és evident: equips híbrids més sincronitzats, iteracions més ràpides i un producte final de qualitat aconseguit en menys temps.

Testing: IA per garantir qualitat amb més velocitat

L’àmbit de les proves i assegurament de la qualitat (QA) també està sent transformat per la intel·ligència artificial. Tradicionalment, el testing –ja sigui d’interfícies, funcional o unitari– comporta molta feina repetitiva i manteniment constant davant de canvis en l’aplicació. Les eines actuals estan incorporant IA per generar casos de prova automàticament, detectar errors o anomalies i fins i tot auto-reparar tests trencats després de canvis al codi o a la interfície.

En proves de frontend i experiència d’usuari, destaquen plataformes com ara Testim (ara part de Tricentis) o Mabl, que fan servir algoritmes d’aprenentatge per facilitar l’automatització de proves d’interfície gràfica. Per exemple, Testim utilitza IA per crear i mantenir proves E2E (end-to-end): en gravar una interacció d’usuari, l’eina identifica els elements de la UI de manera intel·ligent (més enllà de selectors estàtics) i genera un cas de prova robust. Si després l’aplicació canvia –diguem que un botó canvia de text o de posició–, la IA de Testim encara pot reconèixer l’element i ajustar el test automàticament en molts casos, evitant falses fallades per canvis menors . Això es coneix com a auto-healing de tests, i redueix dràsticament el temps invertit en manteniment de suites de prova. A més, aquestes eines poden agrupar proves similars, optimitzar els fluxos d’execució i prioritzar les més crítiques gràcies a anàlisis intel·ligents d’històriques de fallades. En poques paraules, els sistemes de testing impulsats per IA agiliten la creació de proves i les fan més resilients als canvis, cosa que encaixa molt bé amb metodologies àgils on el producte evoluciona contínuament.

Pel costat de les proves unitàries i de codi, els assistents de programació també hi juguen un rol. GitHub Copilot, per exemple, pot suggerir casos de prova unitaris en escriure l’especificació d’una funció –fins i tot completant escenaris alternatius i valors de vora– només amb un comentari de l’estil “// Tests:”. Hi ha eines especialitzades com Diffblue Cover (per a Java) que generen tests unitaris complets usant IA per inferir comportaments esperats a partir del codi existent. De la mateixa manera, els models de llenguatge (GPT-4, etc.) integrats en entorns de desenvolupament poden analitzar un tros de codi i assenyalar possibles bugs o inconsistències lògiques que al desenvolupador se li podrien escapar. Microsoft, per exemple, ha explorat integrar anàlisis amb IA a Visual Studio per detectar bugs típics o suggerir millores de rendiment en temps de compilació, combinant tècniques estàtiques tradicionals amb aprenentatge automàtic.

Cal no oblidar els tests de performance i seguretat. Aquí també la IA assisteix a identificar colls de botella o vulnerabilitats analitzant patrons. Un servei com Amazon CodeGuru utilitza ML per revisar el codi a la recerca de consultes ineficients, fugides de recursos o pràctiques insegures, oferint comentaris a les pull requests dels desenvolupadors. De la mateixa manera, Snyk Code (abans DeepCode) aplica models entrenats en milions de commits per assenyalar possibles errors de null pointer, sanitització insuficient de dades, etc., amb una taxa molt baixa de falsos positius. Aquests suggeriments “intel·ligents” apareixen gairebé en temps real mentre s’escriu el codi o durant la revisió, funcionant com un parell d’ulls addicionals que mai no es cansa.

A la pràctica, la IA en testing significa que podem llançar les nostres aplicacions amb més confiança i en menys temps. Un flux possible hui és: el desenvolupador implementa una nova funcionalitat assistit per Copilot/Cursor, després demana a la IA que generi casos de prova unitaris bàsics; paral·lelament, eines com Testim ja hauran actualitzat els test end-to-end per cobrir aquest nou flux a la UI; finalment, abans de fer merge, una anàlisi amb IA de CodeGuru/Snyk pot advertir “escolta, en aquest mètode podries tenir un desbordament si X condició passa”. Tot això passa de forma automàtica o semi-automàtica, deixant als QA engineers i desenvolupadors la tasca més elevada de decidir què provar (estratègia) i verificar els resultats importants, en lloc de perdre temps escrivint o actualitzant scripts de proves trivials. En resum, la IA està convertint el testing en un procés més intel·ligent i preventiu, on els errors es cacen més aviat i s’alliberen versions més estables sense demorar el cicle de desenvolupament.

Optimització: rendiment i SEO impulsats per IA

La fase d’optimització d’un projecte web –ja sigui per millorar la velocitat, escalabilitat o visibilitat en cercadors– també està aprofitant la IA per aconseguir resultats superiors als mètodes tradicionals. Dues àrees on es nota especialment són l’optimització d’actius/performance i l’optimització SEO (posicionament).

Optimització de rendiment i assets

Un lloc web ràpid i eficient depèn de multitud de factors tècnics: codi net, bones pràctiques de càrrega de recursos, imatges lleugeres, etc. Eines modernes incorporen IA per analitzar i optimitzar aquests aspectes de forma més intel·ligent. Per exemple, la plataforma DeepCode (ara part de Snyk) que esmentem no només troba bugs, sinó que suggereix refactoritzacions que poden fer el codi més eficient. En identificar un patró ineficient, proposa un fragment millorat aprenent de solucions en milers de projectes. En paral·lel, serveis com Cloudinary empren IA per optimitzar mitjana (imatges, vídeos) automàticament . Cloudinary pot generar variants d’una imatge adaptades a diferents resolucions i dispositius, triar el format òptim (WebP, AVIF, etc.) en temps real segons el navegador de l’usuari, i fins i tot fer servir computer vision per enfocar la part important de la imatge i retallar-la sense perdre essència. Tot això redueix el pes de les pàgines i millora la càrrega, sense intervenció manual del desenvolupador a cada asset. Un altre exemple: Cloudflare, el conegut servei de CDN, ha integrat algorismes ML al motor “Polish” per comprimir imatges al màxim sense pèrdua apreciable, hi ha “Early Hints” per predir quins recursos precarregar basant-se en trànsit global. Podem veure llavors que la IA actua com un ajustador fi automatitzat, examinant patrons d’ús i contingut per esprémer rendiment on a mà seria impossible atès el volum de combinacions.

També a l’optimització d’experiències trobem IA. Per exemple, algunes eines d’A/B testing i personalització (Adobe Target, Optimizely) han incorporat motors de recomanació intel·ligents que trien la millor variació d’una pàgina per a cada segment d’audiència automàticament, tot aprenent dels resultats d’experiments previs. Així, en lloc d’executar tests A/B manuals un per un, el sistema prova múltiples combinacions de dissenys o continguts i va inclinant el trànsit cap a la guanyadora amb significància estadística, o fins i tot personalitza dinàmicament components per a diferents usuaris. Això comporta millores en conversió o engagement de forma més ràpida i contínua que l’optimització tradicional.

Optimització SEO i de contingut

Al capdavant del posicionament web, la IA s’ha tornat un aliat imprescindible per als especialistes SEO i marketers de contingut. Eines com WordLift apliquen intel·ligència artificial per millorar l’estructura semàntica i les metadades d’un lloc automàticament, incrementant la seua visibilitat en cercadors. WordLift, per exemple, analitza el contingut d’una pàgina i genera marcat schema.org, enllaços interns i dades estructurades enriquides sense que el webmaster els hagi de codificar un per un. En fer-ho, els motors de cerca entenen millor de què tracta el lloc i poden mostrar rich snippets, la qual cosa redunda en més trànsit qualificat. De la mateixa manera, solucions com Surfer SEO o Frase utilitzen models NLP per analitzar el contingut dels nostres competidors en certes paraules clau i ens suggereixen com millorar els nostres textos: quins temes falten per cobrir, quina extensió és l’òptima, la freqüència de certs termes rellevants, etc. Bàsicament, fan un reverse-engineering del que Google considera contingut de qualitat per a una cerca donada, i ho presenten en forma de recomanacions accionables. Una altra aplicació interessant és la generació de contingut assistida: eines tipus Copy.ai o Jasper són capaços de redactar paràgrafs optimitzats per a SEO sobre un tema donat, incloent suggeriments de títols atractius, meta descripcions amb la longitud ideal i fins a selecció d’imatges suggerides. Això accelera la creació de pàgines de màrqueting o blocs amb alta probabilitat de posicionar bé, encara que sempre amb supervisió humana per garantir la veracitat i el to adequat. Finalment, la IA també ajuda a l’anàlisi de trànsit i comportament: plataformes d’analítica amb ML poden detectar patrons en dades d’usuaris i trobar, per exemple, quins passos de l’embut de conversió tenen més fricció o quins segments d’usuaris podrien ser millor explotats. A partir d’aquí, poden recomanar canvis a la UX o al contingut per optimitzar resultats (per exemple, “els usuaris mòbils provinents de X campanya tenen baixa conversió, potser crea una versió més lleugera de la pàgina de destinació per a ells”).

En conclusió, l’optimització web impulsada per IA és un procés més continu i automatitzat que mai. En lloc de fer tuning manual una vegada i creuar els dits, avui comptem amb sistemes que monitoregen, aprenen i ajusten sobre la marxa. Els desenvolupadors i dissenyadors es beneficien perquè els seus llocs aconsegueixen més rapidesa i millor rànquing SEO sense requerir expertise tan especialitzada a cada àrea –l’eina intel·ligent els guia en què fer o ho fa per ells. Això sí, és fonamental continuar validant els resultats (la IA ens pot proposar canvis, però la decisió final i l’estratègia general segueixen en mans de l’equip humà). Utilitzades correctament aquestes eines ajuden a alliberar el potencial de les nostres webs: ràpides, visibles i adaptades a l’audiència, sense malgastar recursos en proves interminables.

Conclusió

El panorama d’eines d’IA per a disseny i desenvolupament web ha madurat enormement entre el 2024 i el 2025. Hem passat de l’experimentació amb IA generativa a tenir funcionalitats integrades oficialment a les plataformes de treball diari: Figma ens ofereix un assistent creatiu que accelera esbossat, prototipat i documentació; els editors de codi com a Cursor porten la programació assistida a un nivell d’enteniment complet del projecte; els sistemes de testing automatitzats cacen errors i s’adapten al canvi gairebé com a membre més de l’equip; i les solucions d’optimització afinen cada aspecte del producte (rendiment, SEO, UX) amb anàlisis i ajustaments intel·ligents.

Per a dissenyadors i desenvolupadors, això suposa una oportunitat sense precedents d’enfocar-se en allò que afegeix veritable valor: la creativitat, la resolució de problemes complexos, les decisions estratègiques. Les tasques pesades, monòtones o propenses a error es poden delegar en aquests “copilots digitals”, sabent a més que sempre estarem en control per validar i corregir el rumb. La IA actua com un multiplicador d’esforç: on abans una sola persona només podia fer certes coses en un dia, ara amb un bon ús de les eines pot fer el doble o triple, o col·laborar fluidament amb altres funcions (disseny ↔ desenvolupament) sense els colls d’ampolla d’abans.

Per suposat, adoptar aquestes tecnologies comporta aprendre noves dinàmiques de treball i mantenir ull crític. La IA no és infal·lible i requereix guia: les millors solucions sorgiran de la simbiosi entre la intel·ligència humana i l’artificial. A Doowebs, com a agència de disseny web amb molts anys d’experiència, creiem que incorporar aquests avenços de manera reflexiva i original als fluxos de treball és clau per continuar sent competitius i oferir productes d’alta qualitat. Al final del dia, les eines són això –eines–, i el toc diferenciador el seguiran donant professionals capacitats, ara empoderats amb superpoders d’automatització i predicció.

En resum, la IA ha deixat de ser terreny de futuròlegs per esdevenir aliada quotidiana de dissenyadors i desenvolupadors web. Les eines recents que hem explorat demostren que la feina pot ser més eficient sense sacrificar la qualitat ni la creativitat. A continuació, oferim una taula comparativa de totes aquestes eines i assistents d’IA esmentats, amb les principals característiques i àmbit d’aplicació, com a guia ràpida de referència.

Tabla comparativa reciente de herramientas IA para diseñadores

Eina	Àrea	Funcionalitats IA destacades
Figma (Figma AI)	Disseny UI/UX	Cerca visual i semàntica de components; generació de text i imatges realistes dins de dissenys; traducció i reescriptura de textos; prototipat automàtic de pantalles; anomenat intel·ligent de capes; generació de dissenys/variants des de descripcions (prompts) . Beta gratuïta fins al 2024.
FigJam (IA integrada)	Colaboració/Ideació	Assistent de FigJam per facilitar brainstormings i workshops: creació de taulers i diagrames a partir de les indicacions en llenguatge natural; generació de plantilles per a reunions (syncs, retrospectives, etc.); resum automàtic de notes adhesives de sessió; agrupació temàtica didees; ajuda per començar a treballar des d’una pàgina en blanc en segons.
Figma Make	Disseny ⇄ Codi	Nova eina (Config 2025) de prompt-to-code: converteix descripcions d’alt nivell o dissenys Figma en prototips web funcionant. Genera codi frontend/backend a partir d’un disseny seleccionat o instruccions de text. Permet editar el codi generat i publicar com a web responsive dins de Figma. Orienta que dissenyadors i devs exploren idees ràpidament sense sortir de l’ecosistema Figma.
Cursor (Anysphere)	Desenvolupament (IDE)	Editor de codi amb IA nadiu (basat en VS Code): autocompletat avançat amb múltiples línies i auto-importacions contextuals; edició/refactorització per ordre en llenguatge natural (p.ex. “optimitza aquesta funció”) ; xat integrat conscient del codi per a Q&A i explicacions amb context ; comprensió global del projecte per aplicar canvis consistents en diversos arxius; mode “Composer” per generar components o aplicacions senceres a partir de descripcions; Cursor Agent capaç d’executar tasques automàticament (creació d’arxius, córrer ordres); integració amb terminal (suggereix ordres) ; compatible amb extensions VSCode i mode de privadesa de dades .
GitHub Copilot	Desenvolupament (VS Code, etc.)	Extensió de IA de GitHub: suggereix codi a l’instant mentre escrius (generalment una o poques línies) basant-se en context local; completa funcions a partir de comentaris; disposa de Copilot Xat per a consultes i explicacions més àmplies; Copilot CLI per suggerir ordres de terminal des de llenguatge natural; capacitat d’aplicar edicions en lot mitjançant la funció Multifile/Edits (encara que amb necessitat de definir abast i una mica limitada en rendiment); integració amb GitHub per suggerir descripcions de Pull Requests i detectar possibles problemes en revisions. Ha demostrat accelerar significativament la codificació, tot i que suggereix principalment solucions estàndard.
Testim (Tricentis)	Testing UI	Plataforma d’automatització de proves amb IA: permet enregistrar interaccions d’usuari i genera tests automatitzats robusts; utilitza ML per identificar elements de la interfície (evitant dependre de selectors fràgils); auto-maintenance de tests: si la UI canvia (text, posició, etc.), s’actualitza els casos de prova automàticament en molts casos ; agrupació i optimització de suites de proves mitjançant IA; interfície visual per crear fluxos de prova complexos sense necessitat de scripting extens. Enfocat a QA d’aplicacions web amb cicles de llançament ràpids.
Cloudinary (AI optim.)	Optimizació Performance	Servei de gestió de mitjans (imatges/vídeos) amb capacitats d’IA: optimització automàtica d’imatges (selecció del millor format i compressió segons el client); redimensionat i retallada intel·ligent (detecta el focus de la imatge i retalla sense perdre contingut clau); generació dinàmica de versions responsive d’imatges; en vídeo, permet seleccionar els millors thumbnails amb visió artificial. Aquestes optimitzacions redueixen pes i augmenten velocitat de càrrega sense intervenció manual. Cloudinary aplica models d’AI per equilibrar la qualitat visual i el rendiment de forma òptima.
DeepCode (Snyk Code)	Optimizació Códi/QA	Eina d’anàlisi estàtica potenciada per IA/ML: escaneja el repositori de codi buscant bugs, vulnerabilitats i patrons ineficients; aprèn d’una àmplia base de dades de codi obert per detectar errors comuns (null pointers, leaks, males pràctiques) amb alt encert i pocs falsos positius; suggereix millores de rendiment i refactoritzacions en base a com altres desenvolupadors han solucionat problemes similars; integració en IDEs i CI per aportar feedback continu al desenvolupador. Ajuda a mantenir un codi base d’alta qualitat i exercici.
WordLift	Optimizació SEO	Assistent SEO amb IA enfocat en dades estructurades i contingut: analitza les pàgines web i genera automàticament metadades i marcatge semàntic (schema.org) per millorar la comprensió per part de cercadors; suggereix enllaços interns contextuals; construeix un graf de coneixement del lloc (entitats, temes) enriquint la rellevància del contingut; pot integrar-se a CMS. En essència, actua com un SEO intel·ligent que optimitza lestructura del lloc i amplia la seva visibilitat en resultats de cerca sense requerir la intervenció manual del desenvolupador en cada detall.

Cadascuna d’aquestes eines aborda un punt del flux de disseny/desenvolupament web, però juntes dibuixen un ecosistema on la IA és present des del principi fins al final: des del primer esbós en un brainstorming fins a la posada en producció i optimització contínua d’un lloc. Adoptar-les amb una visió estratègica permetrà als equips aprofitar el millor de l’automatització mantenint el control creatiu, aconseguint productes finals més sòlids, innovadors i en menys temps. Els veritables beneficiats seran tant els professionals –que dedicaran el seu talent a tasques de més impacte– com els usuaris finals, que rebran experiències digitals de més qualitat gràcies a aquesta nova generació d’eines intel·ligents.