Òscar Junyent

Temps de lectura: 4 minuts El Congrés d’intel·ligència artificial i Big Data celebrat aquesta setmana a Barcelona ha estat un punt de trobada d’experts, líders empresarials i investigadors, amb un objectiu clar: analitzar el futur de les tecnologies emergents i les seves implicacions. Entre les moltes presentacions, xerrades i debats, jo destaco els temes que més em van impactar , com la ponència sobre sostenibilitat de Rika Nakazawa, els models de llenguatge de gran escala (LLM) versus els models de llenguatge petit (SLM) i els avenços en models transformers multimodals . Tot seguit us comparteixo les meves opinions. La ponència de Rika Nakazawa sobre sostenibilitat Potser per innovadora, per trencadora, la ponència que més impacte m’ha causat va ser la de Rika Nakazawa que va abordar dos conceptes fascinants. Primer, va parlar de l’evolució cap a una xarxa de comunicació fotònica, un sistema que podria reduir dràsticament el consum energètic en la transmissió de dades i augmentar la seva eficiència, obrint una nova revolució a les telecomunicacions i solucionant de pas problemes energètics i de volum d’informació. Després, va mencionar la possibilitat de construir centres de processament de dades (CPD) a l’espai, allunyant així la infraestructura de la Terra i utilitzant l’espai com a nou recurs, usant l’energia solar com a font il·limitada, orbitant al voltant del sol, i despreocupant-se de la refrigeració totalment. Tot i que aquestes idees poden semblar tretes de la ciència-ficció, probablement no estan tan lluny com pensem. En un context en què l’ús de la IA creix de manera exponencial, potser aquestes solucions són l’únic camí viable per garantir una IA sostenible i mantenir el ritme actual de desenvolupament tecnològic. Aquestes tecnologies no només abordarien els problemes de sostenibilitat, sinó que també podrien redefinir la manera com pensem sobre la infraestructura tecnològica global.   LLM vs. SLM: la batalla per l’eficiència Un dels temes més debatuts durant el congrés va ser la comparació entre els models de llenguatge de gran escala (LLM) i els models de llenguatge petit (SLM). Tots coneixem ja el que poden fer els LLM com el GTP i similars, i fins ara han estat la base de molts avenços en IA, gràcies a la seva capacitat per processar enormes quantitats de dades i generar respostes cada cop més humanes. No obstant això, a mesura que aquests models creixen en complexitat i mida, també augmenten els seus costos, tant en termes de computació com d’energia i posen en dubte la seva funcionalitat en segons quins casos on..usant la típica frase, no ens cal un Ferrari per anar a comprar el pa. Els SLM, per la seva banda, ofereixen una alternativa més lleugera i econòmica. Encara que no són tan potents com els LLM en termes de versatilitat, es poden adaptar millor a aplicacions específiques i a entorns amb menys recursos computacionals. Durant les presentacions, es va destacar com les empreses poden adoptar una estratègia híbrida, utilitzant SLM per a tasques concretes i LLM per a processos més generalistes. Aquesta tendència té molt de sentit, ja que per mi, un principi bàsic de l’enginyeria és sempre usar l’eina adequada per cada tasca, no cal la millor, sinó la que més s’adapta a cada cas. Models transformers multimodals: el futur de la IA? Una altra tema destacat, tot i no ser totalment nou, va ser les xerrades sobre models transformers multimodals, que poden processar diversos tipus d’informació simultàniament, com imatges, text, àudio i vídeo. Aquests models estan revolucionant camps com la medicina, el comerç electrònic i la seguretat, cosa que permet una comprensió més profunda i integrada de les dades que utilitzem diàriament. Durant les conferències, es van mostrar casos pràctics d’aplicació d’aquests models en la detecció de fraus, l’anàlisi de comportament del consumidor i fins i tot en la diagnosi de malalties a partir d’imatges mèdiques. La capacitat de combinar dades de diferents fonts permet una anàlisi molt més precisa i detallada, obrint la porta a aplicacions revolucionares que estan canviant el món dels negocis i de l’empresa actual. El repte, però, continua sent el mateix: la necessitat d’una infraestructura de dades robusta i d’una computació eficient que pugui donar suport a aquests models sense comprometre el medi ambient. La legalitat de la IA Més enllà de les innovacions tècniques, una de les conclusions més importants d’aquest congrés va ser la necessitat de col·laboració en l’àmbit global per establir normatives i pràctiques ètiques que regulin l’ús de la IA i el Big Data. La velocitat a la qual aquestes tecnologies evolucionen fa que sovint les regulacions es quedin endarrerides, i cal assegurar que el seu impacte sigui positiu per a la societat. Vam assistir a la conferència d’un advocat de ADEQUA on, entre altres coses, va comentar temes sobre l’ètica en la gestió de dades. A mesura que les empreses recullen i analitzen cada vegada més informació dels usuaris, es fa evident la necessitat de tenir un control estricte sobre com es recopilen i utilitzen aquestes dades. Els models d’IA, especialment els multimodals, tenen la capacitat d’interrelacionar dades que abans estaven desconnectades, cosa que pot generar nous reptes en termes de privacitat i seguretat. Les empreses hauran de ser molt conscients de les conseqüències ètiques d’aquestes tecnologies i establir mecanismes que garanteixin la protecció de les dades personals. Reconeixements i celebracions d’aniversari Durant el Congrés d’IA i Big Data de Barcelona, es va reconèixer la trajectòria de Ramon López de Mántaras, un pioner en el camp de la intel·ligència artificial, professor meu a la UAB i de Sant Vicenç de Castellet, així que em toca de prop per tres bandes 🙂 . El seu treball ha estat fonamental per al desenvolupament de la IA a Espanya i globalment i, en la seva intervenció, en va fer un al·legat dur, però ferm contra el hype excessiu que té la IA en la societat, advertint del perill de no gestionar correctament aquesta tecnologia i, tot i no definir-se com a tecnofòbic, sinó tot el contrari, com a científic que és, va atacar durament la intenció purament comercial i resultadista que tenen les grans empreses que dominen el sector del desenvolupament d’aquesta tecnologia i sovint, la seva falta d’ètica, advertint de cap a on podem anar si no canviem l’enfocament en aquesta àrea. Després del congrés,

Temps de lectura: 4 minuts Recentment, OpenAI ha llançat una nova funcionalitat anomenada Canvas dins de ChatGPT, oferint als usuaris una experiència visual i interactiva completament diferent de les anteriors interaccions de text. Aquesta eina pretén expandir les capacitats de ChatGPT més enllà de la creació de text pur, permetent als usuaris treballar de manera col·laborativa i visual, integrant elements interactius que afavoreixen la creativitat i la resolució de problemes. En aquest article, explorarem què és Canvas, què pot fer, les seves aplicacions pràctiques, els costos associats i com pot evolucionar en el futur. Què és el canvas de ChatGPT? Canvas és una funcionalitat visual dissenyada per permetre als usuaris interactuar amb ChatGPT d’una manera molt més dinàmica i creativa. A diferència del model tradicional de text a text, Canvas ofereix un espai de treball interactiu on es poden col·locar objectes, textos, imatges i altres elements multimèdia. Aquestes funcions permeten als usuaris visualitzar els seus projectes i idees de manera estructurada, generant un flux de treball més semblant a un taulell col·laboratiu. L’objectiu principal de Canvas és potenciar la creativitat, la col·laboració i la resolució de problemes, proporcionant una interfície que combina la potència del llenguatge natural de ChatGPT amb una experiència més immersiva i visual. Això permet que l’eina sigui encara més accessible per a equips de treball que necessiten un espai on organitzar idees complexes de manera visual, com ara en el desenvolupament de projectes, esbossos de dissenys o presentacions. Què fa el canvas? La funcionalitat de Canvas és molt diversa, i es pot aplicar a diferents sectors i necessitats. Algunes de les seves capacitats principals inclouen: Interacció multimodal: A més de l’edició de text, Canvas permet afegir imatges, gràfics i altres elements visuals al taulell, fent que la comunicació sigui més rica i comprensible. Això resulta útil per a equips que treballen en projectes que necessiten combinar informació visual i textual. Espai de treball col·laboratiu: Els usuaris poden compartir el seu Canvas amb altres membres de l’equip, permetent una col·laboració en temps real. Aquesta funció és especialment útil per a sessions de brainstorming o disseny de productes, on múltiples usuaris poden afegir i modificar elements en el mateix espai. Organització d’idees: Canvas facilita l’organització de conceptes complexes en un sol espai. Amb l’opció de crear mapes mentals, fluxos de treball o diagrames, els equips poden utilitzar l’eina per estructurar idees, definir projectes i planificar estratègies de manera visual. Generació automàtica: Tot i que Canvas és una eina visual, continua funcionant amb el motor de llenguatge de ChatGPT, cosa que permet als usuaris generar text i contingut de manera automàtica dins del seu espai de treball. Això és ideal per complementar visualment idees generades per l’IA i integrar-les en un context més ampli. Aplicacions pràctiques del Canvas L’aplicació de Canvas s’estén a diversos sectors i projectes, des del disseny fins a l’educació. A continuació, es presenten algunes de les aplicacions més comunes d’aquesta funcionalitat: Disseny de projectes creatius: Els equips de disseny poden utilitzar Canvas per organitzar els seus esbossos, agregar comentaris i iterar sobre noves idees visualment. També és útil per fer sessions de revisió en temps real, on els participants poden afegir anotacions i fer suggeriments. Educació i formació: Canvas també pot ser una eina poderosa en l’àmbit educatiu, permetent als professors i estudiants crear espais visuals per explicar conceptes o presentar projectes. Es pot utilitzar per a l’elaboració de mapes conceptuals, estructuració de continguts o activitats interactives d’aprenentatge. Brainstorming empresarial: Gràcies a la col·laboració en temps real, les empreses poden utilitzar Canvas per organitzar sessions de brainstorming, planificar estratègies o estructurar les seves presentacions de manera visual. Aquesta funcionalitat és ideal per a equips que treballen a distància o necessiten un espai de treball compartit. Desenvolupament de productes: Els equips de desenvolupament poden utilitzar Canvas per dissenyar fluxos de treball, crear prototips o estructurar fases de projectes. La possibilitat d’afegir anotacions, generar automàticament contingut i treballar amb elements visuals fa que aquesta eina sigui ideal per a equips multidisciplinaris. Costos de canvas Actualment, l’accés a Canvas està inclòs en alguns dels plans de subscripció de ChatGPT, especialment en els plans avançats o premium, que ofereixen funcionalitats addicionals per als usuaris que requereixen eines més avançades. El preu d’aquests plans varia segons el nivell d’ús, el volum de projectes i el nombre d’usuaris actius. Tot i que la versió bàsica de ChatGPT proporciona accés a moltes funcionalitats, l’ús de Canvas en la seva totalitat, amb la capacitat de col·laboració i l’accés a funcions multimodals avançades, sol requerir un pla de subscripció amb més prestacions. A mesura que aquesta funcionalitat s’estengui i es vagi millorant, és possible que el cost pugui variar o incloure noves opcions de pagament segons les necessitats dels usuaris. Possibles evolucions de canvas A mesura que OpenAI continua desenvolupant Canvas, és probable que aquesta funcionalitat evolucioni de diverses maneres per satisfer millor les necessitats dels usuaris: Integració amb altres eines: Una de les evolucions més esperades de Canvas és la seva integració amb altres plataformes de treball col·laboratiu o eines d’edició. Això podria incloure compatibilitat amb eines com Google Docs, Slack o Trello, permetent una interoperabilitat fluida entre diverses plataformes utilitzades en l’entorn empresarial. Funcionalitats avançades d’edició visual: Tot i que Canvas ja ofereix eines bàsiques per afegir i editar elements visuals, és probable que en el futur s’incorporin funcions avançades, com la capacitat de crear dissenys interactius, animacions o gràfics personalitzats. IA integrada per a suggeriments creatius: Una altra millora futura podria ser l’ús més profund de la IA dins de Canvas per proporcionar suggeriments creatius en temps real. Per exemple, el sistema podria suggerir idees de disseny, estructures de presentació o fins i tot alertes sobre possibles inconsistències en els projectes. Resumint, Canvas de ChatGPT és una nova i prometedora funcionalitat que amplia la capacitat de la intel·ligència artificial més enllà del text, oferint un espai de treball visual i col·laboratiu. Aquesta eina està dissenyada per potenciar la creativitat, la productivitat i la col·laboració en projectes complexes, proporcionant als usuaris una nova manera d’interactuar amb

Temps de lectura: 2 minuts Últimament, he sentit a parlar molt d’una nova posició en l’organigrama de les empreses tecnològiques: el CAIO. Quan vaig escoltar-ho per primera vegada, no vaig poder evitar pensar en Juli Cèsar o millor dit Gai Juli Cèsar, que en castellà és Cayo Julio Cesar  (encara que la funció del CAIO és una mica diferent, eh!). El CAIO, que significa Chief Artificial Intelligence Officer, està guanyant popularitat com a responsable de la gestió i supervisió de l’estratègia d’intel·ligència artificial dins d’una organització. Què fa exactament el CAIO? Com el seu nom indica, el CAIO és el cap de la intel·ligència artificial en una empresa. Aquesta persona no només dirigeix els equips d’IA, sinó que també defineix l’estratègia de com implementar aquesta tecnologia per maximitzar el seu valor en l’organització. Les seves responsabilitats inclouen: Supervisar el desenvolupament d’aplicacions d’IA: des de la seva concepció fins a la implementació. Garantir que els projectes d’IA compleixin amb les normatives ètiques i legals: assegurant que la IA es desenvolupi de manera responsable. Integrar la IA en processos empresarials: millorant l’eficiència i els resultats a través de la tecnologia. Formar part de la presa de decisions estratègiques: assegurant-se que la IA estigui alineada amb els objectius generals de l’empresa. Què ha de tenir un bon CAIO? Per ser un bon CAIO, es necessiten un conjunt d’aptituds que combinen coneixements tècnics i estratègics. En primer lloc, ha de tenir un sòlid coneixement en intel·ligència artificial, aprenentatge automàtic i dades massives. A més, és crucial que comprengui la gestió de projectes tecnològics, així com les normatives legals i ètiques sobre IA. Les habilitats de lideratge i comunicació són fonamentals per coordinar equips multidisciplinaris i presentar estratègies davant del consell d’administració. Per últim, la capacitat de pensar de forma estratègica i innovadora és clau per maximitzar el valor de la IA dins de l’empresa. El CAIO és més que un cap tècnic: és un pont entre la tecnologia i la gestió. Està en contacte amb el consell d’administració per garantir que l’estratègia d’IA estigui alineada amb la visió general del negoci, i també col·labora amb altres executius com el CIO (Chief Information Officer) o el CTO (Chief Technology Officer). La IA no és només una eina tecnològica; cada cop més es converteix en una eina estratègica que pot transformar la manera com operen les empreses. Així que el CAIO ha de tenir coneixements tant tècnics com de negoci. Què podem esperar d’un CAIO? El CAIO no només porta innovació, sinó que és qui ajuda a fer que l’empresa utilitzi la IA de manera eficient i ètica. Des d’optimitzar processos interns fins a crear nous models de negoci basats en l’IA, el CAIO està destinat a convertir-se en una figura central en les empreses tecnològiques i en sectors més tradicionals que també comencen a integrar la IA en les seves operacions. Encara que l’acrònim pugui semblar una broma amb Juli Cèsar, el CAIO ve per quedar-se, liderant la revolució de la intel·ligència artificial amb una visió clara i estratègica. Així que, si encara no teniu un CAIO, potser aviat en necessitareu un per guiar la vostra empresa cap al futur digital.

Temps de lectura: 2 minuts Com a desenvolupador en el camp de la intel·ligència artificial, sovint em trobo amb una realitat que pot ser frustrant: la legislació és cada vegada més detallada i explícita. Els legisladors, especialment en regions com la Unió Europea, demanen molta informació tècnica sobre els projectes, exigint transparència i control sobre com es desenvolupen i utilitzen les aplicacions d’IA. Això és una resposta natural davant els temors sobre la privacitat, el biaix algorítmic i els possibles abusos tecnològics. I sí, la legislació és necessària, sobretot quan la IA comença a tenir un impacte profund en sectors com la salut, les finances i l’administració pública. Tanmateix, per molt explícites que siguin les lleis, la tecnologia tendeix a avançar molt més ràpidament que la regulació. Això és un fet que es fa evident cada cop més. Els recursos tècnics i les innovacions en IA permeten desenvolupar solucions que, en molts casos, poden esquivar les possibles restriccions legals. Per exemple, moltes legislacions exigeixen el respecte a la privacitat de les dades, però amb l’ús de tècniques com l’anonimització o l’agregació de dades, algunes aplicacions d’IA aconsegueixen complir formalment amb la llei, mentre que en realitat poden continuar extraient informació sensible de maneres inesperades. En la meva experiència, això em porta a una reflexió constant: és essencial tenir una legislació que protegeixi els drets dels ciutadans i establir límits sobre el que es pot fer amb la IA. Però, alhora, la naturalesa dinàmica i l’avanç ràpid de la tecnologia sovint deixen la regulació desfasada. He vist projectes que, tot i complir amb les normatives, tenen capacitats que encara no estan totalment contemplades pels reguladors. Això em fa pensar si la legislació actual, tot i ser necessària, és en realitat ineficaç per mantenir el ritme de la innovació. Un dels grans problemes és que la llei sol ser reactiva. Primer apareix la innovació, després s’identifiquen els riscos, i finalment es redacten lleis per intentar controlar aquests riscos. Però en aquest procés, la tecnologia ja ha evolucionat. Em trobo sovint que els projectes de IA desenvolupats sota certes restriccions inicials, més endavant poden trobar formes d’adaptar-se o superar aquestes restriccions gràcies a nous avenços tecnològics. Tot i així, no podem ignorar la necessitat de la regulació. Per molt ràpida que sigui l’evolució tecnològica, la protecció dels drets humans, la transparència i la responsabilitat són valors que hem de preservar. Però la meva preocupació és que, si no es troba una manera més flexible i proactiva de regular la IA, correm el risc de veure com les lleis es tornen obsoletes gairebé tan aviat com es redacten. A llarg termini, caldria una forma de regulació més adaptable i anticipativa, que tingui en compte no només els problemes actuals, sinó els futurs reptes que la IA podria plantejar. Conclusió És innegable que la legislació sobre IA és crucial per mantenir els drets dels ciutadans i assegurar una aplicació ètica de la tecnologia. Però la realitat és que la velocitat amb què la IA evoluciona fa que, sovint, aquestes normatives es quedin curtes. Això no vol dir que la regulació no sigui necessària, sinó que hem de trobar maneres de legislar de manera més àgil, capaç d’anticipar els futurs avenços i els reptes que la tecnologia ens portarà.

Temps de lectura: 3 minuts A mesura que la intel·ligència artificial (IA) es va integrant en més àmbits de la nostra vida, des del diagnòstic mèdic fins a la creació de contingut, ens trobem davant un dilema important: el creixent ús de la IA comporta un augment substancial en el consum d’energia. Aquest és un tema que, personalment, em genera moltes reflexions. Perquè, encara que la IA estigui fent coses increïbles per millorar sectors com la salut, la producció i l’educació, no podem ignorar el fet que el seu impacte mediambiental està creixent de forma exponencial. L’impacte energètic de la IA Per entendre la magnitud del problema, hem de pensar en la quantitat d’energia que consumeixen els processos d’entrenament dels grans models de IA. Cada vegada que entrenem un model de llenguatge com ChatGPT o un sistema de reconeixement facial, estem utilitzant potents unitats de processament gràfic (GPU) o unitats de processament tensorial (TPU), que requereixen quantitats enormes d’energia. De fet, un estudi publicat per la Universitat de Massachusetts va estimar que entrenar un sol model d’aprenentatge profund pot generar tant diòxid de carboni com cinc cotxes al llarg de tota la seva vida útil. Per tant, aquí sorgeix una preocupació comprensible: si continuem augmentant la capacitat i la potència dels nostres models d’IA, quin serà l’impacte ecològic d’aquests avenços? I és que a mesura que la IA es fa més sofisticada, també exigeix més recursos per entrenar-se i funcionar. Això ens situa davant d’un escenari on els beneficis socials i empresarials de la IA podrien venir amb un cost mediambiental no menyspreable. Però, realment és un problema sense solució? Tot i que aquestes xifres poden ser alarmants, crec que no hem de veure aquesta situació com un problema sense sortida. Si bé és cert que l’impacte energètic actual de la IA és significatiu, també és cert que la mateixa tecnologia que avui ens presenta aquest desafiament pot ser la clau per mitigar-lo en el futur. Una de les raons per creure-ho és l’evolució constant del hardware que impulsa aquests models. Les noves generacions de GPUs i TPUs estan dissenyades no només per ser més potents, sinó també per ser molt més eficients en termes de consum energètic. Això significa que, tot i que la IA requereixi més energia a curt termini, a mesura que millorem la tecnologia que l’impulsa, aquest impacte energètic es podria anar reduint. Les empreses tecnològiques com Nvidia o Google ja estan treballant en xips d’última generació que poden realitzar els mateixos càlculs complexos però consumint molta menys energia. L’autoregulació del consum d’energia de la IA Crec que és probable que la IA mateixa esdevingui una part de la solució en el futur, especialment en la manera com utilitzem els seus propis algoritmes per optimitzar processos industrials, xarxes elèctriques i sistemes de distribució d’energia. Les aplicacions d’IA ja s’estan utilitzant per optimitzar l’ús de recursos energètics, reduir el malbaratament en sectors com la manufactura i millorar l’eficiència de les cadenes de subministrament. Per exemple, les xarxes intel·ligents, o “smart grids”, utilitzen IA per preveure els pics de demanda d’electricitat i optimitzar la distribució d’energia en temps real. Això no només redueix l’energia malgastada, sinó que també fa possible integrar millor les fonts d’energia renovable, com l’energia solar o eòlica, dins dels sistemes d’energia tradicionals. D’aquesta manera, mentre la IA consumeix energia, també ens ajuda a consumir-la de manera més intel·ligent i eficient. El futur: una IA sostenible? Ara bé, aquesta transició cap a una IA més sostenible no succeirà d’un dia per l’altre. Necessitem un compromís clar per part de les empreses tecnològiques i dels governs per fomentar el desenvolupament de tecnologies més eficients energèticament. A més, és fonamental que ens assegurem que els nous avenços en IA no només siguin rendibles, sinó també respectuosos amb el medi ambient. Com ho veig, la qüestió no és si podem fer la IA més sostenible, sinó quan ho farem. Si continuem invertint en recerca i innovació tecnològica per millorar l’eficiència energètica de les infraestructures que impulsen la IA, estic convençut que podem trobar l’equilibri adequat entre el creixement tecnològic i la preservació del medi ambient. Conclusió Com a societat, estem en una cruïlla entre la innovació tecnològica i la protecció del medi ambient. L’impacte energètic de la IA és un repte real, però amb la tecnologia que estem desenvolupant i la nostra capacitat per adaptar-nos i innovar, és un repte que podem superar. L’evolució de les GPUs més eficients i l’ús d’algoritmes d’IA per optimitzar l’energia són passos en la direcció correcta. Al final, el futur de la IA no només dependrà de la seva intel·ligència, sinó també de la seva sostenibilitat.

Temps de lectura: 4 minuts Harmonitzar els estàndards d’ètica de la IA a nivell global és cada cop més important. A mesura que la intel·ligència artificial continua evolucionant, el seu impacte en diversos sectors del món és cada cop més pronunciat. La Unió Europea (UE) ha pres un paper destacat en l’establiment de pautes ètiques, amb un marc que posa èmfasi en la confiança, la transparència i el respecte pels drets humans. Però alinear aquests estàndards amb els dels països fora de la UE és crucial per crear un marc global cohesionat per a un desenvolupament responsable de la IA. Els reptes i oportunitats són diversos: les diferències en els marcs reguladors, les tensions geopolítiques i les perspectives culturals divergents sobre l’ètica poden complicar els esforços per harmonitzar els estàndards d’ètica de la IA. Tot i així, iniciatives com la Recomendació sobre l’Ètica de la IA de la UNESCO ofereixen possibles vies per superar aquestes bretxes. Tot seguit fem un cop d’ull a la complexitat d’harmonitzar els estàndards d’ètica de la IA entre la UE i la resta del món, analitzant l’estat actual, identificant els reptes clau i destacant les oportunitats per crear un enfocament unificat per al desenvolupament responsable de la IA. Situació actual dels estàndards d’etica de la IA Llei de la IA de la UE: un enfocament basat en el risc La UE ha assumit un paper destacat en la governança ètica de la IA amb la introducció de la Llei de la IA. Aquesta legislació adopta un enfocament basat en el risc, classificant els sistemes d’IA en diferents categories segons el risc que representin per als drets humans i la seguretat. Aplicacions d’alt risc: Estan subjectes a requisits estrictes, com ara mecanismes de supervisió, mandats de transparència i mesures de responsabilitat. Aplicacions de risc limitat: Han de complir obligacions bàsiques de transparència. Aplicacions de risc mínim: S’enfronten a una regulació mínima. Aquest enfocament escalonat pretén fomentar la innovació mentre s’assegura que els sistemes d’IA d’alt risc respectin les pautes ètiques i s’intentan mantenir sota control. Divergència en els marcs regulatoris Però, quan es comparen les regulacions de la UE amb la resta de països, sorgeixen diferències notables. Per exemple, als Estats Units s’inclina cap a compromisos voluntaris en lloc de mandats estrictes i se centra en la innovació i la flexibilitat, permetent a les empreses autoregular-se. En unes altres paraules,  les empreses són animades a desenvolupar les seves pròpies pautes ètiques sense enfrontar-se a regulacions rigoroses, mentre , com ja em vist, a la UE s’enforça el compliment obligatori amb requisits ètics detallats per a aplicacions d’alt risc. Naturalment. aquestes divergències creen reptes per a les empreses que operen internacionalment, ja que han de navegar per diferents marcs de compliment. Principis clau: confiança i transparència Tot i aixi, tenim similituds, la confiança i la transparència són principis essencials en l’ètica de la IA tant a la UE com als països fora de la UE. Confiança: Assegura que els sistemes d’IA siguin fiables, segurs i funcionin com s’espera. Genera confiança pública en les tecnologies d’IA. Transparència: Exigeix documentació clara de com els sistemes d’IA prenen decisions. Millora la responsabilitat, facilitant la identificació de biaixos o errors en els models d’IA. Tots dos principis juguen un paper crucial en fomentar la confiança pública i en el desenvolupament responsable de la IA a nivell global i ja és bona noticia que aquests principis siguin essencials i imprescindibles. Reptes en l’harmonització d’estàndards d’ètica de la IA a nivell global I quins són els obstacles, els reptes que ens trobem? Analitzem-los: Divergència reguladora i reptes de compliment Com ja em dit. un dels principals obstacles per a l’alineació dels estàndards d’ètica de la IA entre la UE i els països no comunitaris és la divergència reguladora. La Llei d’IA de la UE, amb el seu enfocament basat en el risc, és bastant diferent dels marcs més voluntaris de països com els EUA. Aquesta incoherència crea desafiaments significatius de compliment per a les empreses que operen a nivell internacional. Problemes geopolítics i relacions internacionals Naturalment, les tensions geopolítiques també afecten els esforços per alinear els estàndards d’ètica de la IA a nivell mundial. Les grans potències com la UE, els Estats Units i la Xina sovint tenen interessos en conflicte que dificulten el progrés col·laboratiu. Aquests dinàmiques geopolítiques compliquen l’establiment d’un marc global unificat per a l’ètica de la IA. Diversitat cultural i consideracions ètiques Les diverses perspectives culturals sobre l’ètica afegeixen una altra capa de complexitat als esforços d’harmonització globalja que estan profundament influenciades per les normes i els valors culturals, que varien considerablement d’una regió a una altra. El que es considera ètic en una cultura potser que no tingui tanta importancia per motius culturals o politics en una altre banda del món. Però encara hi ha un bri d’esperança, gràcies a iniciatives com la Recomendació sobre l’Ètica de la IA de la UNESCO , que ofereixen una via important per a l’alineació global en matèria d’ètica. Aquesta recomendació proporciona principis fonamentals que poden servir com a base per als països que volen desenvolupar els seus propis marcs ètics, ja que els seus  els principis clau inclouen els drets humans ( garantir que la IA els respecti i els promogui , la inclusivitat (fomentar la participació diversa en el desenvolupament de la IA) i la sostenibilitat ambiental (promoure solucions d’IA sostenibles i respectuoses amb el medi ambient). A més, hi han en marxa iniciatives multilaterals com el Partenariat Global sobre IA (GPAI), on s’estan creant plataformes per al diàleg i la cooperació internacional, que poden ajudar a superar els reptes ètics que sovint transcendeixen les fronteres nacionals. Conclusió El futur dels estàndards d’ètica de la IA depèn de la cooperació global. Harmonitzar aquests estàndards és essencial per garantir que la IA es desenvolupi de manera responsable i serveixi als interessos de la humanitat. Iniciatives com la UNESCO i col·laboracions internacionals poden ajudar a crear un marc global cohesionat que asseguri que la IA sigui transparent, fiable i respectuosa amb els drets humans a nivell

Temps de lectura: 3 minuts L’adopció de models d’intel·ligència artificial com ChatGPT està canviant la manera com les grans empreses treballen i competeixen en un mercat cada vegada més tecnològic. Aquests models estan sent utilitzats per automatitzar processos, millorar l’eficiència i oferir experiències més personalitzades als clients. Però  com les empreses estan integrant ChatGPT en les seves operacions diàries i els beneficis que això comporta? Automatització de Processos Una de les aplicacions més destacades de ChatGPT en l’àmbit empresarial és l’automatització de processos. Aquest model de llenguatge avançat pot gestionar tasques repetitives, com la resposta a correus electrònics, la generació de documents i la resolució de consultes bàsiques de clients. A través de la seva capacitat per comprendre i respondre en llenguatge natural, ChatGPT permet a les empreses alliberar recursos humans per centrar-se en tasques de major valor afegit. Per exemple, els equips de recursos humans poden utilitzar ChatGPT per filtrar sol·licituds de feina, programar entrevistes i fins i tot respondre preguntes freqüents dels empleats. O també, en el sector financer, els departaments d’atenció al client utilitzen ChatGPT per oferir assistència immediata als clients, resolent problemes comuns sense la necessitat d’intervenció humana. Tot procés corporatiu que segueixi uns passos pre-establerts o repetitius sols “robar” força temps dels empleats, generant pèrdues i frustració, i aquí l’automatització pot ser d’una ajuda importantíssima. Millora de l’Eficiència Operativa També integrar ChatGPT en les operacions diàries permet a les empreses millorar l’eficiència operativa de manera significativa. Aquest model d’IA pot analitzar grans volums de dades en temps real, proporcionant informació valuosa per a la presa de decisions. Per exemple, ChatGPT pot analitzar dades de vendes i suggerir ajustos en les estratègies de màrqueting o preus, optimitzant els ingressos i inversions en publicitat o similars. A més, la capacitat de ChatGPT per processar i comprendre dades en múltiples idiomes fa que sigui una eina essencial per a empreses amb operacions globals. Això no només redueix els costos operatius, sinó que també permet una resposta més ràpida i precisa a les demandes del mercat internacional. Experiències Personalitzades per als Clients Les empreses també estan utilitzant ChatGPT per oferir experiències més personalitzades als seus clients. Gràcies a la seva capacitat per analitzar el comportament i les preferències dels usuaris, ChatGPT pot generar recomanacions de productes o serveis ajustats a les necessitats específiques de cada client. Això millora la satisfacció del client i augmenta les possibilitats de fidelització. Per exemple, en el comerç electrònic, ChatGPT pot analitzar l’historial de compres d’un client i suggerir productes complementaris o ofertes especials, com ja fa anys fan alguns dels grans del sector, però ara a l’abast de grans i petits. En el sector dels serveis financers, pot ajudar els clients a gestionar les seves finances oferint consells personalitzats basats en les seves transaccions i patrons de despesa. Beneficis i Reptes L’adopció de ChatGPT per part de les empreses presenta diversos beneficis, incloent una major eficiència, costos operatius reduïts i la capacitat d’oferir experiències més personalitzades als clients. No obstant això, també presenta reptes importants, com la necessitat de garantir la privacitat de les dades dels clients i la seguretat de les interaccions amb la IA. Les empreses han d’assegurar-se que la integració de ChatGPT es faci de manera responsable, complint amb les normatives de protecció de dades i assegurant que la IA s’utilitzi de manera ètica. Això inclou la supervisió humana contínua per garantir que les respostes generades per la IA siguin adequades i que no es produeixin biaixos o errors que puguin afectar negativament els clients. Conclusió ChatGPT està canviant la manera com les empreses gestionen les seves operacions, millorant l’eficiència, automatitzant processos i oferint experiències personalitzades als clients. A mesura que aquestes tecnologies continuen evolucionant, és probable que veiem una adopció encara més gran de models d’IA com ChatGPT en diversos sectors empresarials, transformant la manera com les empreses interactuen amb els seus clients i competeixen en el mercat global.

Temps de lectura: 2 minuts ChatGPT-4 Turbo, l’última versió del popular model d’intel·ligència artificial d’OpenAI, està revolucionant el món empresarial. Aquesta versió ofereix millores significatives en velocitat, eficiència i capacitat de resposta, fet que la converteix en una eina ideal per a una àmplia gamma d’aplicacions empresarials. Des de l’automatització de l’atenció al client fins a l’anàlisi de dades i la millora de la productivitat, ChatGPT-4 Turbo està marcant la diferència en com les empreses operen i competeixen en el mercat actual. Automatització de l’Atenció al Client Una de les aplicacions més destacades de ChatGPT-4 Turbo és en l’àrea d’atenció al client. Gràcies a les seves millores en comprensió del llenguatge natural i la seva capacitat de generar respostes coherents i contextualitzades, moltes empreses estan adoptant ChatGPT-4 Turbo per automatitzar els seus serveis d’atenció al client. Això inclou la gestió de consultes bàsiques, la resolució de problemes comuns i fins i tot la gestió de reclamacions, permetent als equips humans centrar-se en casos més complexos. Aquesta automatització no només redueix els costos operatius, sinó que també millora l’experiència del client, ja que els usuaris reben respostes ràpides i precises a les seves preguntes. A més, la disponibilitat 24/7 de ChatGPT-4 Turbo assegura que les empreses poden oferir atenció contínua sense necessitat de recursos humans addicionals. Anàlisi de Dades Un altre aspecte clau de ChatGPT-4 Turbo és la seva capacitat per analitzar grans volums de dades i extreure’n informació útil. Les empreses estan utilitzant aquest model per processar dades estructurades i no estructurades, identificant patrons, tendències i anàlisis predictives que poden informar decisions estratègiques. Per exemple, ChatGPT-4 Turbo pot ser utilitzat per analitzar comentaris de clients, identificar àrees de millora en productes o serveis i proporcionar informació clau per a les campanyes de màrqueting. Aquesta capacitat d’anàlisi avançada ajuda les empreses a entendre millor les necessitats dels seus clients i a adaptar les seves ofertes per satisfer millor aquestes necessitats. Millora de la Productivitat ChatGPT-4 Turbo també està sent adoptat per millorar la productivitat interna de les empreses. A través de la seva capacitat per automatitzar tasques repetitives, com ara la generació de documents, resums de reunions, o fins i tot la redacció de correus electrònics, aquest model permet als empleats centrar-se en tasques de major valor afegit. A més, ChatGPT-4 Turbo pot actuar com a assistent virtual per a equips de treball, proporcionant suport en temps real, com ara l’accés ràpid a informació crítica, la programació de reunions o la gestió de tasques pendents. Aquestes funcionalitats contribueixen a un entorn de treball més eficient i col·laboratiu, cosa que, al seu torn, augmenta la productivitat global de l’empresa. Conclusions L’adopció de ChatGPT-4 Turbo per part de les empreses està transformant la manera com aquestes operen, competint en un mercat cada vegada més dinàmic i exigent. La seva aplicació en l’automatització de l’atenció al client, l’anàlisi de dades i la millora de la productivitat ofereix beneficis significatius, no només en termes de cost, sinó també en la qualitat i eficiència dels processos empresarials. A mesura que les empreses continuen explorant noves maneres d’integrar aquesta tecnologia en les seves operacions, és probable que veiem un impacte encara més gran de ChatGPT-4 Turbo en diversos sectors.

Temps de lectura: 2 minuts Els models multimodals estan revolucionant el camp de la intel·ligència artificial (IA) en permetre que les màquines processin simultàniament diferents tipus de dades com text, imatges i vídeo. Aquesta capacitat d’integrar diverses modalitats d’informació obre noves possibilitats per a aplicacions més avançades i contextualitzades. Què són els Models Multimodals? Els models multimodals, com el recentment llançat Gemma 2 de Google, són sistemes d’IA que poden entendre i processar diverses formes d’informació alhora. Mentre que els models tradicionals de IA es limiten sovint a una sola modalitat, com el text o la imatge, els models multimodals combinen dades de múltiples fonts per crear respostes més riques i complexes. Per exemple, un model multimodal pot rebre com a entrada una imatge i un text descriptiu, i utilitzar aquesta informació combinada per generar una resposta més completa o una predicció més precisa. Això és especialment útil en aplicacions com la cerca visual, la generació de contingut, l’anàlisi de xarxes socials i el diagnòstic mèdic, on la capacitat d’integrar diferents tipus de dades pot significar la diferència entre una solució mitjana i una excepcional. Exemples Pràctics d’Ús 1. Cerca Visual Els models multimodals permeten als usuaris realitzar cerques més complexes combinant text i imatges. Per exemple, en lloc de limitar-se a buscar “sabates blanques”, un usuari pot pujar una foto d’unes sabates específiques i afegir una descripció, com “sabates blanques amb taló alt”, per obtenir resultats molt més acurats. 2. Anàlisi de Xarxes Socials Les plataformes de xarxes socials com Instagram i Twitter generen dades que són simultàniament visuals i textuals. Els models multimodals poden analitzar aquestes dades de manera integrada per detectar tendències, predir comportaments dels usuaris o identificar contingut que esdevindrà viral. 3. Diagnòstic Mèdic En el camp de la salut, els models multimodals s’estan utilitzant per analitzar dades mèdiques complexes, combinant imatges de diagnòstic (com radiografies) amb dades de text (com registres mèdics o notes clíniques) per ajudar els metges a diagnosticar malalties amb més precisió. Beneficis dels Models Multimodals 1. Millora de la Precisió: La combinació de diverses fonts de dades permet als models fer prediccions i generar respostes amb una precisió molt més gran. 2. Major Contextualització: Els models multimodals poden entendre millor el context en què es produeix la interacció, oferint respostes més coherents i adaptades a la situació específica. 3. Aplicacions Més Riques: Les capacitats multimodals permeten el desenvolupament de noves aplicacions en àrees com l’educació, l’entreteniment i la medicina, on la integració de text, imatges i vídeo pot millorar significativament l’experiència de l’usuari. El Futur dels Models Multimodals El desenvolupament de models multimodals com Gemma 2 marca una nova era per a la intel·ligència artificial. A mesura que aquests models es perfeccionen i s’integren en més aplicacions, podem esperar una IA que entengui i respongui de manera més humana, fent-la cada vegada més útil en la nostra vida quotidiana. Aquesta evolució tecnològica no només promet millorar l’eficàcia de les eines d’IA, sinó que també obre la porta a noves maneres d’interactuar amb les màquines, on la comprensió i resposta seran cada vegada més naturals i contextualitzades. Conclusió Els models multimodals poden ser el futur de la intel·ligència artificial, amb la capacitat d’integrar diferents tipus de dades per oferir respostes més riques, precises i contextualitzades. A mesura que aquesta tecnologia continua evolucionant, veurem com transforma nombrosos sectors, des de la cerca visual fins a la medicina, millorant la manera com interactuem amb la tecnologia en la nostra vida quotidiana.

Temps de lectura: 2 minuts La pandèmia de la COVID-19 va accelerar l’adopció del treball remot a escala global, i la intel·ligència artificial (IA) ha tingut un paper crucial en aquesta transició. Les eines d’IA no només han facilitat el treball a distància, sinó que també han millorat la productivitat, la col·laboració i la gestió de projectes. Anem a veure com la IA està transformant el treball remot i els beneficis que aporta a aquesta forma de treball cada cop més adoptada per professionals de tot el món i totes les àrees. Millora de la Productivitat Les eines d’IA estan dissenyades per automatitzar tasques repetitives, alliberant temps per als treballadors perquè es puguin concentrar en tasques més complexes i creatives. Per exemple, els assistents virtuals basats en IA poden gestionar correus electrònics, programar reunions i fins i tot redactar documents. Plataformes com Microsoft Office 365 i Google Workspace han integrat funcions d’IA per suggerir respostes, organitzar tasques i proporcionar resums automàtics de documents, millorant així l’eficiència dels equips remots. Col·laboració Eficient La IA també ha millorat la col·laboració entre equips remots. Eines com Slack i Microsoft Teams utilitzen IA per facilitar la comunicació, traduir missatges en temps real i suggerir documents o recursos rellevants durant les converses. A més, els sistemes d’IA poden analitzar el comportament dels equips i suggerir maneres de millorar la col·laboració, identificant colls d’ampolla i oferint solucions personalitzades. Gestió de Projectes La gestió de projectes a distància pot ser un repte, conec força bé i de prop el tema, però la IA està canviant això. Eines com Asana i Trello utilitzen IA per fer seguiment del progrés dels projectes, assignar tasques de manera òptima i preveure possibles retards. Aquests sistemes poden analitzar dades històriques per predir problemes futurs i recomanar accions correctives abans que els problemes esdevinguin crònics, cosa que acaba passant. Suport Emocional i Benestar Un dels principals problemes del treball remot és que pot arribar a massa aïllar al treballador que d’una manera o una altra sempre necessita socialitzar amb els companys, som animals socials al final, però la IA pot ajudar oferint suport emocional. Algunes empreses grans han implementat xatbots d’IA per proporcionar suport psicològic i consells de benestar. Aquests sistemes poden detectar senyals d’estrès o ansietat en els missatges dels empleats i oferir recursos o recomanacions per gestionar aquestes emocions i aturant o minimitzant l’impacte negatiu que pot arribar a suposar. Reptes i Consideracions Tot i els beneficis, l’adopció de la IA en el treball remot també planteja reptes. La privacitat i la seguretat de les dades són preocupacions importants, especialment quan es tracta d’eines que monitoritzen el comportament i la salut dels empleats. Les empreses han de ser transparents sobre com es recopilen i utilitzen les dades, i assegurar-se que compleixen amb les regulacions de privacitat, comunicant sempre que es fa i com. Conclusió Hem vist com la IA està jugant un paper fonamental en la transformació del treball remot, millorant la productivitat, la col·laboració i la gestió de projectes o fins i tot com ajuda en el suport emocional a l’empleat. A mesura que aquestes tecnologies continuen evolucionant, és probable que vegin encara més innovacions que faran el treball remot més eficient i satisfactori per molts empleats. Crec que les empreses que adopten o adoptaran aquestes eines poden esperar beneficis significatius en termes de rendiment i benestar dels empleats, amb la consegüent millora en atracció i retenció del talent, disminució de l’absentisme i altres problemes clàssics a què s’enfronten molts departaments de recursos humans.