Òscar Junyent

Temps de lectura: 3 minutsEls agents d’IA han evolucionat molt més enllà de simples regles predefinides o sistemes de resposta automatitzada. Avui dia, els models més avançats no només processen informació i actuen, sinó que també raonen sobre els problemes, planifiquen i adapten les seves accions en temps real. Per fer-ho, utilitzen estratègies de raonament que els permeten ser més eficients, precisos i capaços de resoldre tasques complexes. En aquest article explorarem algunes d’aquestes estratègies i aprofundirem en com funcionen models avançats com DeepSeek-V2 i OpenAI-01. Estratègies de raonament en agents d’IA Quan parlem de raonament en IA, ens referim a la capacitat dels agents per prendre decisions basades en informació incompleta, planificar múltiples passos i ajustar-se a l’entorn en temps real. Algunes de les estratègies principals inclouen:  Raonament Pas a Pas (Chain of Thought – CoT): Aquesta tècnica permet als agents descompondre problemes complexos en passos més petits i resoldre’ls seqüencialment. És especialment útil per a problemes matemàtics, lògica o qualsevol tasca que requereixi pensament estructurat. Exemple: Resoldre un problema de càlcul pas a pas, en lloc de donar una resposta immediata sense justificació. Raonament Basat en Plans (Plan-and-Execute): Aquí, l’agent primer crea un pla global abans d’executar qualsevol acció. Ideal per a tasques complexes que requereixen múltiples passos coordinats, com la programació, la robòtica o l’automatització de processos. Exemple: Dissenyar un esborrany d’un document abans de començar a redactar-lo.  Raonament amb Auto-Reflexió (Self-Reflection): Alguns models moderns poden avaluar les seves pròpies respostes, detectar errors i corregir-los abans de donar una resposta final. Això millora la qualitat i fiabilitat de les decisions. Exemple: Revisar les respostes d’un chatbot per detectar contradiccions o errors abans d’enviar-les a l’usuari. Raonament Basat en Experiència (Experience-Based Reasoning): Aquesta estratègia permet als agents aprendre de l’experiència i millorar amb el temps, similar a un humà que aprèn a través de la pràctica. Això es pot fer mitjançant aprenentatge per reforç o tècniques de memòria a llarg termini. Exemple: Recordar les preferències de l’usuari i ajustar les seves respostes en funció d’interaccions prèvies. OpenAI-01 i DeepSeek-V2: models de raonament avançat Aquests dos models d’IA no només responen preguntes sinó que tenen capacitats avançades de raonament. 1. OpenAI-01: model basat en raonament i planificació OpenAI-01 és un model d’última generació que combina diverses estratègies de raonament, amb un enfocament fort en Plan-and-Execute i Self-Reflection. Com funciona? Desglossa problemes complexos en múltiples passos. Ajusta les seves respostes revisant possibles errors abans de respondre. Utilitza planificació explícita per a tasques de llarg abast. Útil per a: El raonament científic i tècnic.  La generació de codi i assistència en programació.  L’automatització de processos empresarials complexos. Exemple: OpenAI-01 pot generar un pla detallat per implementar un nou sistema informàtic en una empresa, ajustant els passos segons els requisits de l’usuari. 2. DeepSeek-V2: El model de raonament computacional avançat DeepSeek-V2 és un model enfocat en problemes matemàtics, ciències i lògica, amb una gran capacitat per fer deduccions complexes. Utilitza un enfocament de Chain of Thought combinat amb memòria a llarg termini, cosa que li permet recordar informació clau i utilitzar-la en processos de raonament seqüencials. Com funciona? Segueix una estructura de raonament clar i pas a pas. Pot realitzar càlculs complexos mantenint contextos de llarga durada. Utilitza memòria per aprendre de les seves pròpies respostes i millorar amb el temps. Útil per a: La resolució de problemes científics i matemàtics avançats. La deducció lògica i planificació estratègica. Aplicacions en intel·ligència financera i dades empresarials. Exemple: DeepSeek-V2 pot analitzar grans volums de dades financeres per detectar patrons ocults i predir tendències econòmiques. Per què aquests models marquen un abans i un després?   Els models com OpenAI-01 i DeepSeek-V2 representen un canvi de paradigma perquè: No només generen text o respostes immediates, sinó que planifiquen i raonen com un humà. Són capaços d’adaptar-se a tasques complexes i d’autocorregir-se per millorar la seva precisió. Fan que els agents d’IA siguin més autònoms i capaços de gestionar problemes reals. Aquests avanços obren la porta a sistemes d’IA més confiables i intel·ligents, capaços de prendre decisions estratègiques i gestionar processos complexos sense intervenció humana, on els agents d’IA han passat de ser simples generadors de text a veritables sistemes de raonament intel·ligent.

Temps de lectura: 3 minuts  L’Intel·ligència Artificial (IA) està evolucionant ràpidament, i cada cop sentim més a parlar dels agents d’IA. Però, què són exactament? I com prenen decisions? En aquest article explorarem el funcionament dels agents d’IA, el seu cicle de pensament, acció i observació, i introduirem el concepte de ReAct Approach, una de les metodologies més avançades en aquest àmbit. Què és un agent d’IA? Un agent d’IA és un sistema que pren decisions de manera autònoma per aconseguir un objectiu. A diferència dels models tradicionals d’IA (com el machine learning clàssic, que només classifica o fa prediccions), un agent pot interactuar amb el seu entorn, adaptar-se a noves situacions i millorar les seves accions basant-se en l’experiència. Podem trobar agents d’IA en moltes aplicacions del dia a dia: Assistents virtuals (com Siri o Alexa) Chatbots intel·ligents Sistemes de recomanació personalitzats Agents de videojocs i simulacions Robots físics autònoms (com els cotxes autònoms) El punt clau és que un agent d’IA no només processa informació, sinó que actua sobre l’entorn i aprèn d’aquestes accions. El cicle de pensament, acció i observació Per entendre com funciona un agent d’IA, hem de veure el seu cicle de presa de decisions, que es basa en tres fases:  Observació (Perception) : L’agent percep el seu entorn mitjançant sensors, càmeres, text o dades digitals. Aquesta informació li permet entendre què està passant. Exemple: Un cotxe autònom detecta que hi ha un semàfor vermell i un vianant creuant.  Pensament (Reasoning) : L’agent processa la informació rebuda i decideix què fer basant-se en algoritmes, regles o models d’aprenentatge. Exemple: El cotxe autònom analitza si ha de frenar o si pot seguir avançant segons el trànsit i les normes de circulació.  Acció (Action) : L’agent realitza una acció sobre l’entorn per complir el seu objectiu. Aquesta acció pot ser física (moure un robot) o digital (respondre en un xat). Exemple: El cotxe frena per evitar una col·lisió. Aquest procés es repeteix contínuament, creant un bucle de millora constant on l’agent va aprenent i optimitzant les seves accions.   L’evolució : el ReAct Approach: Raonament + Acció Una de les metodologies més avançades en agents d’IA és el ReAct Approach (Reasoning + Acting). Aquesta estratègia combina raonament explícit i acció immediata, en lloc de simplement seguir regles predefinides.  Com funciona? L’agent no només observa i actua, sinó que també explica i justifica les seves accions, i pot revisar i ajustar la seva estratègia en temps real basant-se en nous inputs de l’entorn. Això fa que sigui més flexible i adaptatiu en situacions complexes. Exemple: Un chatbot d’atenció al client no només respon preguntes, sinó que pot deduir quin problema té l’usuari i ajustar les seves respostes en conseqüència. Com que això és un tema que te molt de suc, en parlaré en propers articles. Per què són importants els agents d’IA? Els agents intel·ligents són clau per a moltes aplicacions actuals i futures: Automatització intel·ligent: Redueixen la necessitat d’intervenció humana en tasques repetitives. Adaptabilitat: No només segueixen regles fixes, sinó que aprenen i milloren. Interacció més natural: Fan que la comunicació home-màquina sigui més fluida i intuïtiva. Amb l’evolució de tècniques com el ReAct Approach, els agents d’IA seran cada cop més autònoms i eficients, obrint la porta a un futur on la IA no només executa ordres, sinó que també raona, aprèn i decideix per si mateixa. Aquests agents doncs representen un gran pas cap a sistemes autònoms capaços de prendre decisions, actuar i millorar-se contínuament. El seu cicle de pensament, acció i observació els permet interactuar amb el món de manera intel·ligent, i enfocaments com el ReAct Approach els fan encara més versàtils i adaptatius. En els propers anys, aquests agents es convertiran en part fonamental de l’automatització, la robòtica i la intel·ligència empresarial. La IA no només respondrà preguntes o generarà text, sinó que prendrà decisions estratègiques en temps real!

Temps de lectura: 2 minutsEl Mobile World Congress 2025 ha arribat amb un aire diferent. Si en edicions passades el MWC es caracteritzava pel seu espectacle tecnològic, grans anuncis i presentacions gairebé teatrals, aquest any l’ambient ha estat més pragmàtic. L’objectiu sembla clar: anar per feina. Menys show, menys rebombori mediàtic i més contingut de valor per als professionals del sector. Les grans empreses hi són, com sempre. Samsung, Huawei, Qualcomm, Google, Microsoft i les telecos tradicionals han mantingut la seva presència amb estands imponents i novetats, però sense aquella exageració visual i mediàtica d’altres anys. Menys focus en conceptes futuristes i més en solucions concretes. Les conferències han guanyat en profunditat i enfocament professional. En lloc d’esdeveniments plens de promeses abstractes sobre el futur, els ponents han parlat de casos d’ús reals, aplicacions empresarials i models de negoci viables. Això fa que el MWC 2025 sigui més útil per a les empreses que volen entendre cap on va la tecnologia i com aplicar-la avui, no d’aquí 10 anys. Com sempre, les grans marques tenen un lloc privilegiat. Però hi ha un contrast notable: o ets molt gran o ets molt petit. He vist startups i empreses emergents intentant fer-se un forat al 4YFN, però la presència de mitjanes empreses ha estat escassa. Aquesta absència fa pensar en com d’exigent és avui dia el mercat tecnològic: o jugues en la lliga dels grans o busques la teva oportunitat des de baix. El 4YFN continua sent el gran espai per a la innovació emergent. Aquí és on hi ha molt més moviment, on les startups busquen inversors i on es veuen idees fresques. Però competir aquí no és fàcil: el soroll de la innovació fa que sigui complicat destacar. Talent Arena: el nou espai que guanyarà pes : No he pogut assistir a l’espai Talent Arena, però tothom en parla com una de les àrees més interessants del congrés. És evident que el tema del talent tecnològic serà un dels grans reptes dels pròxims anys i, si segueix la mateixa trajectòria que el 4YFN fa uns anys, segurament veurem aquest espai guanyant protagonisme en futures edicions. El sector no només busca tecnologia, sinó també professionals capaços de fer-la realitat. En resum, crec que el MWC 2025 s’ha professionalitzat. Ja no es tracta tant de generar titulars espectaculars sinó de donar eines reals al sector tecnològic i empresarial. Les grans marques continuen dominant, les startups busquen el seu lloc i el talent comença a fer-se un espai propi. Potser el Mobile ha deixat enrere aquella època de grans espectacles tecnològics, però el que hem vist aquest any podria marcar una nova direcció més enfocada a la realitat del sector. I això, en el fons, potser és el que realment necessitem.

Temps de lectura: 3 minutsSi fa només un any parlàvem d’actualitzacions d’IA cada mes o cada trimestre, avui sembla que cada setmana hi ha nous anuncis d’OpenAI, Perplexity, Anthropic, Google i Meta. Funcions noves, millores en els models, integracions amb serveis populars, i fins i tot reestructuracions internes en aquestes empreses. Aquesta allau de novetats ens fa preguntar: per què la velocitat d’innovació en IA és tan alta? És realment el mercat qui l’està forçant? Quin serà el final d’aquesta cursa accelerada? Les grans empreses d’IA semblen competir no només per qui ofereix el millor model, sinó per qui acapara més titulars. OpenAI llança una funció nova? Perplexity respon amb una millora en la cerca web. Anthropic presenta Claude 3? Google s’afanya a llançar Gemini 2.0. Aquesta lluita no és casual: vivim en un moment on l’atenció del públic i la percepció de lideratge tecnològic són tan importants com el producte en si mateix. Això genera una pugna informativa, on cada empresa intenta marcar el ritme i establir l’agenda del sector. Però, més enllà de la comunicació, també és cert que la IA està vivint un dels seus moments de desenvolupament més accelerats. Els models milloren ràpidament gràcies a més dades, més potència computacional i nous enfocaments en el disseny de xarxes neuronals. Això fa que els avenços siguin constants i tangibles, no només una qüestió de màrqueting. Per què la velocitat d’innovació és tan alta? Hi ha diversos motius que expliquen per què les empreses d’IA estan en una cursa constant per innovar: Competència ferotge En un mercat encara obert i sense un líder absolut, qualsevol avantatge pot marcar la diferència. OpenAI no vol que Google es posi al capdavant, Google vol evitar que OpenAI i Microsoft li prenguin la posició, Anthropic i Perplexity intenten fer-se un lloc i Nvidia busca impulsar tota la indústria des de la infraestructura. Pressió dels inversors Les empreses d’IA han captat milions de dòlars en finançament i els seus inversors esperen resultats ràpids. Això força les empreses a mantenir un ritme de llançaments alt per demostrar que segueixen liderant la innovació i que tenen futur comercial. Adopció massiva i demanda empresarial Cada cop més empreses volen integrar IA als seus serveis. Això fa que les companyies d’IA hagin de llançar nous productes i millores per no perdre oportunitats de mercat. Si OpenAI no ofereix una funció útil per empreses, ho farà Google o Microsoft. Evolució tecnològica exponencial La combinació de millores en hardware (xips més eficients com els d’Nvidia) i en software (millors algorismes d’entrenament) està fent que els models d’IA millorin a una velocitat sense precedents. Així, el que veiem no és només una lluita per cridar més l’atenció, sinó una competició real per liderar el futur d’una indústria que pot redefinir-ho tot. És el mercat qui provoca aquesta pressió? Sí, i en gran part perquè les empreses encara no saben quin serà el model de negoci dominant en la IA. Hi ha moltes apostes obertes: Subscripcions premium? (ChatGPT Plus, Copilot Pro) Models d’IA integrats en serveis de pagament? (Microsoft 365 amb IA, Google Workspace AI) Monetització indirecta a través de recerca i publicitat? (Google Search amb Gemini, Perplexity AI) Les empreses han d’experimentar ràpidament per veure què funciona i no poden permetre’s quedar-se enrere en aquesta exploració. El resultat és una situació on la innovació no s’atura perquè ningú vol ser el que frena primer. Com acabarà aquesta cursa? Ara mateix crec que hi ha dos escenaris possibles: Consolidació i estabilització Algunes empreses es quedaran al capdavant i el ritme de novetats es reduirà a mesura que es consolidin models de negoci clars. Serà quan la IA es converteixi en una tecnologia més madura i integrada en el dia a dia de manera més estable. Fragmentació i especialització En lloc d’un líder absolut, podríem veure que les empreses d’IA es diversifiquen segons casos d’ús: OpenAI dominant la conversa i assistents virtuals, Google especialitzat en cerca, Anthropic en assistents empresarials, Perplexity en cerca alternativa, etc. Sigui com sigui, el que és segur és que el 2025 encara serà un any de creixement i novetats constants. Potser no veurem una frenada fins que la tecnologia s’estabilitzi o el mercat comenci a saturar-se. La velocitat amb què arriben noves funcions i models d’IA no és casualitat: és el resultat d’una competició ferotge entre les grans tecnològiques per liderar una indústria que encara està prenent forma. Aquesta pugna informativa i tecnològica respon a la necessitat de marcar el ritme del sector, captar inversions i trobar models de negoci sostenibles. Encara no sabem com acabarà aquesta cursa, però el que sí que està clar és que el ritme de canvis no afluixarà a curt termini. Si el 2023 va ser l’any en què la IA generativa es va popularitzar, i el 2024 el de la seva adopció massiva, el 2025 serà l’any en què es comencin a definir les regles del joc. Mentrestant, nosaltres només podem fer una cosa: estar atents i intentar entendre cap a on es mou aquest tsunami tecnològic.

Temps de lectura: 3 minutsLa intel·ligència artificial (IA) ha avançat a una velocitat impressionant, però aquest creixement ha portat amb si una pregunta incòmoda: com es gestionen els drets d’autor quan els models d’IA es basen en continguts creats per altres? Aquest 2025, les grans tecnològiques com OpenAI, Anthropic, Meta i Google s’enfronten a una onada de demandes que podrien establir precedents importants sobre l’ús de material protegit per a l’entrenament d’IA. Aquest article analitza el perquè d’aquestes disputes legals, què està en joc per a la indústria i com podria canviar el panorama de l’IA en els pròxims mesos. Per què ara? l’escalada de demandes contra les tecnològiques Durant els darrers anys, empreses com OpenAI han desenvolupat models cada cop més sofisticats com ChatGPT, utilitzant quantitats massives de dades per entrenar-los. Aquestes dades provenen de textos, imatges, vídeos i altres continguts de la web, però en molts casos, aquest material està protegit per drets d’autor. El problema és simple, però complex de resoldre: si una IA genera un text basat en un article de pagament d’un diari, una il·lustració inspirada en l’estil d’un artista concret o un resum d’un llibre sense permís, s’està vulnerant el dret d’autor d’aquella obra? El 2024 ja es van interposar diverses demandes contra OpenAI i altres companyies per aquest motiu, però aquest any la situació ha escalat. Els creadors de contingut exigeixen compensacions per l’ús del seu material, mentre que les empreses d’IA argumenten que el seu ús entra dins dels límits legals d’ús legítim (“fair use”). Els casos més rellevants del 2025 OpenAI vs. The New York Times El famós diari nord-americà The New York Times ha denunciat OpenAI per l’ús del seu contingut sense permís per entrenar models com ChatGPT. Aquest cas podria ser clau, ja que si el diari guanya, altres mitjans podrien seguir el mateix camí i demanar compensacions milionàries. Artistes i creadors contra les IA generatives Molts artistes visuals han denunciat empreses com Stability AI i Midjourney per haver creat models generatius d’imatges basant-se en obres protegides. Alguns han demanat que les seves obres siguin retirades de les bases de dades d’entrenament, però la pregunta és: és possible “desentrenar” una IA? Autors i editors lluiten pels drets dels llibres Diverses editorials han interposat denúncies contra OpenAI i Anthropic per haver utilitzat llibres protegits per copyright en l’entrenament dels seus models. Un cas interessant és el de George R.R. Martin (autor de “Joc de Trons”), que ha denunciat l’ús no autoritzat de les seves novel·les en IA generativa. Què hi ha en joc per a les empreses d’IA? Si aquestes demandes prosperen, les empreses tecnològiques podrien veure’s obligades a: Pagar compensacions massives als autors i propietaris de contingut utilitzat en l’entrenament. Modificar la manera en què entrenen els models, limitant les fonts de dades i reduint-ne l’eficàcia. Crear sistemes per “desentrenar” les IA quan es detecti que han utilitzat contingut protegit sense permís. Aquestes mesures podrien ralentir el desenvolupament de nous models d’IA i incrementar els costos d’entrenament, fent que només les grans corporacions puguin seguir avançant. Cap a una nova regulació global? El 2025 també serà un any clau per veure com els governs intervenen en aquesta qüestió. La Unió Europea ja treballa en noves normatives dins de l’AI Act, mentre que als Estats Units i al Regne Unit hi ha pressió per regular l’ús de continguts protegits en IA. Una de les possibles solucions que es discuteix és un sistema de llicències, on les empreses d’IA haurien de pagar per accedir a certs continguts protegits. Això podria semblar una solució justa, però també generaria desigualtats, ja que només les empreses amb més capital podrien entrenar models amb informació de qualitat. El 2025 serà un punt d’inflexió per a la indústria de la intel·ligència artificial. La manera com es resolguin aquestes disputes sobre drets d’autor determinarà si els models d’IA continuen evolucionant ràpidament o si la regulació i les demandes frenen el seu creixement. Sigui com sigui, les empreses d’IA hauran d’adaptar-se a un nou escenari on ja no podran entrenar models sense considerar les implicacions legals. Estem davant d’un dels debats més importants sobre IA i drets digitals del nostre temps, i només el temps dirà cap a on ens porta.

Temps de lectura: 3 minutsLa intel·ligència artificial (IA) està canviant la manera com consumim i produïm continguts audiovisuals. Aquesta tecnologia, que fins fa poc semblava una eina futurista, ja és una realitat en l’entreteniment, la producció de vídeo i la creació de continguts interactius. Aquest any, la fira Integrated Systems Europe (ISE), celebrada a Barcelona, ha servit d’escenari per presentar algunes de les innovacions més impressionants en aquest àmbit, moltes de les quals incorporen IA per oferir experiències més immersives i personalitzades. Després de veure de prop algunes d’aquestes novetats, és evident que la IA no només està millorant la qualitat tècnica dels continguts audiovisuals, sinó que també està redefinint com interactuem amb ells. Les tecnologies més impactants presentades a l’ISE 2025 L’ISE d’aquest any ha deixat clar que la IA és clau en el futur de l’audiovisual. Aquests són alguns dels avenços més destacats: Reconeixement facial i personalització de continguts Un dels grans protagonistes de la fira ha estat la tecnologia de detecció facial impulsada per IA. Aquesta eina permet analitzar en temps real les emocions i reaccions d’un espectador davant una pantalla o anunci, ajustant el contingut segons el seu estat d’ànim o preferències. Això pot ser una revolució per a la publicitat digital i els espais comercials, on es podran mostrar anuncis altament personalitzats segons el perfil de cada usuari. Generació de vídeos i efectes especials en temps real La IA també està entrant en el món del cinema i la producció de vídeo. Durant la fira, es van presentar sistemes que generen efectes visuals en temps real, reduint costos i temps de postproducció. Un exemple és la capacitat d’aplicar filtres avançats, canvis de fons i animacions sense necessitat d’una gran infraestructura tècnica. Això facilitarà la producció de continguts d’alta qualitat per a empreses i creadors independents, afegint un component democratitzador a l’industria. Traducció i doblatge automàtic amb IA Una altra innovació destacada ha estat la integració d’IA en traducció i doblatge automàtic. Algunes eines ja són capaces de sincronitzar perfectament la veu d’un actor en diversos idiomes sense perdre la seva expressió original. Això representa un gran avanç per a plataformes de streaming i productors de continguts globals, reduint costos i fent que les produccions siguin més accessibles. Realitat augmentada i hologrames interactius L’ISE 2025 també ha mostrat com la IA pot potenciar la realitat augmentada i els hologrames. Empreses tecnològiques han presentat pantalles hologràfiques que permeten interactuar amb personatges generats per IA, la qual cosa podria tenir un gran impacte en sectors com l’entreteniment, l’educació i el màrqueting. Què significa tot això per al futur de l’audiovisual? L’adopció de la IA en la indústria audiovisual no és només una millora tècnica; representa un canvi de paradigma en la manera com es creen i consumeixen continguts. Creadors més independents i més qualitat : Fins fa poc, produir contingut d’alta qualitat requeria grans pressupostos i equips especialitzats. Ara, amb la IA, fins i tot els creadors independents poden generar vídeos professionals amb eines automatitzades, reduint temps i costos.  Publicitat i entreteniment més personalitzats: La capacitat de la IA per analitzar el públic en temps real permet que els continguts s’adaptin millor a les necessitats de cada espectador. Això farà que tant la publicitat com l’entreteniment siguin més personalitzats i rellevants.  Nous formats d’interacció: Amb la realitat augmentada, els hologrames i els assistents virtuals generats per IA, la manera com interactuem amb continguts audiovisuals serà molt més immersiva i dinàmica. L’ISE 2025 ha deixat clar que la intel·ligència artificial no només està optimitzant processos dins del sector audiovisual, sinó que està redefinint com es creen i es consumeixen els continguts. Des de la personalització en temps real fins a l’automatització de la producció, la IA està democratitzant l’accés a eines audiovisuals d’alta qualitat. El futur de l’entreteniment serà més interactiu, més accessible i més intel·ligent, i la IA en serà la peça clau.

Temps de lectura: 3 minutsGoogle AI Studio és una de les últimes eines llançades per Google per facilitar el desenvolupament d’aplicacions d’intel·ligència artificial sense necessitat d’una gran infraestructura tècnica. Després d’unes primeres proves amb la plataforma, crec que Google ha creat una eina potent i accessible que pot ser molt útil tant per a desenvolupadors com per a empreses que volen integrar IA de manera eficient. Arranquem, què és Google AI Studio? Google AI Studio és una plataforma en línia de Google dissenyada per permetre als desenvolupadors explorar, provar i integrar models d’intel·ligència artificial de manera senzilla i eficient. Aquesta eina està especialment enfocada a la utilització dels models Gemini, l’última generació d’IA de Google, que poden entendre i generar text, codi i altres tipus de contingut. L’objectiu principal de l’eina és simplificar el desenvolupament i permetre que tant enginyers com professionals d’altres àmbits puguin aprofitar el potencial de la IA en les seves solucions. Primeres impressions: el millor i el que pot millorar Quins son els punts forts: Interfície intuïtiva: Google AI Studio està molt ben dissenyat perquè qualsevol usuari, fins i tot sense experiència tècnica en IA, pugui fer proves ràpides. La navegació és senzilla i la integració amb altres serveis de Google (com Google Cloud) és pràctica. Accés fàcil a models avançats: La plataforma permet treballar directament amb Gemini, cosa que garanteix resultats de qualitat i adaptats a diferents necessitats. Entorn sense necessitat de codi: Una de les grans avantatges és que pots experimentar amb models d’IA sense programar, fent que sigui ideal per a equips de màrqueting, creatius o empreses que volen explorar l’IA sense desenvolupar models des de zero. Configuració personalitzada: Es poden modificar paràmetres com el to de la resposta, la creativitat o el nivell de detall per adaptar el model a diferents usos. Integració directa amb API: Si vols portar les proves a un entorn real, pots desplegar models fàcilment mitjançant APIs i connectar-los amb aplicacions existents. Accés gratuït limitat: Google AI Studio ofereix un accés inicial gratuït amb certes limitacions, i permet escalar a solucions més avançades amb Google Cloud AI. Proves en temps real: Permet als usuaris introduir text i obtenir respostes immediates del model per entendre com funciona i ajustar-lo segons les necessitats del projecte. I quins aspectes poden millorar: Limitacions en personalització: Tot i que permet proves ràpides, si busques una personalització profunda dels models, és probable que necessitis una infraestructura més avançada a Google Cloud AI. Dependència de l’ecosistema de Google: L’eina funciona molt bé dins de l’ecosistema de Google, però si la teva empresa treballa amb serveis d’altres proveïdors, potser trobaràs algunes limitacions d’integració. Restriccions en la versió gratuïta: Com passa amb moltes eines d’IA, algunes funcionalitats més avançades estan restringides a plans de pagament o a ús dins de Google Cloud. Possibles usos de google ai studio Google AI Studio té múltiples aplicacions, des de la creació de chatbots intel·ligents fins a la generació de contingut. Alguns dels usos més interessants inclouen: Creació de chatbots personalitzats: Empreses que necessiten assistents virtuals poden entrenar un model ràpidament i integrar-lo en la seva web o aplicació de servei al client. Anàlisi de dades i insights predictius: Les empreses poden utilitzar la IA per analitzar patrons en dades de clients i obtenir recomanacions sobre estratègies de negoci. Prototipat ràpid d’aplicacions amb IA: Els desenvolupadors poden fer proves ràpides amb models d’IA abans d’integrar-los en aplicacions més complexes. Generació i resum de continguts: Professionals del màrqueting poden utilitzar Google AI Studio per generar esborranys d’articles, resums o continguts optimitzats per SEO de manera més eficient. Una eina potent per explorar la ia sense complicacions En resum, Google AI Studio és una eina molt útil per aquells que volen explorar i integrar IA sense necessitat de configurar servidors o entrenar models des de zero. És especialment recomanable per professionals de negocis, desenvolupadors i creadors de contingut que volen experimentar amb IA de manera senzilla. Tot i que encara té algunes limitacions, sobretot en la personalització avançada, el seu potencial és enorme. Si estàs buscant una manera pràctica de començar amb la IA sense grans inversions de temps ni diners, Google AI Studio pot ser una molt bona opció.

Temps de lectura: 3 minutsEstem treballant de nou en alguns projectes per empreses del sector turístic, que sembla que revifa. Això m’ha fet reflexionar i informar-me de com la IA està canviant la manera com planifiquem, gestionem i vivim el turisme. Si bé sempre hem pensat en la IA com una eina per automatitzar tasques o analitzar dades, avui ja està transformant el sector turístic en aspectes molt més profunds. Gràcies als avenços recents, aquesta tecnologia està ajudant a preveure el comportament dels visitants, optimitzar l’oferta turística i millorar l’experiència dels viatgers de manera personalitzada i sostenible. És una gran oportunitat per a empreses, institucions i viatgers. I el millor de tot? Això només és el principi. Dades en temps real per un turisme més eficient Un dels grans avantatges que la IA aporta al turisme és la capacitat d’analitzar dades en temps real per entendre millor els patrons de moviment dels visitants. En ciutats i destinacions turístiques populars, això significa poder anticipar aglomeracions, optimitzar serveis i reduir l’impacte en el medi ambient, gràcies a sistemes basats en IA, és possible analitzar les reserves d’hotels, la compra de bitllets de transport i fins i tot l’afluència a atraccions turístiques per recomanar als viatgers els millors moments per visitar cada lloc. Això evita situacions incòmodes com espais massificats i ajuda els gestors turístics a distribuir millor els recursos. A més, en moments de crisi o emergències, com les viscudes malauradament fa poc, aquesta capacitat de predicció permet reaccionar amb més rapidesa i adaptar-se als canvis immediats, oferint alternatives als turistes o reforçant serveis allà on calgui. Experiències personalitzades: el viatge fet a mida Si alguna cosa ha canviat en la manera de viatjar en els darrers anys és la necessitat de personalització. Els viatgers volen experiències adaptades als seus interessos, i la IA és la millor eina per fer-ho possible. Actualment, moltes plataformes utilitzen IA per oferir recomanacions personalitzades basades en els gustos, hàbits i experiències prèvies dels viatgers. Això significa que, en lloc de rebre suggeriments genèrics, un viatger pot obtenir rutes dissenyades específicament per a ell, amb propostes d’activitats, restaurants i llocs d’interès que realment li encaixin. Fins i tot hi ha assistents virtuals capaços de crear itineraris sobre la marxa, adaptant-los en funció del temps disponible, el clima i les preferències de cada persona. Això converteix la IA en el millor guia turístic que es pugui imaginar: un que aprèn i millora les recomanacions cada vegada que l’utilitzem. Turisme més sostenible i intel·ligent Més enllà de l’experiència del viatger, la IA també juga un paper fonamental en la sostenibilitat del turisme. Un dels grans reptes del sector és reduir la petjada ecològica sense comprometre la qualitat de l’experiència i, gràcies a l’IA, els destins turístics poden optimitzar el consum de recursos com l’aigua i l’energia en funció de la demanda real, ajustar el transport públic per reduir emissions o fins i tot predir quines zones necessiten mesures de conservació per evitar la sobreexplotació. També facilita una millor planificació urbanística. Saber com es mouen els turistes permet dissenyar rutes alternatives que descongestionin punts turístics massificats i ajudin a distribuir els visitants de manera més equilibrada i protegir el patrimoni cultural i natural , que és un dels cavalls de batalla habitual en el debat que moltes ciutats tenen sobre com gestionar el turisme que reben. El futur del turisme amb IA: un camí d’oportunitats Encara que alguns puguin veure la IA com una eina que “deshumanitza” l’experiència de viatjar, crec que no és del tot cert. Ens permet que els viatges siguin més personalitzats, eficients i sostenibles, posant les necessitats dels viatgers i les comunitats locals al centre de l’estratègia turística. El 2025 podria ser l’any en què aquesta transformació es consolidi i vegem com la IA no només optimitza processos, sinó que redefineix el turisme en la seva essència. Amb eines més intel·ligents, experiències més adaptades i una gestió més sostenible, la IA està convertint els viatges en alguna cosa més que un simple desplaçament: en una experiència realment connectada amb els nostres desitjos i amb el món que ens envolta.

Temps de lectura: 3 minutsAmb el retorn de Donald Trump a la presidència dels Estats Units, la direcció de les polítiques tecnològiques nord-americanes, inclosa la IA, podria experimentar un gir significatiu. L’administració Trump és coneguda per prioritzar l’autosuficiència i la competitivitat nacional, i això planteja preguntes sobre com aquestes prioritats afectaran l’adopció global de la IA, especialment a Europa. Anem a veure com pot impactar en el nostre dia a dia. Una política d’IA orientada al proteccionisme? Trump ja ha deixat clar en el passat que la seva agenda tecnològica té un fort component nacionalista, amb mesures com aranzels a la tecnologia estrangera i incentius per a la fabricació local. Si aquesta mentalitat es trasllada al sector de la IA, és probable que veiem: Inversions massives en la IA nord-americana: Podria augmentar el finançament per a empreses locals i projectes d’IA, amb l’objectiu de mantenir el lideratge global i competir amb la Xina. Restriccions a l’exportació de tecnologies clau: L’administració podria limitar l’accés internacional a components essencials per al desenvolupament de la IA, com xips avançats, una mesura que ja hem vist amb les sancions a Huawei. Aquestes polítiques poden intensificar la divisió tecnològica entre els EUA i la resta del món, dificultant la col·laboració internacional i afectant directament Europa. Com pot afectar això a Europa? Europa, amb iniciatives com l’AI Act, ha pres una posició forta en regular la IA amb normes ètiques i transparents. Tot i això, l’enfocament més agressiu i orientat al mercat de Trump podria generar tensions en diversos àmbits: Retard en la col·laboració tecnològica: Si els EUA adopten una postura més proteccionista, Europa podria tenir menys accés a tecnologies clau desenvolupades a Amèrica, alentint la implementació d’IA en sectors clau. Desafiaments comercials: Aranzels o restriccions en l’exportació d’eines i components d’IA nord-americans podrien fer augmentar els costos dels projectes europeus, afectant especialment les petites i mitjanes empreses. Contrastos en la regulació: Mentre Europa busca una regulació estricta de la IA, els EUA podrien optar per polítiques més laxes per afavorir la innovació. Això podria fer que les empreses tecnològiques prefereixin desenvolupar-se al mercat nord-americà, creant un desequilibri global. Impacte en el desenvolupament global de la IA El retorn de Trump podria accelerar la carrera global per la supremacia en IA. Això tindria un impacte tant positiu com negatiu: Més inversions i competència: Les mesures per potenciar la IA als EUA podrien forçar Europa a intensificar les seves inversions en tecnologia per no quedar enrere. Això podria ser positiu per fomentar la innovació. Desconnexió tecnològica: Una estratègia basada en la fragmentació i el proteccionisme podria frenar el desenvolupament global de la IA, ja que les tecnologies i les normes no serien compatibles entre regions. Europa pot liderar amb un enfocament diferent? Tot i els reptes que suposaria una administració Trump més enfocada al nacionalisme tecnològic, Europa té una oportunitat per liderar amb una estratègia centrada en l’ètica, la col·laboració i la sostenibilitat. Això podria incloure: Inversions locals: Potenciar iniciatives d’IA europees per reduir la dependència de tecnologies externes. Aliances internacionals: Establir acords amb altres regions, com Àsia, per mantenir la cooperació global. Promoció de valors compartits: Europa pot ser un exemple de com l’ètica i la innovació poden coexistir, atraient empreses que valorin aquest enfocament. El desplegament de la IA durant l’administració Trump podria marcar un abans i un després en la manera com les grans potències gestionen aquesta tecnologia. Per a Europa, això pot ser tant un repte com una oportunitat per reforçar el seu lideratge en regulació i innovació responsable. El 2025 serà, sens dubte, un any clau per veure com aquestes dinàmiques es despleguen i redefineixen el panorama global de la intel·ligència artificial.

Temps de lectura: 2 minutsDurant unes setmanes he tingut l’oportunitat de provar Gemini 2.0, el nou model d’IA de Google, que promet redefinir el mercat. Aquesta experiència m’ha servit per comprovar quins són els seus punts forts, els seus límits i com es compara amb dos grans competidors del moment: GPT-4o d’OpenAI i Claude 3.5 d’Anthropic. Si estàs pensant en utilitzar Gemini 2.0 per treball, projectes personals o curiositat, aquí tens una visió pràctica de com es comporta. Punts forts: per què destaca Gemini 2.0? Multimodalitat sense fissures: Gemini 2.0 integra text, imatges i vídeos de manera natural. Pots pujar una foto d’un producte, demanar descripcions detallades i generar contingut relacionat. Aquesta funcionalitat és molt més fluida que la de GPT-4o, que encara és menys avançada en aquest aspecte. Recerca en temps real: Gemini 2.0 inclou de manera nativa capacitats de recerca en temps real, molt útils per respondre a preguntes basades en informació recent. Això el fa més competitiu en entorns dinàmics, com notícies, en comparació amb GPT-4o. Adaptabilitat del to: Una altra característica destacada és la capacitat d’ajustar el to de les respostes segons la situació, mantenint sempre un nivell de qualitat alt. Punts febles: encara queda camí per recórrer Detalls tècnics limitats: En respostes que requereixen molta profunditat, Gemini no aconsegueix arribar al nivell de GPT-4o, que és més consistent en temes tècnics i acadèmics. Temps de resposta en multimodalitat: Algunes sol·licituds amb imatges o vídeos triguen més temps del que seria ideal, cosa que pot ser un inconvenient en moments de pressió. Idiomes menys comuns: Tot i que funciona bé amb idiomes principals, no és tan consistent en català o altres llengües menys utilitzades, cosa que GPT-4o gestiona millor. Comparativa amb els competidors 1. GPT-4o (OpenAI): Avantatges: Model robust i fiable per tasques tècniques complexes. Excel·leix en respostes acadèmiques i professionals, amb un bon suport per a idiomes minoritaris. Desavantatges: Limitacions en multimodalitat i menys capacitat d’adaptació al to del contingut. 2. Claude 3.5 (Anthropic): Avantatges: Excel·lent en explicar conceptes complexos de manera clara i fàcil. Gran rendiment en tasques creatives i col·laboratives. Desavantatges: Capacitat limitada en treball multimodal i menys precisió en la recerca en temps real. Per tant podem resumir que la multimodalitat de Gemini supera la dels competidors, però encara queda darrere de GPT-4o en profunditat i de Claude 3 en claredat explicativa. Gemini 2.0 és una aposta interessant per a aquells que necessiten treballar amb contingut multimodal o busquen eines d’IA capaces d’adaptar-se a diferents contextos. Tot i això, no és ideal per a tasques molt tècniques o per a treballar en idiomes menys comuns, on GPT-4o continua sent més consistent. Si Google manté aquest ritme d’innovació, Gemini pot convertir-se en una eina clau el 2025. Recomano provar-lo si busques una IA pràctica, adaptable i ben enfocada en l’experiència multimodal.