Salta al contingut

El meu Atelier Virtual

Cafè virtual

AnatomIA

Un recorregut interactiu per explorar conceptes d’IA i reflexionar sobre com la fem servir.

AnatomIA

El meu mapa per entendre la IA

Una persona interpreta des del que viu. Un model de llenguatge relaciona dades amb patrons apresos per generar una resposta.

Tria una pestanya per explorar cada part.

Què veu la IA?

Què hi veus tu?

Abans de continuar, observa l’escena durant uns segons.

Una dona surt d’una casa amb façana clara, porta de fusta, finestra i plantes, amb llum càlida.

Les etiquetes són exemples predefinits. Aquest experiment no analitza la imatge en temps real.

Què ens aconsella SofIA?

Un consell per fer servir la IA sense deixar de pensar pel teu compte.

SofIA

SofIA · creada amb IA, guiada pel criteri humà.

Dues maneres de respondre a una pregunta

AspectePersonaEsquema d’un cervell humà amb connexions i un detall ampliat de neurones i sinapsis.IAModel de llenguatgeXarxa artificial amb nodes, capes i un flux d’entrada i sortida de dades.
Què repSentits, cos i entorn.Dades i instruccions de la tasca.
En què es basaMemòria, emocions i context viscut.Patrons de l’entrenament i context disponible.
Com responInterpreta des de la seva experiència.Genera una resposta a partir de patrons i probabilitats.
Qui decideixValora la resposta i assumeix les conseqüències.El seu resultat requereix valoració humana.

Comparació simplificada. Una xarxa artificial no reprodueix l’experiència d’una persona.

De la pregunta a la resposta

  1. Què necessitem obtenir.

  2. Com formulem la petició.

  3. Quina informació posem a disposició.

  4. Quines instruccions reutilitzem per a aquesta tasca.

  5. Quin sistema processa la informació.

  6. Quines accions pot fer.

  7. Com accedeix a altres recursos.

  8. Quin resultat genera i què pot fallar.

  9. Què comprovem abans de fer-lo servir.

La ruta s’adapta a la tasca. Les eines i connexions són opcionals i poden aportar context abans o durant la generació.

On continua intervenint la persona

El criteri no s’automatitza.

Intenció
Definir per què fem la pregunta.
Context
Aportar el que falta i situar la resposta.
Interpretació
Donar sentit a la resposta des de l’experiència i el context.
Revisió
Contrastar dades, fonts i supòsits.
Decisió
Triar què fer servir i què descartar.
Responsabilitat
Respondre per com apliquem el resultat.

Què és un token

Una unitat amb què un model processa el text. Pot ser una paraula, part d’una paraula o un signe.

Per continuar explorant

Quan s’activa una acció

Hooks

Una acció configurada que s’activa quan es produeix un esdeveniment del flux, per exemple abans o després d’utilitzar una eina.

Per a què serveix

Vincular una comprovació o un avís a un moment concret del procés.

Què convé revisar

El funcionament depèn de l’entorn i de la configuració. Cal entendre quina acció executa i revisar-ne el resultat.

Exemple

Després d’editar un fitxer, executar una comprovació del format.

Hooks · Claude Code ↗

Com es connecta i consulta

Connector

El pont que permet accedir a una aplicació o font de dades.

Per a què serveix

Connectar una carpeta de documents per consultar arxius.

Què convé vigilar

Revisar els permisos: què pot llegir, modificar o enviar.

Exemples

Una carpeta d’arxius accessible mitjançant un connector.

Com li parlem

Token

Una unitat amb què un model processa el text. Pot ser una paraula, part d’una paraula o un signe.

Per a què serveix

Mesurar la quantitat de text que processa o genera el model.

Què convé vigilar

Una paraula no equival sempre a un token. La divisió depèn del model i de l’idioma.

Exemples

Una paraula llarga pot ocupar diversos tokens. També es processen signes de puntuació.

Documentació d’OpenAI ↗

Com li parlem

Prompt

La instrucció que donem a un model per orientar la seva resposta.

Per a què serveix

Definir la tasca, l’objectiu, el to o el format.

Què convé vigilar

Un bon prompt no garanteix una bona resposta. El context i la comprovació també compten.

Ho provo a Prompt Control →

Exemple

«Resumeix aquest informe en cinc punts.»

Com li parlem

Context

La informació que rep la IA per entendre la situació.

Per a què serveix

Donar al model els elements necessaris per respondre de manera més pertinent.

Què convé vigilar

Un context incomplet, massa llarg o erroni pot orientar la resposta en la direcció equivocada.

Exemple

Un correu d’una clienta i les condicions de la seva comanda.

Com li ensenyem

Skill

Un conjunt d’instruccions especialitzades que podem reutilitzar.

Per a què serveix

Indicar a la IA com fer un tipus de tasca de manera coherent.

Què convé vigilar

Una skill guia el comportament, però no substitueix el model ni el criteri humà.

Exemple

Una guia reutilitzable per preparar resums amb una estructura fixa.

Qui respon

IA

El terme general per a sistemes capaços de fer algunes tasques associades a la intel·ligència humana.

Per a què serveix

Analitzar, predir, generar, classificar o automatitzar, segons el sistema utilitzat.

Què convé vigilar

Les IA no funcionen totes de la mateixa manera ni tenen les mateixes capacitats.

Exemple

Un sistema que identifica objectes en fotografies.

Qui respon

LLM

Un LLM és un tipus de model centrat a comprendre i generar llenguatge. LLM descriu una categoria, no una marca.

Exemples

La família GPT és un exemple de models de llenguatge. ChatGPT és l’aplicació des de la qual interactuem amb models.

Documentació d’OpenAI ↗

Per a què serveix

Comprendre i generar llenguatge, resumir, reformular, analitzar o conversar.

Què convé vigilar

Produeix una resposta plausible segons el seu funcionament, que no sempre coincideix amb la veritat.

Qui respon

Model

Un sistema entrenat per produir resultats a partir de dades. Un LLM és un tipus de model.

Exemples

GPT-6.1 Sol és un model concret disponible a ChatGPT Work i Codex. Un model que classifica imatges també és un model, però no necessàriament un LLM.

Documentació d’OpenAI ↗

Per a què serveix

Interpretar la informació rebuda i produir una predicció o una resposta.

Què convé vigilar

Els models no tenen les mateixes capacitats, precisió ni límits.

Qui respon

IA local

Una IA que funciona al nostre propi equip o servidor.

Per a què serveix

Tractar dades sense haver-les d’enviar necessàriament a un servei extern.

Què convé vigilar

La privacitat no implica simplicitat. Cal gestionar l’equip, el manteniment i la seguretat.

Exemple

Un model instal·lat i executat en un portàtil.

Com actua

Agent

Un sistema capaç d’encadenar accions per assolir un objectiu.

Per a què serveix

Planificar, utilitzar eines, consultar informació i executar diversos passos.

Què convé vigilar

Com més autonomia li donem, més importants són els límits i els controls.

Ho exploro a Human in the Loop →

Exemple

Buscar un arxiu, preparar un esborrany i esperar la teva validació.

Com actua

Workflow

Seqüència de passos per completar una tasca. Pot ser manual, parcialment automatitzada o automàtica.

Per a què serveix

Estructurar un procés i automatitzar algunes accions repetitives.

Què convé vigilar

Automatitzar un mal procés no el millora.

Exemple

Rebre un formulari, classificar la sol·licitud i avisar una persona.

Com actua

Tool

Una funció que la IA pot utilitzar per actuar més enllà de la conversa.

Per a què serveix

Cercar, calcular, llegir un fitxer, enviar informació o activar una acció.

Què convé vigilar

Cal controlar què pot fer i a quines dades pot accedir.

Exemple

Una calculadora que obté el total de diverses xifres.

Com es connecta i consulta

API

Una interfície que permet comunicar-se a dos programes.

Per a què serveix

Intercanviar dades o activar funcions entre aplicacions diferents.

Què convé vigilar

Els permisos, les dades que s’intercanvien i la seguretat dels accessos.

Exemple

Una aplicació consulta a una altra l’estat d’una comanda.

Com es connecta i consulta

MCP

Un protocol que estandarditza la connexió entre una IA, eines i fonts de dades.

Per a què serveix

Connectar sistemes diferents sense crear cada integració des de zero.

Què convé vigilar

La connexió ha d’estar controlada. Qui accedeix a què, quan i amb quins permisos.

Exemple

Un servidor ofereix eines per consultar arxius mitjançant MCP.

Com es connecta i consulta

RAG

Un mètode que cerca informació abans de generar la resposta.

Per a què serveix

Fer que la IA respongui a partir de documents o coneixements específics.

Què convé vigilar

Si la informació recuperada és incorrecta o incompleta, la resposta també pot ser-ho.

Ho exploro a Research Flow →

Exemple

Buscar fragments d’un document per donar suport a una resposta.

Què obtenim

Resultat

El que produeix el sistema al final del procés.

Per a què serveix

Text, anàlisi, recomanació, fitxer, decisió intermèdia o acció.

Què convé vigilar

Un resultat ben redactat no és necessàriament correcte.

Exemple

Un resum amb els punts principals d’un informe.

Què obtenim

Hallucination

Quan la IA genera informació plausible, però falsa o inventada.

Per a què serveix

No és una funció. És un risc que convé conèixer.

Què convé vigilar

Com més important sigui la informació, més necessari és comprovar les fonts.

Ho exploro a AI Quality Check →

Exemple

Una referència bibliogràfica inventada que sembla autèntica.

Criteri humà

Guardrails

Les regles i els controls que delimiten el que pot fer la IA.

Per a què serveix

Limitar accions, accessos o determinats comportaments del sistema.

Què convé vigilar

Redueixen els riscos, però mai no els eliminen del tot.

Exemple

Demanar autorització abans d’enviar un correu.

Criteri humà

Human in the loop

Una persona intervé en un moment clau del procés.

Per a què serveix

Comprovar, corregir, decidir o autoritzar una decisió abans que produeixi els seus efectes.

Què convé vigilar

La persona ha d’intervenir on el seu criteri aporti valor.

Ho exploro a Human in the Loop →

Exemple

Revisar un esborrany i aprovar-lo abans d’enviar-lo.

Aquest web inclou material audiovisual creat amb IA.