Glossari A–Z

Glossari d’IA

47 termes explicats en llenguatge planer. Toca’n qualsevol per veure exemples i termes relacionats.

Agent d’IA: Sistema d’IA que no només respon, sinó que fa passos pel seu compte per completar una tasca: cercar al web, omplir un formulari, fer servir altres aplicacions. Convé supervisar-lo, perquè es pot equivocar quan actua.
Ajust fi (fine-tuning): Entrenament addicional d’un model existent amb exemples concrets per especialitzar-lo en una tasca o un estil.
Alfabetització en IA: Coneixements bàsics per fer servir la IA amb criteri: què pot fer, els seus límits i els seus riscos. El Reglament europeu d’IA l’exigeix al personal de les organitzacions que fan servir sistemes d’IA (art. 4).
Al·lucinació: Quan una IA presenta com a certa una informació inventada o incorrecta, sovint amb total seguretat. Per això cal comprovar dades, xifres i cites.
API: Porta d’accés perquè un programa faci servir els serveis d’un altre. Les empreses d’IA venen l’accés als seus models per API perquè altres aplicacions els integrin.
ATS (sistema de seguiment de candidatures): Programari amb què algunes empreses reben, ordenen i filtren currículums. Un CV clar i amb el vocabulari de l’oferta és més fàcil de processar.
Biaix: Tendència d’un model a donar respostes desequilibrades o injustes, sovint heretades de les dades amb què es va entrenar.
Cercador amb IA: Eina que respon la teva pregunta amb un text redactat i enllaços a les pàgines d’on surt cada dada, en comptes d’una simple llista de resultats.
Clau d’API: Codi secret que identifica el teu compte davant d’un servei d’IA per usar-lo des d’altres programes. Qui la tingui pot gastar en nom teu: no la comparteixis.
Codi obert: Programari amb el codi font públic, que es pot consultar, modificar i compartir segons la seva llicència. En IA també es parla de «pesos oberts»: models que es poden descarregar i executar.
Credencials de contingut (C2PA): Estàndard obert que afegeix informació verificable sobre l’origen d’una imatge o un vídeo, per exemple si s’ha generat o editat amb IA.
Deepfake: Imatge, àudio o vídeo generat o manipulat amb IA perquè sembli real, per exemple posant paraules a la boca d’algú. El Reglament europeu d’IA obliga a identificar-los com a contingut artificial.
Embedding (vector semàntic): Manera de representar un text com una llista de números perquè els textos de significat semblant quedin a prop. Serveix per cercar pel significat, no només per les paraules.
Entrenament: Procés amb què un model aprèn a partir de grans quantitats de dades. Molts serveis permeten desactivar que les teves converses s’hi facin servir.
Finestra de context: Quantitat de text (mesurada en tokens) que un model pot tenir en compte alhora: la teva conversa, els documents que adjuntes i la seva resposta.
Flux de treball (workflow): Conjunt de nodes connectats que defineix pas a pas com es genera un resultat. Es pot desar com a fitxer i reutilitzar.
GPT: Sigles de «Generative Pre-trained Transformer», la família de models d’OpenAI que fa servir ChatGPT. L’octubre de 2026, la versió més recent a ChatGPT és GPT-6.
Habilitat (skill): Paquet d’instruccions i recursos que ensenya un agent a fer una tasca concreta de manera repetible.
IA generativa: Tipus d’intel·ligència artificial que crea contingut nou (text, imatges, àudio, vídeo o codi) a partir d’una petició.
Inferència: El moment en què un model ja entrenat s’utilitza per respondre. Cada resposta d’un xatbot és una inferència i té un cost de càlcul.
Injecció de prompts: Atac en què un text que la IA llegeix (un web, un correu, un document) amaga instruccions perquè faci una cosa que l’usuari no ha demanat. És un risc especial en els agents.
Instruccions de sistema: Indicacions fixes que es donen a un assistent abans de la conversa per definir-ne el rol, el to o els límits. Moltes apps permeten afegir instruccions personalitzades.
LLM (model de llenguatge gran): Model d’IA entrenat amb quantitats enormes de text per predir i generar llenguatge. És el «motor» de xatbots com ChatGPT, Gemini o Claude.
Marca d’aigua d’IA: Senyal visible o invisible inserit en contingut generat amb IA per poder identificar-lo després.
MCP (Model Context Protocol): Estàndard obert per connectar aplicacions d’IA amb eines i dades externes, com ara fitxers, calendaris o bases de dades. El seu web el compara amb un port USB-C per a la IA.
Memòria: Funció d’alguns assistents que desa dades sobre tu entre converses per personalitzar les respostes. Es pot revisar i desactivar a la configuració.
Model de raonament: Model que dedica més temps a «pensar» abans de respondre, descomponent el problema en passos. Sol encertar més en tasques complexes, a canvi de trigar una mica més.
Model local: Model d’IA que s’executa al teu ordinador o mòbil, sense enviar les teves dades a internet. Sol ser menys potent que els models al núvol.
Multimodal: Capacitat d’un model per entendre o generar diversos tipus de contingut: text, imatges, àudio o vídeo.
Node: En programes com ComfyUI, cadascuna de les caixes del llenç que fa una sola tasca: carregar un model, escriure la descripció, generar o desar la imatge.
Paràmetres: Els valors interns que un model aprèn durant l’entrenament. Es compten en milers de milions; més paràmetres no sempre vol dir millors respostes.
Passarel·la (gateway): Programa intermedi que connecta les teves apps de missatgeria o altres canals amb un agent d’IA i controla qui hi pot parlar.
Pesos oberts: Model d’IA els paràmetres entrenats del qual es publiquen perquè qualsevol el pugui descarregar i executar. No sempre inclou les dades ni el codi d’entrenament.
Prompt: La instrucció o petició que escrius a una IA. Un bon prompt inclou context, tasca, format i to.
Quantització: Tècnica que redueix la precisió dels números d’un model perquè ocupi menys memòria i funcioni en equips més modestos, a canvi de perdre una mica de qualitat.
RAG (generació augmentada per recuperació): Tècnica en què la IA primer cerca informació en documents concrets i després respon basant-s’hi. Redueix, però no elimina, les respostes inventades.
Recerca profunda: Funció d’alguns assistents que cerca i llegeix moltes fonts durant uns minuts i lliura un informe amb cites. Estalvia temps, però cal comprovar les fonts.
Reglament europeu d’IA: Reglament (UE) 2024/1689, la primera llei general sobre intel·ligència artificial. Classifica els sistemes per nivell de risc i imposa obligacions de transparència, com identificar els deepfakes.
RGPD: Reglament general de protecció de dades de la UE (2016/679). Regula com es tracten les dades personals i et dona drets com el d’accés o el de supressió.
Sandbox (entorn aïllat): Espai separat de la resta del sistema on un programa o un agent pot executar accions sense tocar els teus fitxers ni el teu equip.
Sistema d’IA d’alt risc: Categoria del Reglament europeu d’IA per a usos que poden afectar els drets de les persones, com avaluar alumnes o seleccionar personal. Comporta obligacions més estrictes.
Text a imatge: Models que creen una imatge a partir d’una descripció escrita. Els assistents principals inclouen aquesta funció, amb límits als plans gratuïts.
Token: Trosset de text (una paraula o part d’una paraula) amb què treballen els models. Els límits i els preus de la IA es mesuren en tokens.
Verificació: Comprovar en una font fiable (web oficial, organisme públic, document original) el que et diu una IA abans de fer-ho servir.
VRAM (memòria de vídeo): Memòria de la targeta gràfica. Per executar models d’IA en local, com més part del model hi cap, més ràpid respon.
Xat temporal: Mode de conversa que no es desa a l’historial ni es fa servir per entrenar models. A ChatGPT, OpenAI en pot conservar una còpia fins a 30 dies per seguretat.
Xatbot: Programa amb què converses per escrit o per veu. Els xatbots actuals, com ChatGPT o Gemini, funcionen amb models de llenguatge.