Idees

Tots els articles
8 d’oct. del 2026Baranes de seguretat de la IA: què són i set exemples pràcticsGuia pràctica de les baranes de seguretat de la IA: què són, com funcionen en cada etapa d’un sistema d’IA i exemples reals de baranes de seguretat en acció.
7 d’oct. del 2026RAG vs. LLM: desglossament tècnic (definicions, diferències, casos d'ús)RAG i els LLM no són opcions que competeixin: aquesta anàlisi explica com funciona cada un, en què es diferencien i quan n'hi ha prou amb un LLM sol en comparació amb quan cal recuperació.
6 d’oct. del 202610 millors eines de col·laboració amb IAUn resum de 10 eines de col·laboració amb IA, des de Slack i Notion fins a Asana i Miro, que cobreix les seves funcions d'IA, els casos d'ús ideals i quins nivells de preu inclouen IA.
5 d’oct. del 20269 exemples de RAG basats en casos d'ús i arquitectures realsExplora nou exemples de RAG del món real, des de la cerca web i l'atenció al client fins al comerç agèntic i l'anàlisi de dades, a més de les arquitectures que hi ha al darrere.
2 d’oct. del 2026Maduresa de la IA: què significa per a la teva organitzacióConeix les etapes de la maduresa de la IA, què separa l'adopció de la integració i com avaluar la situació de la teva organització.
1 d’oct. del 202610 eines d'IA per a consultors: casos d'ús, funcions clau, preus i alternativesExploreu 10 eines d'IA que ajuden els consultors a optimitzar la investigació, l'anàlisi de dades, l'automatització, les presentacions i els fluxos de treball dels clients.
29 de set. del 2026Com dissenyem agents més segursSalvaguardes per capes, monitorització independent i supervisió humana als agents de núvol, navegador, locals i de punts finals de Perplexity.
28 de set. del 2026MCP enfront d'API: desglossament tècnic complet (definicions, diferències i casos d'ús)Apreneu com difereixen el MCP i les API, com funcionen conjuntament i quan utilitzar cadascun per a integracions d'IA i fluxos de treball de programari.
25 de set. del 2026Alineament de la IA: investigació actual i debatA guide to AI alignment: what it means, the outer and inner alignment problems, common failure patterns, how major AI labs, governments, and nonprofits are responding, and where the debate stands.