- Els paràmetres (pesos i biaixos) són el nucli de les xarxes neuronals i codifiquen tot allò que una IA ha après.
- L'entrenament ajusta massivament aquests paràmetres mitjançant aprenentatge automàtic, donant lloc a models fundacionals oberts o tancats.
- Els grans xats de IA es diferencien per funcions, polítiques i qualitat, encara que comparteixen la mateixa base paramètrica.
- Comprendre com funcionen paràmetres i tipus de IA ajuda a triar millor eines i usos en empresa i màrqueting.
La intel·ligència artificial moderna està construïda sobre paràmetres : nombres invisibles que decideixen què veu, què entén i què respon un model. Quan sents parlar d'“un model amb milions o milers de milions de paràmetres”, en realitat s'està parlant de la mida del cervell matemàtic que hi ha darrere d'eines com ChatGPT, Gemini o qualsevol altra IA avançada.
Encara que soni tècnic, entendre què són els paràmetres i altres conceptes bàsics d'IA (pesos, xarxes neuronals, entrenament, prompts, models oberts o tancats…) és clau per saber què pots esperar realment d'aquestes tecnologies, com fer-les servir a la teva empresa i per què unes solucions funcionen millor que altres en màrqueting digital , negoci o anàlisi de dades.
Què és exactament la intel·ligència artificial
Quan parlem d'IA ens referim a sistemes capaços de fer tasques que associem a la intel·ligència humana : aprendre de l'experiència, detectar patrons, prendre decisions, resoldre problemes o comunicar-se en llenguatge natural. No busquem replicar la consciència, sinó construir eines que automatitzen i milloren processos complexos en àmbits com ara la indústria, la medicina, el màrqueting digital o l'entreteniment.
Sota el paraigua de la IA hi caben moltes tècniques: sistemes basats en regles, aprenentatge automàtic, xarxes neuronals i models fundacionals com els grans models de llenguatge (LLM) que han disparat la revolució actual. Tot això comparteix una idea: fer servir dades perquè la màquina aprengui en lloc de programar-ho tot a mà.
Aprenentatge automàtic i xarxes neuronals: la base dels paràmetres
L'aprenentatge automàtic o machine learning és la branca de la IA que permet a les màquines aprendre a partir de dades en comptes de seguir instruccions rígides. En comptes de dir-li a un programa “si passa A, fes B”, us donem exemples etiquetats i l'algorisme descobreix per si mateix quina relació hi ha entre entrada i sortida.
Dins del machine learning, les xarxes neuronals són la família de models que imita (molt per sobre) el cervell humà . Estan formades per capes de neurones artificials connectades entre si. Cada connexió té associat un número, un pes, que indica la influència que té una neurona sobre la següent.
En una xarxa neuronal típica, les neurones s'organitzen en capes : una capa d'entrada que rep les dades, diverses capes ocultes que transformen aquesta informació en passos intermedis i una capa de sortida que produeix el resultat (per exemple, una categoria d'imatge, un text en un altre idioma o el preu estimat d'un habitatge).
Durant l'entrenament, aquestes neurones fan combinacions lineals de les dades d'entrada multiplicades per pesos, sumen biaixos (bias) i apliquen funcions d'activació com sigmoide, tanh, ReLU o softmax. La funció d'activació introdueix no linealitat , que és el que permet modelar patrons complexos i no només relacions directes “si puja X, puja Y”.
Què són els paràmetres en intel·ligència artificial
En una xarxa neuronal, els paràmetres són els valors numèrics que el model ajusta durant l'entrenament . Inclouen principalment els pesos de les connexions entre neurones i els biaixos de cada neurona . Junts formen gegantines matrius i vectors que codifiquen el que el model ha après.
A la pràctica, els pesos determinen quant influeix la sortida d'una neurona a la següent . Si el pes és alt, el senyal es transmet amb força; si és baix o proper a zero, tot just passa informació. Els biaixos afegeixen un terme extra que dóna flexibilitat, permetent que una neurona s'activi fins i tot si la suma ponderada de les entrades no seria suficient.
Si imaginem una xarxa que prediu el preu d'una casa, els vostres paràmetres aprenen quant pesen els metres quadrats, l'any de construcció, la localització o la qualitat del barri . A les primeres capes es combinen variables senzilles (per exemple, superfície i nombre d'habitacions) per generar conceptes intermedis com “espai habitable”. En capes posteriors, el model pot combinar ubicació i qualitat escolar per aproximar una cosa semblant a la “desitjabilitat del veïnat”.
Tot aquest “entès” del món no és més que números en matrius . El model no sap realment què és un barri agradable, només detecta patrons en les dades d'entrenament i aprèn correlacions que després reutilitza per a noves prediccions.
Com s'entrenen els paràmetres d'una IA
L'entrenament és el procés mitjançant el qual la xarxa neuronal ajusta els paràmetres per minimitzar l'error entre les prediccions i els valors reals. Això es fa de forma iterativa: se'n mostren molts exemples, es calcula la fallada i es corregeixen els pesos lleugerament en la direcció adequada mitjançant algorismes d'optimització com el descens per gradient.
A cada pas, el model realitza una propagació cap endavant : pren les entrades, les multiplica pels pesos, suma biaixos, aplica funcions d'activació i produeix una sortida. Després, mitjançant retropropagació , calcula com hauria de modificar cada pes perquè la propera vegada s'acosti més al valor correcte.
El resultat després de moltes iteracions és un conjunt de pesos i biaixos que capturen patrons estables en les dades . Com més dades i més qualitat tinguin, i millor sigui l'arquitectura, més fiables seran aquests paràmetres a l'hora de generalitzar nous casos.
En els grans models generatius, aquest entrenament inicial a gran escala produeix el que es coneix com a models fundacionals : cervells preentrenats amb una enorme quantitat de text, codi, imatges o àudio, capaços de resoldre múltiples tasques amb petits ajustaments addicionals.
Models fundacionals, oberts i tancats
Els models fundacionals són xarxes neuronals gegants preentrenades en dades massives per adquirir una comprensió general del llenguatge, les imatges o el món. Exemples clars són GPT, Flama, Mistral o DeepSeek al terreny dels models de llenguatge.
Sobre aquests models es pot fer ajustament fi (fine-tuning) : en lloc d'entrenar des de zero, es parteix dels seus paràmetres ja apresos i s'especialitzen amb un conjunt de dades concret (per exemple, textos legals, documentació interna d'una empresa o xats de suport al client). És com agafar un metge generalista i formar-lo com a especialista: la base ja està, només cal afinar en una direcció.
En funció de l'accés a aquests paràmetres, distingim models oberts i models tancats :
- Model obert (open source): posa a disposició de la comunitat el codi i, sovint, els pesos entrenats. Qualsevol pot auditar el model, modificar-lo, adaptar-lo o desplegar-lo en els seus propis sistemes, subjecte a la llicència.
- Model tancat: manté el codi i els pesos com a propietat privada. L'accés es fa mitjançant una API o servei en línia. L'usuari no veu l'interior del model ni pot canviar els paràmetres de base.
Aquesta diferència té implicacions tècniques, legals i ètiques. Els models oberts afavoreixen la transparència, l'auditoria i la personalització , mentre que els tancats solen oferir més suport comercial i, de vegades, millor rendiment gràcies a infraestructures molt optimitzades i dades d'entrenament no públiques.
Paràmetres, tokens i prompts: com “parlem” amb la IA
Quan interactuem amb un model de llenguatge, ho fem mitjançant un prompt, que no és res més que el text d'entrada (la pregunta, la instrucció o el context que li donem). El model transforma aquest text en tokens , petites unitats (paraules, parts de paraula o signes) que són els maons amb què construeix la seva comprensió interna.
Cada token es converteix en un vector numèric i recorre desenes de capes de neurones, multiplicant-se pels paràmetres del model a cada pas. Al final, la xarxa produeix la probabilitat de cada token possible com a següent paraula i escull-ne un. Repetint aquest procés token a token, genera respostes completes.
L' enginyeria de prompts és l'art de formular aquestes instruccions de la millor manera per guiar el model cap al resultat que volem. No canvia els paràmetres interns, però sí com es fan servir, ja que la mateixa xarxa pot activar “rutes” diferents segons el context proporcionat.
A la pràctica, petits canvis en el prompt poden fer que la IA aprofiti millor allò que ja sap , millori el to, redueixi errors o s'ajusti a l'estil que necessitem (més concís, més didàctic, més formal, etc.).
Hallucinations: quan els paràmetres s'inventen coses
Un dels efectes secundaris d'aquests models és l' al·lucinació o hallucination : la IA genera respostes que sonen plausibles però no es corresponen amb la realitat. Això passa perquè el model prediu el següent token que millor encaixa estadísticament amb el context, no perquè consulteu una base de dades verificada.
Si durant l'entrenament ha vist patrons poc clars, dades contradictòries o insuficients sobre un tema, els seus paràmetres poden portar-lo a “emplenar buits” de forma creativa . De vegades encerta i altres vegades no, però el to sol ser igual d'assegurança, cosa que pot donar lloc a informació errònia presentada amb molta convicció.
Per això, en aplicacions sensibles (salut, finances, decisions legals…), és crucial combinar la IA amb verificació humana, fonts contrastades o sistemes addicionals de revisió que limitin les conseqüències d'aquestes al·lucinacions.
Característiques clau de la intel·ligència artificial actual
Més enllà del detall matemàtic dels paràmetres, les IA modernes comparteixen una sèrie de característiques que expliquen per què són tan útils en entorns reals com empreses o màrqueting digital.
En primer lloc, destaca l' aprenentatge automàtic continu . Molts sistemes són capaços d'anar incorporant noves dades per refinar els seus models (ja sigui reentrenant de forma periòdica o mitjançant tècniques d'aprenentatge en línia), cosa que els permet adaptar-se a canvis al mercat, el comportament dels usuaris o les tendències.
També és fonamental el processament del llenguatge natural (NLP) . Gràcies a ell, la IA pot interpretar i generar text de forma coherent, entendre matisos, analitzar sentiment en xarxes socials i mantenir converses cada cop més fluides, tant en chatbots com en assistents de veu.
Un altre tret clau és el reconeixement de patrons a gran escala . On una persona es perdria en milions de files de dades, un model ben entrenat detecta correlacions subtils, tendències emergents o anomalies que poden indicar frau, risc o simplement noves oportunitats de negoci.
A tot això se suma la capacitat de prendre decisions de manera autònoma : recomanar productes, ajustar licitacions publicitàries, aprovar o no una operació, o seleccionar el millor contingut per mostrar cada usuari en temps real, sempre en funció de les dades disponibles i dels paràmetres apresos.
Tipus d'intel·ligència artificial segons les capacitats
Per situar millor aquest panorama, sol distingir-se entre diferents tipus d'IA segons la potència i l'abast . No totes les IA són iguals ni persegueixen el mateix objectiu.
D'una banda hi ha les IAs reactives , que responen només en funció de la situació actual, sense memòria ni context acumulat. Són sistemes enfocats a una tasca molt concreta, com ara certs programes clàssics d'escacs que analitzen el tauler en aquell instant, però no recorden partides anteriors.
Un pas més enllà tenim les IAs de memòria limitada , capaces de fer servir informació recent per millorar decisions futures. Aquí encaixen gran part de les aplicacions modernes: cotxes autònoms que recorden allò que acaben de veure, assistents virtuals que consideren l'historial immediat de la conversa, o sistemes de recomanació que tenen en compte les teves interaccions recents.
En el terreny teòric, també es parla d' IA general (AGI) , un sistema amb capacitats cognitives comparables a les d'un humà, capaç d'aprendre qualsevol tasca intel·lectual i adaptar-se a contextos molt variats. Avui dia continua sent un ideal, sense una implementació real completa.
Finalment, hi ha el concepte de superintel·ligència artificial , que aniria més enllà de la capacitat humana en pràcticament tots els àmbits. Aquesta idea obre debats ètics i filosòfics profunds: control, alineament amb valors humans, impacte social i possibles riscos.
Aprenentatge supervisat i no supervisat
Quan baixem al terreny pràctic del machine learning, se sol parlar de dos grans enfocaments: aprenentatge supervisat i aprenentatge no supervisat , que determinen com s'entrena la IA i què fa amb les dades.
A l' aprenentatge supervisat , cada exemple del conjunt d'entrenament ve amb una etiqueta o resposta correcta. El model aprèn a mapejar entrades a sortides: imatges a categories, textos a sentiments, clients a probabilitat de compra. S'usa per a predicció de churn, classificació de correus electrònics, sistemes de scoring o models de pricing dinàmic.
A l' aprenentatge no supervisat , les dades no tenen etiqueta. L'objectiu és descobrir estructures ocultes o grups naturals : segmentacions de clients segons comportament, detecció d'anomalies, agrupació de productes que es compren junts, etc. Aquí la IA actua més com a explorador que com a oracle.
Hi ha altres enfocaments, com l' aprenentatge per reforç , on un agent prova accions en un entorn i rep recompenses o càstigs, aprenent per assaig i error. És molt utilitzat en robòtica, jocs o problemes complexos d'optimització.
Aplicacions pràctiques de la IA en màrqueting i negoci
L‟impacte real de tots aquests conceptes es veu quan els paràmetres ben entrenats es tradueixen en solucions concretes que milloren resultats. En màrqueting digital, la llista d'aplicacions no deixa de créixer.
Una de les més visibles és la segmentació avançada d'audiències . La IA analitza enormes volums de dades en temps real (comportament a web, històric de compres, interacció en xarxes, dades demogràfiques…) per crear segments molt més precisos que els típics grups bàsics per edat o ubicació.
Un altre camp clau és la personalització de contingut i recomanacions . Els sistemes de recomanació usen els paràmetres per anticipar quins productes, articles o vídeos tenen més probabilitats d'interessar a cada usuari en aquest moment, millorant l'engagement i les conversions.
En publicitat digital, la publicitat programàtica basada en IA permet decidir en mil·lisegons on, quan ia qui mostrar un anunci, ajustant automàticament licitacions i creativitats segons el rendiment, una cosa impossible de gestionar manualment a gran escala.
A més, els chatbots i assistents virtuals impulsats per models de llenguatge han esdevingut la primera línia d'atenció al client a moltes empreses. Són capaços de resoldre dubtes freqüents, guiar processos de compra o derivar un agent humà només quan cal, reduint temps de resposta i costos.
Funcions concretes dels principals xats d'IA
Per aterrar més aquestes idees, és útil veure com diferents serveis d'IA apliquen aquests conceptes sota el capó . Encara que tots usen xarxes neuronals i paràmetres massius, cadascú prioritza funcions diferents.
ChatGPT ofereix cerca a Internet, capacitat de raonament, anàlisi d'arxius adjunts (documents, fulls de càlcul, codi), operacions matemàtiques i programació. Permet interacció per veu i una creació d'imatges limitada a la seva versió gratuïta, ampliada a les de pagament, on a més incorpora generació de vídeo i models més avançats.
Gemini combina també cerca online i raonament, amb una forta integració a l'ecosistema de Google (Drive, Gmail, Docs, etc.). Accepta arxius i fotos, genera imatges i executa codi, i es comporta com un assistent molt lligat als serveis de la companyia, amb millores addicionals a les versions de pagament.
Copilot , l'assistent de Microsoft, s'integra a Windows i Microsoft 365, oferint un dels generadors d'imatges més potents en la seva versió gratuïta , juntament amb accés a models de llenguatge avançats, cerca a la web, anàlisi de documents i suport de veu. És especialment útil en entorns ofimàtics.
DeepSeek destaca pel seu enfocament obert i la possibilitat de descarregar el model per executar-lo en local , una cosa molt interessant per als que prioritzen privadesa. Permet navegació web, raonament profund, anàlisi darxius, programació i matemàtiques, encara que no genera imatges.
Grok , integrat a X (abans Twitter), combina recerca general amb accés privilegiat al contingut publicat a la pròpia xarxa . Ofereix una manera de cerca profunda (DeepSearch) i generació d'imatges amb menys restriccions, cosa que alhora obre portes creatives i polèmiques.
Le Chat , impulsat per Mistral, aposta per velocitat, privadesa i bones capacitats d'anàlisi de text, incorporant una manera Canvas col·laboratiu per a documents, presentacions o esbossos de codi . També admet agents configurables i generació d'imatges, encara que amb resultats gràfics millorables.
Claude se centra en la qualitat de l'escriptura, el raonament i la seguretat, amb múltiples estils de resposta configurables i una forta capacitat per manejar documents extensos. No accedeix a Internet ni genera imatges, però ofereix una anàlisi molt polida i curosa de text i dades.
Fortaleses i debilitats d'aquestes IAs
Tots aquests serveis comparteixen la mateixa base: enormes quantitats de paràmetres entrenats en dades massives . No obstant això, el seu comportament pràctic varia força i convé conèixer els seus pros i contres.
En el cas de ChatGPT , els seus punts forts són la fluïdesa, la naturalitat i la versatilitat de les respostes , a més d'un ecosistema ampli d'usuaris i funcionalitats (GPTs personalitzats, integració amb serveis, etc.). Els seus punts febles: la generació d'imatges limitada a la versió gratuïta i que alguns models més avançats només estan accessibles sota subscripció.
Gemini brilla per la seva integració amb Google i el seu caràcter multimodal (text, imatge, àudio), però de vegades les respostes poden resultar més breus o menys profundes que les d'altres alternatives, depenent de l'escenari.
Copilot destaca per la seva potent generació d'imatges i bona integració amb l'ecosistema Windows i Office . No obstant això, el seu maneig del llenguatge natural no sempre és tan clar o estructurat com el d'altres models, i es pot quedar una mica curt en explicacions llargues.
DeepSeek s'ha guanyat fama per oferir molt a la seva versió gratuïta i per permetre execució local, amb un raonament molt sòlid i respostes ben organitzades. Els seus punts febles són la manca de generació d'imatges i els dubtes sobre privadesa i restriccions de contingut en tractar-se d'un desenvolupament xinès sotmès a regulacions específiques.
Grok es posiciona com una IA amb to desenfadat, accés a X i generació d'imatges poc censurada, cosa que per a alguns usuaris és un avantatge creatiu. Això no obstant, sol ser menys rigorosa i més polèmica , amb respostes de qualitat variable i un context d'ús lligat a la pròpia plataforma de X.
Le Chat aporta rapidesa, bona versatilitat funcional i enfocament europeu en matèria de privadesa, amb respostes basades en fonts cuidades. A dia d'avui, segueix en fase beta i alguns aspectes de la seva interfície mòbil o sistema d'imatges encara estan per polir.
Finalment, Claude es distingeix per un to molt curós, opcions d'estil configurables i un equilibri notable entre claredat, concisió i profunditat , amb menys bloquejos que altres models en certs temes. La seva gran contra és no poder navegar ni generar imatges, cosa que el deixa una mica enrere en escenaris on l'actualització constant és crítica.
Com responen aquestes IAs davant de diferents tipus de preguntes
Quan es comparen aquests models amb les mateixes preguntes, s'aprecia com els paràmetres i el disseny influeixen en el tipus de resposta . Davant de consultes informatives senzilles (per exemple, què és un mitjà concret), la majoria ofereix respostes correctes, encara que algunes poden incloure al·lucinacions puntuals (com s'ha observat en determinats casos amb DeepSeek).
Si es pregunta per persones poc conegudes , emergeixen diferències cridaneres: alguns models, com certes versions de ChatGPT, tendeixen a donar molts detalls basats en rastreig web, mentre que altres opten per centrar-se en el perfil professional i limitar informació personal.
En comparatives de productes complexos (com dos models de mòbils recents), alguns serveis es llueixen amb taules d'especificacions i anàlisis estructurades , mentre que altres ofereixen resums més genèrics o fins i tot es topen amb problemes tècnics en intentar buscar dades actualitzades.
Quan el repte és resoldre problemes lògics com el clàssic de Monty Hall , els models amb modes de raonament activats solen encertar, encara que l'estil canvia: des d'explicacions molt desenvolupades (com Grok o Copilot) fins a versions més esquemàtiques i breus (com certes respostes de ChatGPT).
En preguntes d' alta càrrega política o ideològica , es veu molt el pes de les polítiques internes i les dades d'entrenament: uns models entren en més detall i citen fets controvertits, mentre que altres prefereixen respostes neutrals, asèptiques o molt resumides, encara que tots recolzats en els mateixos principis de predicció basats en paràmetres.
Característiques avançades de la IA: adaptabilitat, creativitat i col·laboració
Més enllà de les funcions de cara a l'usuari, les IAs modernes presenten característiques internes que les fan especialment potents . Una de les més rellevants és l' adaptabilitat : la capacitat d'ajustar-se a contextos canviants, aprendre noves habilitats i refinar-ne el comportament amb dades recents o feedback dels usuaris.
També podem parlar de certa creativitat algorísmica . Encara que no és creativitat humana, els models generatius combinen patrons previs per produir textos, imatges, música o dissenys originals, cosa que ajuda a la ideació de continguts, el prototipat ràpid o la creació de campanyes de màrqueting més fresques.
Al nucli tècnic trobem l' aprenentatge profund (deep learning) , que empra xarxes neuronals amb moltes capes per simular de manera molt abstracta el funcionament del cervell humà, millorant la capacitat de reconèixer patrons complexos en imatges, àudio o seqüències de text llargues.
Una altra línia d'avenç és el reconeixement d'emocions i l'anàlisi de to , que permet a certs sistemes interpretar, almenys parcialment, el matís emocional d'un missatge, adaptant la resposta per resultar més empàtics o apropiats en contextos d'atenció al client o suport psicològic lleuger.
Finalment, les arquitectures modernes afavoreixen la col·laboració entre màquines : diferents models o agents especialitzats poden treballar junts, compartir informació i dividir tasques (un analitza dades, un altre en redacta l'informe, un altre en genera els gràfics), augmentant l'eficiència global del sistema.
Per què importen els paràmetres per a les empreses i el màrqueting
Al final del dia, tot això se sosté sobre el mateix: paràmetres ben entrenats a gran escala . Com més paràmetres i millor entrenats estiguin, més capacitat té el model per comprendre matisos i oferir respostes útils… però també més recursos necessita i més delicat n'és el desplegament.
Per a una empresa, això es tradueix en decisions sobre quin tipus de model utilitzar : un gegantí allotjat al núvol, amb cost variable però capacitats espectaculars; un model mitjà especialitzat en tasques concretes; o diversos models petits, més eficients, ajustats finament a processos molt específics (per exemple, sistemes ERP i control d'estoc , classificar tiquets de suport o predir abandó de clients).
També té impacte en aspectes com la privadesa de les dades : executar un model amb molts paràmetres en local (com permeten alguns models oberts) pot ser clau en sectors regulats, mentre que recolzar-se en serveis tancats requereix valorar acords de tractament de dades, jurisdiccions i compliment normatiu.
En màrqueting, entendre que “més paràmetres” no sempre significa “millor per a tot” ajuda a triar l'eina adequada per a cada treball : un gran model de llenguatge per idear campanyes o escriure copys, un altre de més petit i ràpid per classificar leads, i potser un visionari per analitzar imatges de producte o creativitats.
Amb aquest mapa al cap —què és la IA, com funcionen els paràmetres, quins tipus de models hi ha i què ofereixen els principals serveis— resulta molt més fàcil aprofitar la tecnologia, demanar-li coses realistes i detectar-ne els límits, utilitzant la intel·ligència artificial com un aliat potent en lloc de tractar-la com una caixa negra incomprensible.