Millors pràctiques d'aplicació de la IA el 2026: del control de costos a la disrupció industrial

La intel·ligència artificial (IA) està evolucionant ràpidament i ja ha penetrat en tots els aspectes de la nostra vida, des del processament del llenguatge natural fins a les operacions empresarials. Aquest article, basat en discussions a X/Twitter, recopila algunes de les millors pràctiques per a l'aplicació de la IA el 2026, que abasten el control de costos, la selecció de models, l'impacte industrial i la resposta als riscos, amb l'objectiu de proporcionar una guia pràctica per a empreses i particulars.

1. Control de costos: el principi de màxima eficiència en l'era de la mercantilització de models

1.1 Selecció de models: equilibri entre rendiment i cost

Amb el creixement exponencial del nombre de models d'IA, el control de costos s'ha convertit en un factor clau. El tuit de LanYunfeng64 esmenta Claude Sonnet 4.6 d'Anthropic, que ofereix una "intel·ligència gairebé Opus a una fracció del cost". Això significa que, en seleccionar un model, cal centrar-se en la relació qualitat-preu, en lloc de buscar cegament el màxim rendiment.

Millors pràctiques:

• Avaluació de les necessitats: Definiu clarament l'escenari d'aplicació i les funcions necessàries. No totes les tasques requereixen el model més avançat.
• Proves de referència: Proveu el rendiment de diferents models en escenaris reals i compareu els costos.
• Centreu-vos en l'eficiència: Cerqueu models que puguin reduir significativament els costos amb una lleugera pèrdua de rendiment. Per exemple, Claude Sonnet 4.6 és un bon exemple.
• Models de codi obert: Considereu l'ús de models de codi obert, com ara Qwen 3.5 d'Alibaba. LanYunfeng64 va esmentar que el preu del token de Qwen 3.5 és només 1/18 del de Gemini 3 Pro.

1.2 Optimització del maquinari

La inferència de models requereix recursos informàtics potents. L'optimització del maquinari pot reduir significativament els costos operatius.

Millors pràctiques:

• Trieu el maquinari adequat: Trieu la GPU o TPU adequada en funció de la mida del model i les necessitats d'inferència.
• Quantificació i poda: Utilitzeu tècniques de quantificació i poda de models per reduir la mida del model i la complexitat computacional.
• Optimitzeu el motor d'inferència: Utilitzeu motors d'inferència com TensorRT i OpenVINO per accelerar la inferència del model.
• Optimitzeu els serveis al núvol: Si utilitzeu serveis al núvol, ajusteu la configuració dels recursos en funció de l'ús real per evitar el malbaratament.

2. Selecció i avaluació de models: consideracions que van més enllà de les mètriques de rendiment

2.1 L'elecció entre codi obert i codi tancat

Els models de codi obert solen ser menys costosos, però requereixen més inversió en mà d'obra per al manteniment i la personalització. Els models de codi tancat solen oferir una millor experiència d'ús immediat, però són més costosos.

Millors pràctiques:

• Models de codi obert: Adequats per a equips amb fortes capacitats tècniques, que requereixen desenvolupament personalitzat i manteniment a llarg termini.
• Models de codi tancat: Adequats per a equips que necessiten una implementació ràpida, tenen capacitats tècniques relativament febles i necessiten estabilitat i suport comercial.

2.2 Mètriques d'avaluació: més que només precisió

En avaluar els models d'IA, no només cal centrar-se en mètriques tradicionals com la precisió. També cal tenir en compte la imparcialitat, la robustesa i la interpretabilitat del model.

Millors pràctiques:

• Avaluació de la imparcialitat: Utilitzeu eines d'avaluació de la imparcialitat per detectar si hi ha biaixos en el model i prendre mesures per corregir-los. El tuit de RonDeSantis ens recorda que la IA pot amplificar els biaixos humans.
• Avaluació de la robustesa: Proveu el rendiment del model davant del soroll, exemples adversaris, etc.
• Avaluació de la interpretabilitat: Utilitzeu eines d'interpretabilitat per entendre el procés de presa de decisions del model i assegurar-vos que el seu comportament compleix les expectatives.
• Comentaris dels usuaris: Recopileu comentaris dels usuaris per entendre el rendiment del model en l'ús real i fer millores.

2.3 Integració de diversos models: millora del rendiment general

La integració de diversos models pot millorar el rendiment i la robustesa generals.

Millors pràctiques:

• Fusió de models: Feu una mitjana ponderada o una votació de les sortides de diversos models per millorar la precisió general.
• Models en cascada: Connecteu diversos models en sèrie, amb cada model responsable d'una tasca diferent, per formar un flux complet.
• Sistemes experts: Construïu un sistema expert que seleccioni el model adequat per al processament en funció de les diferents entrades.

3. Agent d'IA: remodelació dels models de negoci

3.1 L'auge de l'agent d'IALanYunfeng64 assenyala que l'AI Agent està evolucionant des de simples chatbots fins a entitats amb capacitat econòmica, capaces de realitzar transaccions A2A (AI-to-AI).

Millors pràctiques:

• Automatització de processos: Utilitzar AI Agent per automatitzar tasques repetitives, com ara atenció al client, anàlisi de dades, etc.
• Construcció d'un ecosistema d'IA: Crear un ecosistema d'AI Agent, permetent que els Agents col·laborin entre si per completar tasques més complexes.
• Automaton de Sigil Wen: Aprendre de l'experiència de l'Automaton de Sigil Wen, permetent que l'Agent sigui capaç d'obtenir beneficis de manera autònoma, pagar les despeses de càlcul, millorar-se i replicar-se.

3.2 Riscos de l'AI Agent

LanYunfeng64 expressa la seva preocupació per la possible substitució de llocs de treball humans per part de l'AI Agent. Hem de prestar atenció als següents riscos:

• Risc de desocupació: L'AI Agent podria substituir una gran quantitat de llocs de treball de baixa qualificació, provocant un augment de la taxa de desocupació.
• Riscos ètics: Les decisions de l'AI Agent poden tenir biaixos, fins i tot violar l'ètica i la moral.
• Riscos de seguretat: L'AI Agent podria ser utilitzat de manera maliciosa, causant incidents de seguretat.

Millors pràctiques:

• Transició d'habilitats: Ajudar els empleats a aprendre noves habilitats, adaptant-se a les necessitats laborals de l'era de l'IA.
• Revisió ètica: Realitzar una revisió ètica del procés de presa de decisions de l'AI Agent, assegurant que el seu comportament compleixi amb l'ètica i la moral.
• Protecció de seguretat: Reforçar la protecció de seguretat de l'AI Agent, evitant que sigui utilitzat de manera maliciosa.

4. Impacte en la indústria: coexistència de disrupció i oportunitats

4.1 Aplicacions de l'IA en diversos sectors

L'IA està revolucionant diversos sectors, a continuació, es mostren alguns escenaris d'aplicació concrets:

• Desenvolupament de programari: Les eines de programació d'IA com Codex poden millorar l'eficiència del desenvolupament.
• Finances: L'IA es pot utilitzar per a l'avaluació de riscos, la detecció de fraus, l'assessorament d'inversions intel·ligent, etc.
• Medicina: L'IA es pot utilitzar per al diagnòstic de malalties, la investigació i el desenvolupament de fàrmacs, el tractament personalitzat, etc.
• Educació: L'IA es pot utilitzar per a l'aprenentatge personalitzat, la tutoria intel·ligent, la correcció de deures, etc.
• Venda al detall: L'IA es pot utilitzar per a la recomanació intel·ligent, la gestió d'inventari, l'atenció al client, etc.

4.2 Mercats emergents: l'auge de l'IA a l'Índia

LanYunfeng64 va esmentar la Cimera de l'IA de l'Índia, així com els avantatges de SarvamAI en les aplicacions localitzades a l'Índia. Els mercats emergents tenen un gran potencial en les aplicacions d'IA.

Millors pràctiques:

• Estratègia de localització: Desenvolupar aplicacions d'IA localitzades per a les característiques de diferents mercats.
• Impulsat per dades: Utilitzar dades locals per entrenar models d'IA, millorant la precisió i l'aplicabilitat dels models.
• Cooperació i benefici mutu: Cooperar amb empreses i institucions locals per promoure conjuntament el desenvolupament d'aplicacions d'IA.

5. Perspectives de futur: reptes i oportunitats de l'AGI

5.1 L'arribada de l'AGI

Tot i que l'AGI (Intel·ligència Artificial General) encara no ha arribat realment, ja hem vist el rendiment de l'IA en alguns camps que supera el dels humans.

Reptes:

• Seguretat de l'AGI: Com garantir la seguretat i el control de l'AGI, evitant que representi una amenaça per als humans.
• Ètica de l'AGI: Com definir les normes ètiques de l'AGI, assegurant que el seu comportament compleixi amb els valors humans.
• Ocupació de l'AGI: L'AGI podria substituir una gran quantitat de llocs de treball, com fer front al problema de la desocupació.

Oportunitats:

• Resoldre problemes globals: L'AGI es pot utilitzar per resoldre problemes globals com el canvi climàtic, el control de malalties, la pobresa, etc.
• Promoure el progrés tecnològic: L'AGI pot accelerar la investigació científica i la innovació tecnològica, promovent el progrés de la civilització humana.
• Crear noves indústries: L'AGI pot crear noves indústries i oportunitats laborals.

5.2 Coexistència entre humans i IA

La clau del futur rau en com fer que els humans i la IA coexisteixin, aconseguint un benefici mutu.

Millors pràctiques:

• Col·laboració home-màquina: Utilitzar l'IA com a ajudant dels humans, millorant l'eficiència i la qualitat del treball.
• Cultivar la capacitat d'innovació: Fomentar la innovació i la creativitat, permetent que els humans aprofitin els avantatges en àrees on l'IA no pot excel·lir.
• Aprenentatge permanent: Mantenir una actitud d'aprenentatge permanent, adaptant-se contínuament a les noves necessitats de l'era de l'IA.### Resum

El desenvolupament de la IA ha portat grans oportunitats i desafiaments. Mitjançant un control de costos raonable, la selecció de models, la resposta als riscos i la planificació estratègica, podem aprofitar al màxim el potencial de la IA per impulsar el desenvolupament econòmic i el progrés social. Davant el futur de l'AGI (Artificial General Intelligence), hem de mantenir una mentalitat oberta, explorar activament models de coexistència entre humans i IA, i crear junts un futur millor.