Descobreix al nostre blog anàlisis, tendències i consells sobre desenvolupament web, apps, usabilitat i estratègia digital, pensats per a innovadors i líders de projecte.

Quan costa desenvolupar una app depèn de decisions concretes que pots definir abans de demanar un sol pressupost. El problema és que la majoria dempreses arriben a la conversa amb el proveïdor sense saber què estan demanant. I això converteix el pressupost en un exercici d'endevinació per a les dues parts.

Vols que un model de IA treballi amb les dades de la teva empresa. Algú diu “fine-tuning”, un altre diu “RAG”. Al debat RAG vs fine-tuning, totes dues semblen intercanviables, però resolen problemes molt diferents. Triar l'equivocada no només costa diners: et deixa amb un sistema que no fa allò que necessites.

Cada cop que el teu equip desplega una nova versió, hi ha un moment d'incertesa. Funcionarà? Hi haurà caiguda? Desplegar continua sent sinònim de risc en molts equips, però no té per què. Hi ha estratègies provades per actualitzar aplicacions en producció sense downtime. La clau és triar l'adequada.

Un model de llenguatge pot redactar contractes, resumir informes i respondre preguntes tècniques. Però no sap quant vas facturar el mes passat ni què diu la teva política de devolucions. Perquè la IA generativa sigui útil en un context empresarial, cal accedir a dades reals. RAG i MCP són dos enfocaments diferents per resoldre aquest problema.

El teu equip planifica deu punts i lliura sis. Sprint rere esprint. Els desenvolupadors estan ocupats, però el producte tot just avança. Quan el delivery baixa i ningú troba una causa clara, el més probable és que el deute tècnic s'estigui cobrant interessos en silenci. El problema no és quant treballa el teu equip, sinó quant d'aquest treball és productiu.

La majoria de productes digitals no tenen “una mala experiència” òbvia. Tenen petites friccions acumulades que ningú no veu fins que mira les mètriques. I quan les mira, ja fa mesos que costen diners.