Mas-Albaiges 2024a - Revision history

Joan.mas at 18:06, 24 November 2024

2024-11-24T18:06:36Z

Joan.mas at 15:41, 24 November 2024

2024-11-24T15:41:55Z

Joan.mas at 15:40, 24 November 2024

2024-11-24T15:40:18Z

Joan.mas at 15:38, 24 November 2024

2024-11-24T15:38:05Z

Joan.mas at 15:36, 24 November 2024

2024-11-24T15:36:09Z

Danieldomingo: Danieldomingo moved page Review 120173832774 to Mas-Albaiges 2024a

2024-07-21T08:30:22Z

Danieldomingo moved page Review 120173832774 to Mas-Albaiges 2024a

Joan.mas: Joan.mas moved page Draft Mas-Albaiges 379090523 to Review 120173832774

2024-07-08T07:53:38Z

Joan.mas moved page Draft Mas-Albaiges 379090523 to Review 120173832774

Joan.mas at 07:52, 8 July 2024

2024-07-08T07:52:56Z

Joan.mas at 07:52, 8 July 2024

2024-07-08T07:52:41Z

Show changes

Joan.mas: Created page with "==1 Title, abstract and keywords

@@ Line 6: / Line 6: @@
 Next, the work analyses the recurring barriers to a multisectoral implementation of AI, which, among others, refer to issues such as data availability or lack of qualified talent.
 In parallel to these strictly technological issues, the article also delves into the main consequences of the AI regulations that Europe has approved and how companies with products or services based on AI systems will have to adapt to them.
-Finally, the article gives an insight into future trends, first with a special focus on the sustainability of AI and then by analysing AI and its intersection with quantum computing.
+Finally, the article gives an insight into the impact of AI on sustainability and possible ways to solve it.
@@ Line 16: / Line 16: @@
 Tot seguit s'analitzen les barreres recurrents per a una implantació multisectorial de la IA i que, entre altres, fan referència a qüestions com disponibilitat de dades o manca de talent qualificat.
 En paral·lel a aquestes qüestions de caire estrictament tecnològic l'article també s'endinsa en les principals conseqüències de les regulacions en IA que Europa ha aprovat i com s'hi hauran d'adaptar les empreses de productes o serveis basats en sistemes d'IA.
-Per últim, l'article dona una visió de les tendències futures primerament fent especial focus en la sostenibilitat de la IA i després analitzant la IA i la seva intersecció amb la computació quàntica.
+Per últim, l'article dona una visió de l’impacte de la IA en la sostenibilitat i possibles vies de solució.
-−
-−
-−
-== Intel·ligència Artificial: sel seu origen a la IA Generativa =
-−
-La Intel·ligència Artificial (IA) és probablement la tecnologia digital que ha experimentat l’expansió més ràpida i ha assolit el grau de penetració més elevat a nivell global. Malgrat que això ha succeït ràpidament al llarg del darrer decenni, la IA i els conceptes en què es fonamenta van néixer i es van desenvolupar a partir de la segona meitat del segle XX. Tot i que es poden traçar precursors de la IA en èpoques pretèrites, un d’ells en la figura del filòsof mallorquí Ramon Llull amb la seva obra Ars Magna de finals del segle XIII, la IA que coneixem avui neix a mitjans del segle XX fruit de la recerca i el treball de científics com, entre altres, Alan Turing, pare del fonaments teòrics de la computació o John Von Neumann, creador de l’arquitectura base dels computadors actuals. L’estiu del 1956, John McCarthy, professor associat del departament de matemàtiques del Dartmouth College (New Hampshire, EUA) va convocar un trobada, coneguda com la Conferència de Dartmouth, que va aplegar els principals investigadors del moment en disciplines com la teoria de la informació, teoria del coneixement o la computació. Durant vuit setmanes van cercar respostes a una qüestió primigènia: pot una màquina reproduir l’aprenentatge i el raonament humà i, per tant, pot arribar a prendre decisions com ho faria un humà? I va ser en aquesta trobada on es va usar per primer cop el terme “intel·ligència artificial” (LÓPEZ DE MÁNTARAS, 2023, págs. 15-30),
-Si bé la Conferència de Dartmouth va crear grans expectatives, en els anys posteriors el desenvolupament de la IA va passar per períodes d’incertesa en què, degut a un context tecnològic encara no suficientment madur, la viabilitat de la IA es va qüestionar en diverses ocasions, conegudes com els “hiverns” de la IA, el primer a finals dels anys 70 i el segon a principis dels anys 90 del segle passat.
-Arribats al primer decenni del segle actual hi ha dos factors determinants que impulsen definitivament la consolidació de la IA. D’una banda, la generació massiva de dades en l’esfera digital que, des d’aleshores, continua creixent de manera gairebé exponencial. De l’altra, l’aparició dels processador gràfics (GPUs), circuits microelectrònics que permeten assolir el volum de computació que la IA requereix. Aquests dos elements, dades per a entrenar models i ordinadors amb la capacitat de fer bilions d’operacions per segon permeten executar els algorismes d’IA que s’havien pensat teòricament en el passat però que no es podien dur a la pràctica per una tecnologia no prou potent.
-Al costat de les dades i de les GPUs cal esmentar el desenvolupament de les diferents famílies algorísmiques de la IA. Inicialment es van implementar algorismes de raonament basat en casos (Case Based Reasoning, CBR) i posteriorment algorismes d’aprenentatge automàtic (Machine Learning, ML) que en les seves diverses modalitats poden resoldre problemes de classificació, recomanació, clusterització, etc. El desenvolupament de les xarxes neuronals, fonament de l’aprenentatge profund (Deep Learning, DL), va significar un pas gegantí en disciplines com la visió automàtica o el processament del llenguatge natural. Més recentment el disseny dels anomenats transformers i les xarxes generatives adversarials (Generative Adversarial Network, GAN) han esdevingut la base dels models fundacionals (de llenguatge i altres modalitats) que han donat lloc a la IA generativa, amb aplicacions com ChatGPT i altres, que han popularitzat la intel·ligència artificial a tots els nivells degut a la seva transversalitat i a la seva capacitat d’arribar massivament al públic en general, com ho demostren les xifres de velocitat d’adopció, que superen abastament les de qualsevol altra disrupció tecnològica fins el moment.

@@ Line 20: / Line 20: @@
+'
-===== == ''Intel·ligència Artificial: del seu origen a la IA Generativa.''' =====
+== Intel·ligència Artificial: sel seu origen a la IA Generativa =
 La Intel·ligència Artificial (IA) és probablement la tecnologia digital que ha experimentat l’expansió més ràpida i ha assolit el grau de penetració més elevat a nivell global. Malgrat que això ha succeït ràpidament al llarg del darrer decenni, la IA i els conceptes en què es fonamenta van néixer i es van desenvolupar a partir de la segona meitat del segle XX. Tot i que es poden traçar precursors de la IA en èpoques pretèrites, un d’ells en la figura del filòsof mallorquí Ramon Llull amb la seva obra Ars Magna de finals del segle XIII, la IA que coneixem avui neix a mitjans del segle XX fruit de la recerca i el treball de científics com, entre altres, Alan Turing, pare del fonaments teòrics de la computació o John Von Neumann, creador de l’arquitectura base dels computadors actuals. L’estiu del 1956, John McCarthy, professor associat del departament de matemàtiques del Dartmouth College (New Hampshire, EUA) va convocar un trobada, coneguda com la Conferència de Dartmouth, que va aplegar els principals investigadors del moment en disciplines com la teoria de la informació, teoria del coneixement o la computació. Durant vuit setmanes van cercar respostes a una qüestió primigènia: pot una màquina reproduir l’aprenentatge i el raonament humà i, per tant, pot arribar a prendre decisions com ho faria un humà? I va ser en aquesta trobada on es va usar per primer cop el terme “intel·ligència artificial” (LÓPEZ DE MÁNTARAS, 2023, págs. 15-30),
 Si bé la Conferència de Dartmouth va crear grans expectatives, en els anys posteriors el desenvolupament de la IA va passar per períodes d’incertesa en què, degut a un context tecnològic encara no suficientment madur, la viabilitat de la IA es va qüestionar en diverses ocasions, conegudes com els “hiverns” de la IA, el primer a finals dels anys 70 i el segon a principis dels anys 90 del segle passat.
 Arribats al primer decenni del segle actual hi ha dos factors determinants que impulsen definitivament la consolidació de la IA. D’una banda, la generació massiva de dades en l’esfera digital que, des d’aleshores, continua creixent de manera gairebé exponencial. De l’altra, l’aparició dels processador gràfics (GPUs), circuits microelectrònics que permeten assolir el volum de computació que la IA requereix. Aquests dos elements, dades per a entrenar models i ordinadors amb la capacitat de fer bilions d’operacions per segon permeten executar els algorismes d’IA que s’havien pensat teòricament en el passat però que no es podien dur a la pràctica per una tecnologia no prou potent.
 Al costat de les dades i de les GPUs cal esmentar el desenvolupament de les diferents famílies algorísmiques de la IA. Inicialment es van implementar algorismes de raonament basat en casos (Case Based Reasoning, CBR) i posteriorment algorismes d’aprenentatge automàtic (Machine Learning, ML) que en les seves diverses modalitats poden resoldre problemes de classificació, recomanació, clusterització, etc. El desenvolupament de les xarxes neuronals, fonament de l’aprenentatge profund (Deep Learning, DL), va significar un pas gegantí en disciplines com la visió automàtica o el processament del llenguatge natural. Més recentment el disseny dels anomenats transformers i les xarxes generatives adversarials (Generative Adversarial Network, GAN) han esdevingut la base dels models fundacionals (de llenguatge i altres modalitats) que han donat lloc a la IA generativa, amb aplicacions com ChatGPT i altres, que han popularitzat la intel·ligència artificial a tots els nivells degut a la seva transversalitat i a la seva capacitat d’arribar massivament al públic en general, com ho demostren les xifres de velocitat d’adopció, que superen abastament les de qualsevol altra disrupció tecnològica fins el moment.

@@ Line 19: / Line 19: @@
 Intel·ligència Artificial: del seu origen a la IA Generativa.
 La Intel·ligència Artificial (IA) és probablement la tecnologia digital que ha experimentat l’expansió més ràpida i ha assolit el grau de penetració més elevat a nivell global. Malgrat que això ha succeït ràpidament al llarg del darrer decenni, la IA i els conceptes en què es fonamenta van néixer i es van desenvolupar a partir de la segona meitat del segle XX. Tot i que es poden traçar precursors de la IA en èpoques pretèrites, un d’ells en la figura del filòsof mallorquí Ramon Llull amb la seva obra Ars Magna de finals del segle XIII, la IA que coneixem avui neix a mitjans del segle XX fruit de la recerca i el treball de científics com, entre altres, Alan Turing, pare del fonaments teòrics de la computació o John Von Neumann, creador de l’arquitectura base dels computadors actuals. L’estiu del 1956, John McCarthy, professor associat del departament de matemàtiques del Dartmouth College (New Hampshire, EUA) va convocar un trobada, coneguda com la Conferència de Dartmouth, que va aplegar els principals investigadors del moment en disciplines com la teoria de la informació, teoria del coneixement o la computació. Durant vuit setmanes van cercar respostes a una qüestió primigènia: pot una màquina reproduir l’aprenentatge i el raonament humà i, per tant, pot arribar a prendre decisions com ho faria un humà? I va ser en aquesta trobada on es va usar per primer cop el terme “intel·ligència artificial” (LÓPEZ DE MÁNTARAS, 2023, págs. 15-30),
 Si bé la Conferència de Dartmouth va crear grans expectatives, en els anys posteriors el desenvolupament de la IA va passar per períodes d’incertesa en què, degut a un context tecnològic encara no suficientment madur, la viabilitat de la IA es va qüestionar en diverses ocasions, conegudes com els “hiverns” de la IA, el primer a finals dels anys 70 i el segon a principis dels anys 90 del segle passat.
 Arribats al primer decenni del segle actual hi ha dos factors determinants que impulsen definitivament la consolidació de la IA. D’una banda, la generació massiva de dades en l’esfera digital que, des d’aleshores, continua creixent de manera gairebé exponencial. De l’altra, l’aparició dels processador gràfics (GPUs), circuits microelectrònics que permeten assolir el volum de computació que la IA requereix. Aquests dos elements, dades per a entrenar models i ordinadors amb la capacitat de fer bilions d’operacions per segon permeten executar els algorismes d’IA que s’havien pensat teòricament en el passat però que no es podien dur a la pràctica per una tecnologia no prou potent.
 Al costat de les dades i de les GPUs cal esmentar el desenvolupament de les diferents famílies algorísmiques de la IA. Inicialment es van implementar algorismes de raonament basat en casos (Case Based Reasoning, CBR) i posteriorment algorismes d’aprenentatge automàtic (Machine Learning, ML) que en les seves diverses modalitats poden resoldre problemes de classificació, recomanació, clusterització, etc. El desenvolupament de les xarxes neuronals, fonament de l’aprenentatge profund (Deep Learning, DL), va significar un pas gegantí en disciplines com la visió automàtica o el processament del llenguatge natural. Més recentment el disseny dels anomenats transformers i les xarxes generatives adversarials (Generative Adversarial Network, GAN) han esdevingut la base dels models fundacionals (de llenguatge i altres modalitats) que han donat lloc a la IA generativa, amb aplicacions com ChatGPT i altres, que han popularitzat la intel·ligència artificial a tots els nivells degut a la seva transversalitat i a la seva capacitat d’arribar massivament al públic en general, com ho demostren les xifres de velocitat d’adopció, que superen abastament les de qualsevol altra disrupció tecnològica fins el moment.

← Older revision		Revision as of 15:38, 24 November 2024
Line 17:		Line 17:
	En paral·lel a aquestes qüestions de caire estrictament tecnològic l'article també s'endinsa en les principals conseqüències de les regulacions en IA que Europa ha aprovat i com s'hi hauran d'adaptar les empreses de productes o serveis basats en sistemes d'IA.		En paral·lel a aquestes qüestions de caire estrictament tecnològic l'article també s'endinsa en les principals conseqüències de les regulacions en IA que Europa ha aprovat i com s'hi hauran d'adaptar les empreses de productes o serveis basats en sistemes d'IA.
	Per últim, l'article dona una visió de les tendències futures primerament fent especial focus en la sostenibilitat de la IA i després analitzant la IA i la seva intersecció amb la computació quàntica.		Per últim, l'article dona una visió de les tendències futures primerament fent especial focus en la sostenibilitat de la IA i després analitzant la IA i la seva intersecció amb la computació quàntica.
		+
		+
		+	Intel·ligència Artificial: del seu origen a la IA Generativa.
		+	La Intel·ligència Artificial (IA) és probablement la tecnologia digital que ha experimentat l’expansió més ràpida i ha assolit el grau de penetració més elevat a nivell global. Malgrat que això ha succeït ràpidament al llarg del darrer decenni, la IA i els conceptes en què es fonamenta van néixer i es van desenvolupar a partir de la segona meitat del segle XX. Tot i que es poden traçar precursors de la IA en èpoques pretèrites, un d’ells en la figura del filòsof mallorquí Ramon Llull amb la seva obra Ars Magna de finals del segle XIII, la IA que coneixem avui neix a mitjans del segle XX fruit de la recerca i el treball de científics com, entre altres, Alan Turing, pare del fonaments teòrics de la computació o John Von Neumann, creador de l’arquitectura base dels computadors actuals. L’estiu del 1956, John McCarthy, professor associat del departament de matemàtiques del Dartmouth College (New Hampshire, EUA) va convocar un trobada, coneguda com la Conferència de Dartmouth, que va aplegar els principals investigadors del moment en disciplines com la teoria de la informació, teoria del coneixement o la computació. Durant vuit setmanes van cercar respostes a una qüestió primigènia: pot una màquina reproduir l’aprenentatge i el raonament humà i, per tant, pot arribar a prendre decisions com ho faria un humà? I va ser en aquesta trobada on es va usar per primer cop el terme “intel·ligència artificial” (LÓPEZ DE MÁNTARAS, 2023, págs. 15-30),
		+	Si bé la Conferència de Dartmouth va crear grans expectatives, en els anys posteriors el desenvolupament de la IA va passar per períodes d’incertesa en què, degut a un context tecnològic encara no suficientment madur, la viabilitat de la IA es va qüestionar en diverses ocasions, conegudes com els “hiverns” de la IA, el primer a finals dels anys 70 i el segon a principis dels anys 90 del segle passat.
		+	Arribats al primer decenni del segle actual hi ha dos factors determinants que impulsen definitivament la consolidació de la IA. D’una banda, la generació massiva de dades en l’esfera digital que, des d’aleshores, continua creixent de manera gairebé exponencial. De l’altra, l’aparició dels processador gràfics (GPUs), circuits microelectrònics que permeten assolir el volum de computació que la IA requereix. Aquests dos elements, dades per a entrenar models i ordinadors amb la capacitat de fer bilions d’operacions per segon permeten executar els algorismes d’IA que s’havien pensat teòricament en el passat però que no es podien dur a la pràctica per una tecnologia no prou potent.
		+	Al costat de les dades i de les GPUs cal esmentar el desenvolupament de les diferents famílies algorísmiques de la IA. Inicialment es van implementar algorismes de raonament basat en casos (Case Based Reasoning, CBR) i posteriorment algorismes d’aprenentatge automàtic (Machine Learning, ML) que en les seves diverses modalitats poden resoldre problemes de classificació, recomanació, clusterització, etc. El desenvolupament de les xarxes neuronals, fonament de l’aprenentatge profund (Deep Learning, DL), va significar un pas gegantí en disciplines com la visió automàtica o el processament del llenguatge natural. Més recentment el disseny dels anomenats transformers i les xarxes generatives adversarials (Generative Adversarial Network, GAN) han esdevingut la base dels models fundacionals (de llenguatge i altres modalitats) que han donat lloc a la IA generativa, amb aplicacions com ChatGPT i altres, que han popularitzat la intel·ligència artificial a tots els nivells degut a la seva transversalitat i a la seva capacitat d’arribar massivament al públic en general, com ho demostren les xifres de velocitat d’adopció, que superen abastament les de qualsevol altra disrupció tecnològica fins el moment.

@@ Line 1: / Line 1: @@
 ==Abstract==
-It can be said that Artificial Intelligence (AI) is the digital technology that has probably achieved the most important impact and degree of social penetration, following an exponential evolution in recent years. Despite this recent explosion, AI has an almost century-old history, dating back to the work of scientists and technologists who laid its foundations from the second half of the last century. AI also has a long history in Catalonia that begins, among others, with the figure of Professor Emeritus Ramon López de Mántaras and the creation of the AI Research Institute of the CSIC (IIIA-CSIC). This article takes a tour of AI in Catalonia, starting with the main agents that make up the AI research ecosystem in our country. The CATALONIA.AI strategy, deployed since 2020, is presented next, highlighting the business innovation axes that are promoted by this strategy and that materialise with the activities led by the Centre for Innovation in Data Technologies and Artificial Intelligence (CIDAI), and which will be described both qualitatively and quantitatively. The article also addresses the transformative potential of AI, in conjunction with other closely related emerging technologies such as the Internet of Things (IoT), high-performance computing (HPC) or cloud computing and its most current variants such as edge computing. Next, the paper analyses the recurring barriers to a multisectoral implementation of AI, which, among others, refer to issues such as data availability or lack of qualified talent. The article presents the current state of AI in Catalonia based on the sectoral report recently published by ACCIO (May '24). It then focuses on Generative AI, illustrating the basic principles of the foundational models and developing the multisectoral and multimodal opportunities and the impact that this variant of AI will have on the different productive and business sectors. In parallel to these technological issues, the article also delves into the main consequences of the AI regulations that Europe has approved and how companies with products or services based on AI systems will have to adapt to them. Finally, the article gives an overview of future trends, with a special focus on quantum computing and its intersection with AI.
+It can be stated that Artificial Intelligence (AI) is the digital technology that has achieved one of the most important impact and social penetration level, following an exponential evolution in recent years. Despite this explosion, AI has an almost century-old history, dating back to the work of scientists and technologists who laid its foundations from the second half of the last century. AI also has a long history in Catalonia that begins, among others, with the figure of Professor Emeritus Ramon López de Mántaras and the creation of the AI Research Institute of the CSIC (IIIA-CSIC). This article takes a look at AI in Catalonia, starting with the main agents that make up the AI research and innovation ecosystem in our country.
 ==Resum==
-Es pot afirmar que la Intel·ligència Artificial (IA) és la tecnologia de naturalesa digital que probablement ha assolit l'impacte i grau de penetració social més importants, seguint en els darrers anys una evolució de caràcter exponencial. Malgrat aquesta recent explosió la IA té una història gaire bé centenària, que es remunta al treball de científics i tecnòlegs que en van posar els fonaments a partir de la segona meitat del segle passat. La IA també té una llarga trajectòria a Catalunya que s'inicia, entre altres, amb la figura del Professor Emèrit Ramon López de Mántaras i la creació de l'Institut d'Investigació d'IA del CSIC (IIIA-CSIC). Aquest article fa un recorregut de la IA a Catalunya, començant pels principals agents que conformen l'ecosistema de la recerca en IA al nostre país. Tot seguit, es presenta l'estratègia CATALONIA.AI desplegada a partir de 2020, destacant els eixos d'innovació empresarial que s'impulsen des d'aquesta estratègia i que es materialitzen amb les activitats liderades pel Centre d'Innovació en tecnologies de Dades i Intel·ligència Artificial (CIDAI), i que es descriuran tant qualitativament com quantitativament. L'article aborda també el potencial transformador de la IA, en conjunció amb altres tecnologies emergents estretament relacionades com per exemple la Internet dels Objectes (IoT), la computació d'altes prestacions (HPC) o la computació al núvol i les seves variants més actuals com la computació a l'extrem. Tot seguit s'analitzen les barreres recurrents per a una implantació multisectorial de la IA i que, entre altres, fan referència a qüestions com disponibilitat de dades o manca de talent qualificat. L'article presenta l'estat actual de la IA a Catalunya a partir de l'informe sectorial recentment publicat per ACCIO (maig '24). A continuació es focalitza en la IA Generativa, il·lustrant els principis bàsics dels models fundacionals i desenvolupant les oportunitats multisectorials i multimodals i l'impacte que aquesta variant de la IA provocarà en els diferents sectors productius i de negocis. En paral·lel a aquestes qüestions de caire estrictament tecnològic l'article també s'endinsa en les principals conseqüències de les regulacions en IA que Europa ha aprovat i com s'hi hauran d'adaptar les empreses de productes o serveis basats en sistemes d'IA. Per últim, l'article dona una visió de les tendències futures fent especial focus a la computació quàntica i la seva intersecció amb la IA.
+Es pot afirmar que la Intel·ligència Artificial (IA) és la tecnologia de naturalesa digital que ha assolit un impacte i grau de penetració social dels més importants, seguint en els darrers anys una evolució de caràcter exponencial. Malgrat aquesta recent explosió la IA té una història gaire bé centenària, que es remunta al treball de científics i tecnòlegs que en van posar els fonaments a partir de la segona meitat del segle passat. La IA també té una llarga trajectòria a Catalunya que s'inicia, entre altres, amb la figura del Professor Emèrit Ramon López de Mántaras i la creació de l'Institut d'Investigació d'IA del CSIC (IIIA-CSIC). Aquest article fa un recorregut de la IA a Catalunya, començant pels principals agents que conformen l'ecosistema de la recerca i la innovació en IA al nostre país.

← Older revision	Revision as of 08:30, 21 July 2024
(No difference)

← Older revision	Revision as of 07:53, 8 July 2024
(No difference)

← Older revision		Revision as of 07:52, 8 July 2024
Line 4:		Line 4:


−	==~~Abstract~~==	+	==Resum==

	Es pot afirmar que la Intel·ligència Artificial (IA) és la tecnologia de naturalesa digital que probablement ha assolit l'impacte i grau de penetració social més importants, seguint en els darrers anys una evolució de caràcter exponencial. Malgrat aquesta recent explosió la IA té una història gaire bé centenària, que es remunta al treball de científics i tecnòlegs que en van posar els fonaments a partir de la segona meitat del segle passat. La IA també té una llarga trajectòria a Catalunya que s'inicia, entre altres, amb la figura del Professor Emèrit Ramon López de Mántaras i la creació de l'Institut d'Investigació d'IA del CSIC (IIIA-CSIC). Aquest article fa un recorregut de la IA a Catalunya, començant pels principals agents que conformen l'ecosistema de la recerca en IA al nostre país. Tot seguit, es presenta l'estratègia CATALONIA.AI desplegada a partir de 2020, destacant els eixos d'innovació empresarial que s'impulsen des d'aquesta estratègia i que es materialitzen amb les activitats liderades pel Centre d'Innovació en tecnologies de Dades i Intel·ligència Artificial (CIDAI), i que es descriuran tant qualitativament com quantitativament. L'article aborda també el potencial transformador de la IA, en conjunció amb altres tecnologies emergents estretament relacionades com per exemple la Internet dels Objectes (IoT), la computació d'altes prestacions (HPC) o la computació al núvol i les seves variants més actuals com la computació a l'extrem. Tot seguit s'analitzen les barreres recurrents per a una implantació multisectorial de la IA i que, entre altres, fan referència a qüestions com disponibilitat de dades o manca de talent qualificat. L'article presenta l'estat actual de la IA a Catalunya a partir de l'informe sectorial recentment publicat per ACCIO (maig '24). A continuació es focalitza en la IA Generativa, il·lustrant els principis bàsics dels models fundacionals i desenvolupant les oportunitats multisectorials i multimodals i l'impacte que aquesta variant de la IA provocarà en els diferents sectors productius i de negocis. En paral·lel a aquestes qüestions de caire estrictament tecnològic l'article també s'endinsa en les principals conseqüències de les regulacions en IA que Europa ha aprovat i com s'hi hauran d'adaptar les empreses de productes o serveis basats en sistemes d'IA. Per últim, l'article dona una visió de les tendències futures fent especial focus a la computació quàntica i la seva intersecció amb la IA.		Es pot afirmar que la Intel·ligència Artificial (IA) és la tecnologia de naturalesa digital que probablement ha assolit l'impacte i grau de penetració social més importants, seguint en els darrers anys una evolució de caràcter exponencial. Malgrat aquesta recent explosió la IA té una història gaire bé centenària, que es remunta al treball de científics i tecnòlegs que en van posar els fonaments a partir de la segona meitat del segle passat. La IA també té una llarga trajectòria a Catalunya que s'inicia, entre altres, amb la figura del Professor Emèrit Ramon López de Mántaras i la creació de l'Institut d'Investigació d'IA del CSIC (IIIA-CSIC). Aquest article fa un recorregut de la IA a Catalunya, començant pels principals agents que conformen l'ecosistema de la recerca en IA al nostre país. Tot seguit, es presenta l'estratègia CATALONIA.AI desplegada a partir de 2020, destacant els eixos d'innovació empresarial que s'impulsen des d'aquesta estratègia i que es materialitzen amb les activitats liderades pel Centre d'Innovació en tecnologies de Dades i Intel·ligència Artificial (CIDAI), i que es descriuran tant qualitativament com quantitativament. L'article aborda també el potencial transformador de la IA, en conjunció amb altres tecnologies emergents estretament relacionades com per exemple la Internet dels Objectes (IoT), la computació d'altes prestacions (HPC) o la computació al núvol i les seves variants més actuals com la computació a l'extrem. Tot seguit s'analitzen les barreres recurrents per a una implantació multisectorial de la IA i que, entre altres, fan referència a qüestions com disponibilitat de dades o manca de talent qualificat. L'article presenta l'estat actual de la IA a Catalunya a partir de l'informe sectorial recentment publicat per ACCIO (maig '24). A continuació es focalitza en la IA Generativa, il·lustrant els principis bàsics dels models fundacionals i desenvolupant les oportunitats multisectorials i multimodals i l'impacte que aquesta variant de la IA provocarà en els diferents sectors productius i de negocis. En paral·lel a aquestes qüestions de caire estrictament tecnològic l'article també s'endinsa en les principals conseqüències de les regulacions en IA que Europa ha aprovat i com s'hi hauran d'adaptar les empreses de productes o serveis basats en sistemes d'IA. Per últim, l'article dona una visió de les tendències futures fent especial focus a la computació quàntica i la seva intersecció amb la IA.