# L’Estàndard RUAI (edició de 2026) ## Què vol dir fer un ús responsable de la IA el 2026 > Fer un ús responsable de la IA vol dir utilitzar-la per millorar la feina mentre les persones en mantenen el control: decideixen què pot fer, li proporcionen fonts fiables, comproven què produeix i responen del resultat. Un assistent pot fer servir una llista de preus que vas compartir fa mesos. Un agent amb permís per enviar un correu també pot enviar el següent. El teu equip necessita saber en quines fonts pot confiar i quines accions necessiten aprovació. Publicat per Founderz AI, S.L. (Founderz). Desenvolupat per Founderz en col·laboració amb Microsoft. Adreça canònica: https://responsibleai.founderz.com/ca/toolkit/home ## Abans de començar ### Principi 1: Supervisió humana de la IA **Les persones decideixen què pot fer la IA pel seu compte, en quins punts una persona revisa la feina i quines decisions continuen en mans humanes.** Pregunta clau: Si això surt malament, es pot desfer? A qui afectaria? Benefici: Uns límits clars permeten delegar més, perquè tothom sap en quin punt intervé una persona. Quan un assistent redacta un correu, tu decideixes què envies. Si el pot enviar tot sol, programar reunions, modificar registres o passar feina a un altre agent, pregunta’t quines accions necessiten la teva aprovació. Un cop has fixat aquests límits, un agent pot resoldre dues-centes peticions rutinàries mentre tu t’ocupes de les tres que requereixen la teva intervenció. #### Quatre nivells de supervisió humana | Nivell | Què fa la IA | Què fas tu | És adequat per a | | --- | --- | --- | --- | | 1. La IA redacta | Produeix material | Decideixes què utilitzes, canvies o descartes | Redacció, anàlisi, recerca, idees | | 2. La IA proposa | Prepara una acció concreta | Aproves aquella acció exacta abans que es faci | Correus a clients, pagaments, modificacions de registres | | 3. La IA actua dins d’uns límits | Actua sola dins dels límits establerts als permisos | Supervises, gestiones excepcions i l’atures quan cal | Feina rutinària fàcil de desfer, com ara ordenar, etiquetar o reservar sales internes | | 4. Ho fas tu | Res pel seu compte | Decideixes tu | Decisions sobre persones i accions costoses que no es poden revertir | Per triar un nivell, fes-te tres preguntes. Es pot desfer? A qui més afecta? Quin cost té equivocar-se? Qualsevol acció irreversible, externa o relacionada amb una persona comença al nivell 2 o 4. Aquests nivells parteixen de tres formes de supervisió humana que el Grup d’Experts d’Alt Nivell sobre IA de la UE va descriure el 2019: supervisió en cada decisió, supervisió del funcionament i control global. El nivell 2 és la forma quotidiana de la primera i el nivell 3, de la segona. Quan tries el nivell de cada tasca, exerceixes el control global. El glossari conté les [definicions completes](https://responsibleai.founderz.com/ca/toolkit/glossary#human-in-the-loop). #### Punts de revisió eficaços En un punt de revisió eficaç veus què passarà realment: el destinatari, l’import, el text, el registre. Tens el temps i els coneixements per valorar-ho. Si dius que no, l’acció s’atura, i el silenci mai compta com un sí. Si l’acció canvia després que l’hagis aprovat, torna a passar per tu. Una segona IA també pot revisar la feina, però el seu vistiplau no substitueix la teva aprovació. Si cliques «aprova» a totes les propostes, pots passar per alt un error encara que tinguis temps de detectar-lo. Els investigadors en diuen [biaix d’automatització](https://responsibleai.founderz.com/ca/toolkit/glossary#automation-bias), i el Reglament d’IA de la UE demana una supervisió humana que protegeixi d’aquest biaix. El marc de Singapur per a la IA amb agents hi afegeix un senyal d’alerta pràctic: quan els revisors gairebé mai corregeixen el sistema o aproven molt de pressa, cal comprovar si algú revisa de debò les propostes. #### Decisions sobre persones Algunes decisions continuen en mans de les persones, sigui quina sigui la capacitat de l’eina: contractació, promoció, sou, avaluació del rendiment i acomiadaments, i qualsevol decisió que alteri l’accés d’algú als diners, a l’assistència sanitària o als serveis públics. La IA pot ajudar amb les gestions, com ara redactar una oferta de feina o programar entrevistes. La decisió és teva, es basa en criteris que pots explicar i segueix els procediments de recursos humans i de l’àrea jurídica de la teva organització. A la UE, els sistemes d’IA utilitzats per filtrar candidatures o ajudar a decidir promocions o acomiadaments generalment es classifiquen com a sistemes d’alt risc. El RGPD també restringeix les decisions preses exclusivament per mitjans automatitzats quan tenen efectes jurídics o d’una importància semblant sobre una persona. [El paper de la llei](https://responsibleai.founderz.com/ca/toolkit/law) n’explica els detalls. #### Pràctiques - Indica el nivell abans de començar: la IA redacta, la IA proposa, la IA actua dins d’uns límits o ho fas tu. - Llegeix la proposta abans d’aprovar-la. Si no la pots valorar, demana a algú que ho pugui fer que la revisi. - Mantén una manera d’aturar la feina i desfer el que s’ha fet. - Deixa les decisions sobre persones en mans de persones, amb criteris que puguis explicar. - Quan canviïn la tasca, les dades o l’eina, torna a triar el nivell. #### Evidència - El Reglament d’IA de la UE exigeix que els sistemes d’IA d’alt risc es dissenyin perquè les persones que els supervisen tinguin present el biaix d’automatització, la tendència a confiar excessivament en els resultats. [1] - El marc de Singapur per a la IA amb agents manté la responsabilitat de les organitzacions i dels seus supervisors humans sobre el que fan els agents i demana aprovació humana en punts de revisió significatius, com ara eliminar dades, enviar missatges o fer pagaments. [2] - El mateix marc considera que una taxa molt baixa de correccions o unes revisions molt ràpides poden indicar una aprovació mecànica, i prefereix les aprovacions imposades pel sistema a les que es demanen en un prompt. [2] - Els principis d’IA de l’OCDE, adoptats pels governs el 2019 i revisats el 2024, demanen salvaguardes com ara la capacitat d’intervenció i supervisió humanes. [3] - Una revisió sistemàtica va trobar que el biaix d’automatització porta les persones tant a seguir consells equivocats com a passar per alt problemes que el sistema no ha assenyalat. [4] - Quan el govern del Regne Unit va fer servir IA per ordenar 87.738 respostes a una consulta, 125 persones van comprovar la feina de l’eina i els equips responsables de les polítiques van validar els temes. [5] Pàgina completa: https://responsibleai.founderz.com/ca/toolkit/principles/human-oversight ### Principi 2: Una font única de referència per a la IA **La IA treballa amb fonts aprovades i actuals, i cada dada important té un únic lloc amb responsable i data.** Pregunta clau: On es troba aquesta dada i qui la manté actualitzada? Benefici: Un company que comprova un pressupost pot trobar la mateixa llista de preus que has fet servir tu. Els assistents de feina cada cop responen més a partir dels fitxers, correus i xats de la teva organització. Microsoft Copilot, per exemple, pot recórrer a qualsevol contingut que l’usuari ja tingui permís per obrir. Si la unitat compartida conté cinc versions de la llista de preus, l’assistent pot donar els preus de l’any passat. Proporciona als companys i a l’assistent una sola llista de preus actualitzada. Quan canviï un preu, el responsable el podrà corregir allà. #### Cinc regles per a una font única de referència | Regla | A la pràctica | | --- | --- | | 1. Cada dada important té un únic lloc | Enllaça-hi des de diapositives, correus i xats perquè sempre apuntin a la versió actual. | | 2. Cada lloc té un responsable i una data | El responsable el manté actualitzat. La data indica a les persones i a la IA fins a quin punt és recent. | | 3. Adreça la IA a aquest lloc | Utilitza fonts aprovades i pregunta a l’assistent quin document ha fet servir. | | 4. Els esborranys es mantenen com a esborranys | Un resultat de la IA només es converteix en font quan una persona el revisa i el publica. | | 5. Corregeix a l’origen | Quan trobis un error, corregeix la dada a la font oficial i avisa’n el responsable perquè la pròxima persona i la pròxima IA hi trobin la dada correcta. | Una font aprovada també pot contenir errors. Per això una bona font única de referència també té una manera senzilla de comunicar-los i algú que se n’ocupa. #### Manteniment i accés a les fonts Els fitxers antics i duplicats fan perdre temps, i un assistent els pot convertir en respostes. Les mateixes orientacions de Microsoft per a les organitzacions que despleguen Copilot recomanen detectar llocs amb accés massa ampli, sense responsable o inactius, revisar qui hi té accés, arxivar els llocs inactius i eliminar fitxers obsolets perquè les respostes continuïn sent actuals. Aquestes orientacions s’adrecen a administradors de TI. La teva part és allò que tens a càrrec teu: les carpetes, les pàgines del teu equip i els documents que porten el teu nom. #### Exemple: la font de referència de Founderz Founderz manté el coneixement de l’organització en un sol lloc. Cada document té un responsable, una versió, una data de l’última comprovació i una classificació: públic, intern o confidencial. Cada xifra s’escriu una sola vegada, al document que n’és responsable, i la resta hi enllaça. Els canvis passen per revisió. Els assistents d’IA llegeixen aquest coneixement mitjançant un connector, i els esborranys que proposen esperen la revisió d’una persona abans de publicar-se. [Llegeix el cas pràctic](https://responsibleai.founderz.com/ca/toolkit/case-studies/founderz-single-source-of-truth). #### Pràctiques - Identifica on és la versió oficial de les dades essencials: preus, polítiques, detalls de producte i condicions dels clients. - Posa nom i data als documents i arxiva les versions que substitueixis. - Pregunta a l’assistent quin document ha fet servir i obre’l. - Mantén els esborranys de la IA fora de les carpetes compartides fins que algú els hagi revisat. - Quan trobis un error, corregeix la font i avisa’n el responsable. #### Evidència - Microsoft Copilot només mostra contingut de l’organització que l’usuari ja té permís per veure. [6] - Les orientacions de desplegament de Microsoft per a Copilot recomanen revisar els accessos, arxivar llocs inactius i eliminar fitxers obsolets perquè les respostes continuïn sent actuals. [7] - Els principis d’IA de l’OCDE demanen als responsables de la IA que mantinguin la traçabilitat dels conjunts de dades, els processos i les decisions. [3] - El perfil del NIST per a la IA generativa inclou la confabulació, contingut fals expressat amb seguretat, entre els dotze riscos que identifica. [8] Pàgina completa: https://responsibleai.founderz.com/ca/toolkit/principles/single-source-of-truth ### Principi 3: Confidencialitat de la informació compartida amb IA **La informació només es comparteix amb IA en eines aprovades, per a una finalitat aprovada i en la mesura necessària per fer la tasca.** Pregunta clau: Em correspon compartir això en aquesta eina? Benefici: Pots fer servir IA en la feina d’un client mantenint la seva informació en eines aprovades per a aquesta finalitat. Els fitxers dels clients, les dades personals dels companys i els plans de l’organització se t’han confiat amb una finalitat, i aquesta finalitat es manté quan fas servir IA. El que canvia amb la IA és la facilitat amb què circula la informació: enganxar un text, pujar un fitxer, un connector que pot llegir una bústia sencera, un assistent que recorda el que li vas dir la setmana passada. Una mateixa eina pot ser adequada per a una tasca i inadequada per a una altra. Un compte de feina cobert pel contracte de la teva organització i un compte personal poden semblar idèntics i tenir condicions molt diferents. Al Work Trend Index de Microsoft de 2024, el 78 % de les persones que feien servir IA a la feina van dir que hi portaven les seves pròpies eines. #### Comprovacions abans de compartir informació Abans de compartir un fitxer, comprova el següent: - Aquesta eina està aprovada per a aquest tipus d’informació? - La tasca ho necessita tot o n’hi ha prou amb un extracte? - Unes dades de mostra inventades servirien mentre proves el prompt? - Qui més ho podrà veure, ara i més endavant? #### Anonimització i pseudonimització Eliminar els noms rarament fa que les dades siguin anònimes. L’edat, el càrrec, la ubicació i una data poden ser suficients per identificar algú, sobretot en un equip reduït o un poble petit. El regulador britànic de protecció de dades explica com el context i les combinacions de detalls identifiquen les persones i per què substituir els noms per codis ([pseudonimització](https://responsibleai.founderz.com/ca/toolkit/glossary#pseudonymization)) no fa que deixin de ser dades personals. Si una tasca necessita dades personals reals, fes servir una eina i un procés autoritzats per tractar-les. #### Connectors i memòria de l’assistent Una connexió al correu, al calendari o a la unitat de fitxers pot donar a un assistent accés a informació que tu pots veure. Comprova quines carpetes i bústies pot obrir i desactiva el que la tasca no necessiti. Si l’assistent té memòria, mira què ha conservat i elimina’n les dades de clients que no hi haurien de ser. #### Pràctiques - Fes servir les eines i els comptes que la teva organització ha aprovat per a la informació que tens davant. - Comparteix el mínim que necessiti la tasca. Un extracte o una mostra inventada sovint és suficient. - Comprova què recorda l’assistent i quines carpetes poden obrir els seus connectors. - Mantén la informació d’un client fora de la feina per a un altre client. - Demana permís abans d’enregistrar o transcriure una reunió i indica on es desarà la transcripció. #### Evidència - Al Work Trend Index de Microsoft de 2024, el 78 % de les persones que feien servir IA a la feina van dir que hi portaven les seves pròpies eines d’IA. [9] - Per als clients comercials de Microsoft 365, Microsoft afirma que no fa servir els prompts, les respostes ni les dades a què accedeix Copilot mitjançant Microsoft Graph per entrenar models fundacionals. Comprova amb quin compte has iniciat la sessió abans de compartir fitxers de feina. [6] - Segons el RGPD, les dades personals són qualsevol informació sobre una persona identificada o identificable. [10] - L’Information Commissioner’s Office del Regne Unit explica que una anonimització efectiva depèn del context i que les dades pseudonimitzades continuen sent dades personals. [11][12] Pàgina completa: https://responsibleai.founderz.com/ca/toolkit/principles/confidentiality ### Principi 4: Permisos limitats per als agents d’IA **Els agents d’IA reben només l’accés que exigeix la tasca, i qualsevol acció irreversible necessita la confirmació d’una persona.** Pregunta clau: Què és el pitjor que podria fer aquest agent amb l’accés que té? Benefici: Pots deixar que un agent ordeni correus sense donar-li la capacitat d’enviar-ne un per error. Un agent que ordena el correu necessita llegir missatges. Si també pot enviar respostes, en podria enviar una per error. Algú fins i tot podria amagar instruccions en un correu per fer-li enviar un fitxer. Comprova què pot fer amb l’accés que li concedeixes. Dona a l’agent només l’accés que necessita per a aquesta tasca. Els equips de seguretat en diuen [permisos mínims](https://responsibleai.founderz.com/ca/toolkit/glossary#least-privilege). És la regla que aplicaries a un nou company el primer dia. #### Permisos i prompts Demana a l’agent que redacti les respostes i configura’n els permisos perquè només pugui crear esborranys. Aquesta configuració impedeix que enviï un missatge encara que interpreti malament les teves instruccions. El marc de Singapur per a la IA amb agents recomana utilitzar controls del sistema per imposar les aprovacions sempre que sigui possible. OWASP anomena aquest risc [autonomia excessiva](https://responsibleai.founderz.com/ca/toolkit/glossary#excessive-agency): un sistema d’IA amb més funcions, permisos o autonomia dels que necessita per a la tasca. L’edició de 2026 recomana que una persona confirmi les accions privilegiades, irreversibles o visibles externament. #### Injecció de prompts Els correus, les pàgines web i els documents compartits poden contenir text escrit per dirigir la IA que els llegeix. Això és la [injecció de prompts](https://responsibleai.founderz.com/ca/toolkit/glossary#prompt-injection). El National Cyber Security Centre del Regne Unit adverteix que potser mai es podrà resoldre del tot. La defensa consisteix, doncs, a limitar el que pot fer un sistema enganyat. L’investigador de seguretat Simon Willison descriu una [«tríada letal»](https://responsibleai.founderz.com/ca/toolkit/glossary#lethal-trifecta): un agent pot llegir les teves dades privades, llegir contingut de desconeguts i enviar coses a fora. Un desconegut podria amagar una petició en aquest contingut per fer que l’agent li enviés les teves dades. Dona a un mateix agent els tres tipus d’accés només si l’equip de TI ho ha dissenyat així. No cal que detectis tots els atacs. Fixa’t quan un agent de sobte vulgui fer una cosa que no li has demanat, atura’l i comunica-ho. #### Pràctiques - Comença amb accés només de lectura o només per crear esborranys i afegeix permisos d’un en un. - Confirma qualsevol acció irreversible: enviar, pagar, eliminar o compartir fora de l’organització. - Evita donar a un mateix agent dades privades, contingut de desconeguts i una manera d’enviar coses a fora, tot alhora. - Atura un agent que vulgui fer una cosa que no li has demanat i comunica-ho. - Fixa límits d’import, destinataris i temps, i assegura’t que saps com desactivar l’agent. #### Evidència - El Top 10 d’OWASP per a aplicacions amb LLM de 2026 inclou la injecció de prompts i l’autonomia excessiva entre els riscos principals, i recomana permisos mínims i confirmació humana de les accions privilegiades, irreversibles o visibles externament. [13] - El National Cyber Security Centre del Regne Unit recomana límits fixos, independents de la IA, sobre el que poden fer els sistemes d’IA, perquè la injecció de prompts potser mai es podrà resoldre del tot. [14] - Les dades privades, el contingut no fiable i la comunicació externa en un mateix agent fan possible el robatori de dades mitjançant injecció de prompts. [15] - Segons la definició de permisos mínims del NIST, cada usuari o sistema rep només els recursos i l’accés que necessita per fer la seva feina. [16] - El marc de Singapur per a la IA amb agents prefereix les aprovacions imposades per controls del sistema a les que es demanen en prompts. [2] Pàgina completa: https://responsibleai.founderz.com/ca/toolkit/principles/agent-permissions ## Mentre treballes ### Principi 5: Criteri propi i competències **Les persones es formen una opinió pròpia abans de confiar en la IA i continuen practicant les competències de què depèn la seva feina.** Pregunta clau: Què en penso jo? Benefici: Exercites el criteri que et caldrà per revisar la feina de la IA. Abans de demanar una recomanació a un assistent, escriu què en penses. Tindràs una resposta pròpia per comparar amb el seu suggeriment. Una enquesta de la Universitat Carnegie Mellon i Microsoft Research a 319 professionals del coneixement va trobar que, com més confiaven en la IA per a una tasca, menys pensament crític declaraven aplicar-hi, mentre que les persones que confiaven en la seva pròpia capacitat en declaraven més. N’hi ha prou amb tres línies. Quan les respostes difereixin, examina els arguments de cadascuna i anota què n’aprens. #### Conservació de les competències Les competències es poden perdre quan una màquina fa la feina. El 2013, l’Administració Federal d’Aviació dels Estats Units va animar les aerolínies a fomentar el pilotatge manual quan fos adequat, perquè l’ús continu de l’automatització no manté les habilitats manuals. En quatre centres d’endoscòpia de Polònia, la taxa de detecció d’adenomes dels metges en colonoscòpies sense IA va baixar del 28,4 % al 22,4 % en els mesos posteriors a l’arribada de l’assistència amb IA. La universitat dels autors descriu aquesta observació com una qüestió que cal continuar investigant. A la teva feina, reserva temps per practicar les tasques que continuaràs necessitant fer sense ajuda. #### Tasques en què la IA ajuda Quan 20.000 empleats públics del Regne Unit van provar un assistent d’IA al programari d’oficina, van declarar un estalvi mitjà de 26 minuts al dia, i el 82 % no volia tornar a treballar com abans. Una avaluació més petita en un departament va trobar resums d’informes més ràpids i millors, però una anàlisi de fulls de càlcul més lenta i menys precisa. Prova la IA en les teves tasques reals, queda’t amb el que funciona i mesura-ho. El [cas pràctic](https://responsibleai.founderz.com/ca/toolkit/case-studies/uk-government-ai-assistant-evaluations) n’explica els detalls. #### Pràctiques - Escriu primer la teva resposta o esquema, encara que siguin tres línies, i després compara. - Demana a la IA que expliqui la resposta i que et faci preguntes per posar-te a prova, a més de fer la feina. - Fes de tant en tant la part central de la teva feina sense IA. - Adona’t de quan acceptes respostes que no podries valorar pel teu compte i aprèn prou per poder-les valorar. - Fes servir la IA quan aporti prou valor. Algunes tasques es fan més de pressa, a menys cost o més bé sense IA. #### Evidència - En una enquesta a 319 professionals del coneixement, una confiança més alta en la IA generativa s’associava a menys pensament crític declarat, i una confiança més alta en un mateix, a més. [17] - En les colonoscòpies sense IA, la taxa de detecció d’adenomes en quatre centres va baixar del 28,4 % al 22,4 % després d’introduir l’assistència amb IA. [18] - L’Administració Federal d’Aviació dels Estats Units anima les aerolínies a fomentar el pilotatge manual quan sigui adequat per conservar habilitats que l’automatització no exercita. [19] - Segons el Reglament d’IA de la UE, les organitzacions que proporcionen o utilitzen sistemes d’IA han de prendre mesures per afavorir l’alfabetització en IA del personal. [20] - Els empleats públics del Regne Unit van declarar un estalvi mitjà de 26 minuts al dia amb un assistent d’IA, i una avaluació departamental va trobar que els guanys variaven segons la tasca. [21][22] Pàgina completa: https://responsibleai.founderz.com/ca/toolkit/principles/independent-judgment ### Principi 6: Qüestionament i consciència dels biaixos **La IA es fa servir tant per posar a prova idees com per desenvolupar-les, i es contraresta activament la seva tendència a donar la raó.** Pregunta clau: Quin és l’argument més sòlid en contra? Benefici: Pots resoldre un punt feble del teu pla abans que el detecti un client o un responsable. Els assistents d’IA s’entrenen perquè siguin útils, i sovint valorem com a útil una resposta que ens dona la raó. El resultat és una tendència ben documentada anomenada [complaença](https://responsibleai.founderz.com/ca/toolkit/glossary#sycophancy): els assistents tendeixen a dir-te el que sembla que vols sentir. Un estudi presentat a l’ICLR 2024 va detectar aquesta tendència de manera reiterada en cinc assistents, i de vegades les persones preferien una resposta persuasiva que els donés la raó a una resposta correcta. L’abril de 2025, un gran proveïdor d’IA va retirar una actualització d’un model perquè s’havia tornat excessivament afalagador. Quan ja prefereixes un pla, un assistent et pot donar moltes raons per mantenir-lo. Pregunta què faria que un client el rebutgés i comprova si pots respondre a l’objecció. #### Biaixos habituals en la feina amb IA | Biaix | Com es manifesta | Què pots fer | | --- | --- | --- | | Complaença | L’assistent et dona la raó, elogia el pla o abandona l’objecció quan el qüestiones. | Demana l’argument més sòlid en contra des del punt de vista d’un escèptic concret. | | Biaix de confirmació | Preguntes «per què la meva idea és encertada?» i obtens raons que la confirmen. | Fes preguntes obertes, com ara «quines opcions hi ha?». | | Biaix d’automatització | Acceptes el resultat perquè l’ha produït una màquina. | Decideix per endavant què comprovaràs. | | Ancoratge | La primera resposta o xifra condiciona tot el que ve després. | Fes primer una estimació pròpia o demana un ventall d’opcions. | | Supòsits locals equivocats | La resposta dona per fet que s’apliquen les lleis, la moneda, l’ortografia o els costums d’un altre país. | Indica on ets i a qui s’adreça. | #### Productivitat percebuda i mesurada La teva percepció de com funciona la IA es pot equivocar en qualsevol direcció. En un estudi de METR de principis de 2025, 16 desenvolupadors de programari experimentats esperaven que la IA els fes un 24 % més ràpids i després es van sentir un 20 % més ràpids, però van trigar un 19 % més en les tasques amb IA. El seguiment de METR de 2026 apunta que les eines han millorat i afirma que ara les proves són poc concloents. El 2025, la sensació no era una bona guia, així que mesura el resultat quan en depengui una decisió. [Llegeix el cas pràctic](https://responsibleai.founderz.com/ca/toolkit/case-studies/metr-perceived-and-measured-productivity). #### Pràctiques - Fes preguntes obertes, com ara «quines opcions hi ha?», i evita les tendencioses, com ara «per què la meva opció és la millor?». - Demana l’argument més sòlid contra la teva idea des del punt de vista d’un escèptic concret: un director financer, un client o un competidor. - Canvia el plantejament i torna a preguntar. Si la resposta s’inverteix, hauràs descobert fins a quin punt era fràgil. - Decideix quina evidència et faria canviar d’opinió abans de buscar-la. - Quan el resultat importi, mesura’l. La sensació de productivitat en diu ben poc. #### Evidència - Cinc assistents d’IA van mostrar complaença de manera sistemàtica, i de vegades les persones preferien respostes complaents i convincents a respostes correctes. [23] - L’abril de 2025, un gran proveïdor d’IA va revertir una actualització d’un model perquè s’havia tornat excessivament afalagador i va explicar que havia donat massa pes a l’opinió dels usuaris a curt termini. [24] - A principis de 2025, els desenvolupadors experimentats se sentien un 20 % més ràpids amb IA, però trigaven un 19 % més en les tasques amb aquesta eina. METR va qualificar de poc fiables els resultats del seu seguiment més ampli de 2026. [25][26] - El perfil del NIST per a la IA generativa inclou el biaix d’automatització i la dependència excessiva entre els riscos de la interacció entre persones i sistemes d’IA. [8] - Una revisió clàssica descriu el biaix de confirmació com la tendència a buscar i interpretar l’evidència de maneres que afavoreixen el que ja creus. [27] Pàgina completa: https://responsibleai.founderz.com/ca/toolkit/principles/challenge-and-bias-awareness ## Abans de compartir ### Principi 7: Verificació proporcional al que hi ha en joc **La profunditat de les comprovacions s’adapta al cost d’equivocar-se, i cada font en què es confia s’obre i es confirma.** Pregunta clau: Quin cost tindria que això fos incorrecte? Benefici: Qui et llegeix pot rastrejar una xifra fins a les dades originals o trobar el passatge que sustenta una afirmació. La IA escriu amb la mateixa fluïdesa quan s’equivoca. Pot inventar una referència, citar malament una font, ometre una condició o convertir «previst per divendres» en «garantit». El NIST anomena [confabulació](https://responsibleai.founderz.com/ca/toolkit/glossary#confabulation) la part inventada: contingut fals expressat amb seguretat, de vegades amb citacions inventades que el fan semblar justificat. En els informes llargs aquests errors costen més de detectar, i han arribat a clients i tribunals. No ho pots comprovar tot, així que adapta la profunditat de la comprovació al cost d’equivocar-se. #### Nivells de verificació | Nivell | Per a | Què fas tu | | --- | --- | --- | | Una ullada | Esborranys interns, idees, notes per a tu | Llegeixes el text. Respon la pregunta que has fet? | | Comprovacions per mostreig | Qualsevol cosa que comparteixes amb companys | Comproves els noms, dates, xifres i afirmacions més importants. | | Verificació completa | Qualsevol cosa publicada, signada, enviada a un client o utilitzada per decidir | Obres totes les fonts, recalcules, confirmes citacions i dates i demanes una segona opinió a una altra persona quan hi ha molt en joc. | #### Verificació de les fonts Obre la font citada i troba el passatge que sustenta l’afirmació. Comprova’n la data i si és aplicable al teu país i mercat. Una segona IA pot tenir els mateixos punts cecs que la primera, així que el fet que hi estigui d’acord no substitueix obrir la font. Les eines especialitzades redueixen els errors sense eliminar-los. Un estudi de Stanford publicat el 2025 va trobar que les principals eines d’IA per a la recerca jurídica encara donaven respostes inventades en un percentatge d’entre el 17 % i el 33 % de les consultes de prova. El setembre de 2026, una base de dades pública havia registrat més de 2.000 resolucions de jutjats i tribunals relacionades amb contingut inventat per IA, majoritàriament citacions falses. #### Verificació de peticions i identitats Una cara, una veu o un estil d’escriptura familiars poden resultar convincents fins i tot quan algú els ha imitat amb IA. A principis de 2024, un empleat de Hong Kong va transferir uns 200 milions de dòlars de Hong Kong després d’una videotrucada en què els altres participants, inclòs el responsable financer, eren falsos. [Llegeix el cas pràctic](https://responsibleai.founderz.com/ca/toolkit/case-studies/arup-deepfake-video-call-fraud). Considera sense verificar qualsevol petició inusual de diners, credencials o dades confidencials fins que la confirmis per un canal que iniciïs tu: torna la trucada a un número que ja tinguis o ves a la taula de la persona. Tant l’FBI com l’institut nacional de ciberseguretat d’Espanya ho recomanen. #### Pràctiques - Adapta el nivell de verificació al que hi ha en joc: una ullada, comprovacions per mostreig o verificació completa. - Obre la font i troba el passatge que sustenta l’afirmació. - Recalcula les xifres importants. - Comprova la data i el lloc: és actual i aplicable al teu país i mercat? - Verifica les peticions inusuals de diners, credencials o dades per un canal que iniciïs tu. #### Evidència - El NIST defineix la confabulació com a contingut fals expressat amb seguretat, de vegades amb raonaments o citacions inventats que el fan semblar justificat. [8] - Les principals eines d’IA per a la recerca jurídica van donar respostes inventades en un percentatge d’entre el 17 % i el 33 % de les 202 consultes de prova d’un estudi de Stanford revisat per experts. [28] - El 23 de setembre de 2026, una base de dades pública recollia 2.077 resolucions en què jutjats o tribunals havien constatat o suggerit que una part s’havia basat en contingut inventat per IA. [29] - La documentació de Microsoft diu que no es garanteix que les respostes de la IA generativa s’ajustin als fets al 100 % i que els usuaris han d’aplicar el seu criteri en revisar els resultats abans d’enviar-los a altres persones. [6] - L’FBI recomana penjar i tornar a trucar a un número que busquis tu. L’INCIBE espanyol recomana no autoritzar mai pagaments per telèfon i exigir més d’una persona que aprovi els pagaments elevats. [30][31] Pàgina completa: https://responsibleai.founderz.com/ca/toolkit/principles/proportionate-verification ### Principi 8: Qualitat de la feina feta amb IA **La feina feta amb IA s’edita pensant en qui la llegirà abans de compartir-la: la idea principal al començament, l’extensió necessària i el criteri propi de l’autor.** Pregunta clau: M’agradaria rebre això? Benefici: Els companys poden actuar a partir d’un missatge sense haver-te de preguntar què volies dir. Abans de reenviar un esborrany, pregunta’t què necessita fer a continuació qui el llegirà. Qui rep sis pàgines de notes d’una reunió pot haver de llegir-les totes per trobar-hi el seu termini. Els investigadors del Social Media Lab de Stanford i de BetterUp en diuen [workslop](https://responsibleai.founderz.com/ca/toolkit/glossary#workslop): feina generada amb IA que sembla acurada però no té prou substància per fer avançar una tasca. En la seva enquesta de 2025 a 1.150 empleats dels Estats Units, el 40 % va dir que n’havia rebut l’últim mes, i cada cas els va exigir gairebé dues hores de mitjana per resoldre’l. Comença per la decisió que necessites, afegeix-hi el teu punt de vista i elimina el que el lector no necessiti. #### Redacció pensada per a qui et llegeix Escriu pensant en la persona que ho llegirà: la seva llengua, els seus coneixements i què necessita fer després. Un assistent pot convertir una política densa en llenguatge planer, una transcripció en notes entenedores o un gràfic en text alternatiu per a qui no el pot veure. També pot redactar un resum per a algú que llegeix la teva feina en una segona llengua. Comprova el resultat com comprovaries qualsevol esborrany, sobretot els noms, les xifres i qualsevol compromís. #### Notes de reunió fetes amb IA Els companys poden fer servir un resum d’IA com a registre del que han acordat. Comprova les decisions, els responsables i els terminis amb el que es va dir. Una data provisional registrada com un compromís ferm pot causar més problemes que no tenir notes. #### Pràctiques - Comença per la idea principal i després dona’n els detalls. - Redueix el text al que necessita qui et llegeix. Normalment és més curt que el primer esborrany de la IA. - Afegeix-hi el que només tu saps: el teu criteri, el context i la decisió que necessites. - Comprova les notes de reunió de la IA amb el que es va dir realment abans de compartir-les. - Indica quines parts encara s’han de comprovar perquè ningú confongui un esborrany amb una decisió. #### Evidència - En una enquesta de 2025 a 1.150 empleats a temps complet dels Estats Units, el 40 % havia rebut workslop l’últim mes, i cada cas els va exigir una mitjana d’1 hora i 56 minuts per resoldre’l. [32] - En una avaluació del govern del Regne Unit, les persones que utilitzaven un assistent d’IA van fer resums d’informes més ràpidament i amb més qualitat. [22] Pàgina completa: https://responsibleai.founderz.com/ca/toolkit/principles/quality-of-ai-assisted-work ### Principi 9: Transparència sobre l’ús de la IA **S’informa les persones quan la IA ha tingut una intervenció que raonablement voldrien conèixer, i mai es fa servir IA per enganyar.** Pregunta clau: Se sentirien enganyats si sabessin com s’ha fet? Benefici: Un client que sap que parla amb un assistent d’IA pot decidir si vol demanar que l’atengui una persona. Un correu que una eina ha ajudat a polir no necessita cap etiqueta. Informa les persones quan parlen amb un assistent d’IA. Etiqueta les imatges i veus sintètiques realistes. Si bona part d’un informe que presentes com a fruit dels teus coneixements prové d’una eina, explica quines parts hi has aportat tu. Pregunta’t si se sentirien enganyats en saber com s’ha fet la feina. Si és així, explica’ls-ho. #### Requisits legals Des del 2 d’agost de 2026 s’apliquen les normes de transparència del Reglament d’IA de la UE. Els proveïdors generalment han d’informar les persones quan interactuen directament amb IA, tret que sigui evident pel context. Les organitzacions que fan servir IA per crear [ultrafalsificacions](https://responsibleai.founderz.com/ca/toolkit/glossary#deepfake) generalment han d’indicar com s’han fet. Un codi de pràctiques voluntari de la UE, que la Comissió va considerar adequat el juliol de 2026, estableix com els proveïdors poden marcar contingut generat amb IA i com les organitzacions que l’utilitzen poden etiquetar ultrafalsificacions. Altres països tenen normes pròpies, i els teus clients poden tenir condicions contractuals sobre l’ús de la IA. [El paper de la llei](https://responsibleai.founderz.com/ca/toolkit/law) n’explica els detalls. #### Afirmacions i representacions autèntiques La IA té molta facilitat per inventar experiències plausibles: una anècdota, una citació, un resultat. La teva credibilitat depèn que tot el que porti el teu nom sigui veritat. Fes servir IA per explicar bé les teves històries reals i mai per crear una imatge o veu realista d’una persona real sense el seu consentiment. #### Pràctiques - Informa les persones quan tracten amb un assistent o agent d’IA. - Etiqueta les imatges, l’àudio i els vídeos sintètics realistes, especialment si representen persones o fets reals. - Mai creïs una imatge o veu realista d’una persona real sense el seu consentiment. - Segueix les normes de la teva organització i del teu client sobre com informar de l’ajuda de la IA en els lliurables. - Evita que la IA inventi la teva experiència: històries, citacions i xifres. #### Evidència - Des del 2 d’agost de 2026, les normes de la UE generalment exigeixen als proveïdors que informin les persones quan interactuen directament amb IA, tret que sigui evident pel context. Qui fa servir IA per crear ultrafalsificacions generalment ha d’informar d’aquest ús. [1][20] - Segons el Reglament d’IA de la UE, una ultrafalsificació pot ser una gravació fabricada d’una persona real o imatges alterades d’un fet real que algú podria confondre amb contingut autèntic. [1] - El juliol de 2026, la Comissió va considerar adequat per a aquestes obligacions el codi de pràctiques voluntari sobre marcatge i etiquetatge de contingut generat amb IA. [33] Pàgina completa: https://responsibleai.founderz.com/ca/toolkit/principles/transparency ### Principi 10: Responsabilitat pels resultats obtinguts amb IA **Les persones i organitzacions que fan servir IA responen dels resultats i comuniquen aviat els problemes.** Pregunta clau: Estic disposat a posar-hi el meu nom? Benefici: Si comuniques aviat un error, qui ha rebut la teva feina el pot corregir abans que altres persones s’hi basin. Tu i la teva organització responeu del que surt amb el vostre nom, inclosa la feina que un assistent d’IA redacta o envia. El 2024, un tribunal canadenc va rebutjar l’argument d’una aerolínia segons el qual el xatbot del seu web era responsable de les seves pròpies respostes: el xatbot formava part del web de l’aerolínia, que responia de tot el que hi havia. Si trobes un error, avisa les persones afectades mentre encara les puguis ajudar a corregir-lo. Comparteix el que ha passat amb els companys que puguin trobar-se amb el mateix problema. #### Gestió dels errors - Atura la feina si encara està en marxa. - Avisa la persona responsable i el contacte per a problemes amb IA, si en teniu. - Conserva el que calgui per entendre què ha passat: el prompt, les fonts i el resultat. - Corregeix el resultat i avisa les persones afectades. - Comparteix el que n’heu après, també dels incidents evitats. #### Conservació de registres Quan algú et pregunta com has arribat a una decisió, ajuda tenir el prompt, les fonts que has comprovat i un registre del que has canviat. Per a les organitzacions, els principis d’IA de l’OCDE demanen traçabilitat dels conjunts de dades, els processos i les decisions. #### Pràctiques - Llegeix tot el que envies, signes o lliures pensant que algú et podria demanar explicacions citant les teves paraules. - Quan alguna cosa surti malament, comunica-ho aviat, corregeix-la i avisa les persones afectades. - Comunica també els incidents evitats, com ara l’agent que gairebé envia el fitxer equivocat. - Conserva prou material de la teva feina (prompt, fonts i resultat) per explicar com has arribat al resultat. - Comparteix amb els companys el que funciona. #### Evidència - Un tribunal canadenc va considerar una aerolínia responsable de tota la informació del seu web, incloses les respostes del xatbot, i va apreciar informació enganyosa facilitada per negligència. [34] - Un tribunal federal dels Estats Units va multar uns advocats i el seu despatx per presentar i després defensar resolucions judicials inventades per un xatbot d’IA. [35] - Un departament australià va dir a CFO Dive que Deloitte havia retornat una part dels honoraris d’un informe que contenia fonts inventades i una citació judicial fabricada. [36][37] - Els principis d’IA de l’OCDE atribueixen als actors de la IA responsabilitat pel bon funcionament dels sistemes d’IA segons el seu paper. [3] - El marc de Singapur per a la IA amb agents manté la responsabilitat de l’organització que els desplega i dels seus supervisors per les accions dels agents, incloses les autònomes. [2] Pàgina completa: https://responsibleai.founderz.com/ca/toolkit/principles/accountability ## Fonts 1. Regulation (EU) 2024/1689 (Artificial Intelligence Act). European Union, Official Journal, 13 de juny de 2024. https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2024/1689/oj 2. Model AI Governance Framework for Agentic AI. Infocomm Media Development Authority, Singapore, Versió 1.5, 20 de maig de 2026 (primera publicació el 22 de gener de 2026). https://www.imda.gov.sg/resources/press-releases-factsheets-and-speeches/updated-model-ai-governance-framework-for-agentic-ai 3. Recommendation of the Council on Artificial Intelligence (OECD AI Principles). OECD, Adoptats el 22 de maig de 2019; revisats el 3 de maig de 2024. https://legalinstruments.oecd.org/en/instruments/OECD-LEGAL-0449 4. Automation bias: a systematic review of frequency, effect mediators, and mitigators. Journal of the American Medical Informatics Association, 2012 (en línia el juny de 2011). https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC3240751/ 5. Consult Evaluation: DWP’s Pathways to Work consultation. UK Incubator for AI (i.AI), Datada el 27 d’agost de 2025; publicada el 30 d’octubre de 2025. https://assets.publishing.service.gov.uk/media/68f63fe01c9076042263f0bd/evaluation-report.pdf 6. Data, privacy, and security for Microsoft Copilot. Microsoft, Actualitzat el 18 d’agost de 2026. https://learn.microsoft.com/en-us/microsoft-365/copilot/microsoft-365-copilot-privacy 7. Secure and governed data foundation for Microsoft Copilot: foundational deployment guidance. Microsoft, 6 de maig de 2026; actualitzat el 18 d’agost de 2026. https://learn.microsoft.com/en-us/microsoft-365/copilot/secure-govern-copilot-foundational-deployment-guidance 8. Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile (NIST AI 600-1). US National Institute of Standards and Technology, 26 de juliol de 2024. https://www.nist.gov/publications/artificial-intelligence-risk-management-framework-generative-artificial-intelligence 9. AI at Work Is Here. Now Comes the Hard Part (2024 Work Trend Index). Microsoft and LinkedIn, 8 de maig de 2024. https://www.microsoft.com/en-us/worklab/work-trend-index/ai-at-work-is-here-now-comes-the-hard-part 10. Regulation (EU) 2016/679 (General Data Protection Regulation). European Union, Official Journal, 27 d’abril de 2016. https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2016/679/oj 11. How do we ensure anonymisation is effective? UK Information Commissioner’s Office, Orientacions vigents. https://ico.org.uk/for-organisations/uk-gdpr-guidance-and-resources/data-sharing/anonymisation/how-do-we-ensure-anonymisation-is-effective/ 12. Pseudonymisation. UK Information Commissioner’s Office, Orientacions vigents. https://ico.org.uk/for-organisations/uk-gdpr-guidance-and-resources/data-sharing/anonymisation/pseudonymisation/ 13. OWASP Top 10 for LLM Applications, 2026 edition. OWASP Gen AI Security Project, 3 d’agost de 2026. https://genai.owasp.org/resource/owasp-genai-llm-top-10-2026/ 14. Prompt injection is not SQL injection (it may be worse). UK National Cyber Security Centre, 8 de desembre de 2025. https://www.ncsc.gov.uk/blog-post/prompt-injection-is-not-sql-injection 15. The lethal trifecta for AI agents. Simon Willison, 16 de juny de 2025. https://simonwillison.net/2025/Jun/16/the-lethal-trifecta/ 16. Least privilege (glossary entry). NIST Computer Security Resource Center, Definició del NIST SP 800-53 Rev. 5. https://csrc.nist.gov/glossary/term/least_privilege 17. The Impact of Generative AI on Critical Thinking: Self-Reported Reductions in Cognitive Effort and Confidence Effects From a Survey of Knowledge Workers. Carnegie Mellon University and Microsoft Research (CHI 2025), 25 d’abril de 2025. https://www.microsoft.com/en-us/research/publication/the-impact-of-generative-ai-on-critical-thinking-self-reported-reductions-in-cognitive-effort-and-confidence-effects-from-a-survey-of-knowledge-workers/ 18. Endoscopist deskilling risk after exposure to artificial intelligence in colonoscopy: a multicentre, observational study. The Lancet Gastroenterology & Hepatology, 12 d’agost de 2025. https://www.thelancet.com/journals/langas/article/PIIS2468-1253(25)00133-5/fulltext 19. Safety Alert for Operators 13002: Manual Flight Operations. US Federal Aviation Administration, 4 de gener de 2013. https://www.faa.gov/sites/faa.gov/files/other_visit/aviation_industry/airline_operators/airline_safety/SAFO13002.pdf 20. Regulation (EU) 2026/1744 (AI Omnibus). European Union, Official Journal, Adoptat el 8 de juliol de 2026; en vigor des del 27 de juliol de 2026. https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/HTML/?uri=OJ:L_202601744 21. Microsoft 365 Copilot Experiment: Cross-Government Findings Report. UK Government Digital Service, 2 de juny de 2025. https://www.gov.uk/government/publications/microsoft-365-copilot-experiment-cross-government-findings-report/microsoft-365-copilot-experiment-cross-government-findings-report-html 22. Microsoft 365 Copilot pilot: DBT evaluation report. UK Department for Business and Trade, 28 d’agost de 2025. https://www.gov.uk/government/publications/microsoft-365-copilot-pilot-dbt-evaluation-report 23. Towards Understanding Sycophancy in Language Models. Anthropic researchers, presented at ICLR 2024, 20 d’octubre de 2023; ICLR 2024. https://arxiv.org/abs/2310.13548 24. Sycophancy in GPT-4o: what happened and what we’re doing about it. OpenAI, 29 d’abril de 2025. https://openai.com/index/sycophancy-in-gpt-4o/ 25. Measuring the Impact of Early-2025 AI on Experienced Open-Source Developer Productivity. METR, 10 de juliol de 2025. https://metr.org/blog/2025-07-10-early-2025-ai-experienced-os-dev-study/ 26. We are Changing our Developer Productivity Experiment Design. METR, 24 de febrer de 2026. https://metr.org/blog/2026-02-24-uplift-update/ 27. Confirmation bias: A ubiquitous phenomenon in many guises. Review of General Psychology, 2(2), 1998. https://doi.org/10.1037/1089-2680.2.2.175 28. Hallucination-Free? Assessing the Reliability of Leading AI Legal Research Tools. Journal of Empirical Legal Studies (Stanford RegLab and HAI researchers), 23 d’abril de 2025. https://doi.org/10.1111/jels.12413 29. AI Hallucination Cases database. Damien Charlotin, Actualització contínua (2.077 casos el 23 de setembre de 2026). https://www.damiencharlotin.com/hallucinations/ 30. Criminals Use Generative Artificial Intelligence to Facilitate Financial Fraud (I-120324-PSA). FBI Internet Crime Complaint Center, 3 de desembre de 2024. https://www.ic3.gov/PSA/2024/PSA241203 31. Suplantación del CEO utilizando la técnica de inteligencia artificial deepvoice. INCIBE, Spain’s national cybersecurity institute, 9 de gener de 2024. https://www.incibe.es/linea-de-ayuda-en-ciberseguridad/casos-reales/suplantacion-del-ceo-utilizando-la-tecnica-de-inteligencia-artificial-deepvoice 32. AI-Generated “Workslop” Is Destroying Productivity. Harvard Business Review (Stanford Social Media Lab and BetterUp researchers), 22 de setembre de 2025. https://hbr.org/2025/09/ai-generated-workslop-is-destroying-productivity 33. Code of Practice on transparency of AI-generated content. European Commission, Versió final del 10 de juny de 2026; considerat adequat el 8 de juliol de 2026. https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/code-practice-ai-generated-content 34. Moffatt v. Air Canada, 2024 BCCRT 149. Civil Resolution Tribunal of British Columbia, 14 de febrer de 2024. https://canlii.ca/t/k2spq 35. Mata v. Avianca, Inc.: opinion and order on sanctions. US District Court, Southern District of New York, 22 de juny de 2023. https://storage.courtlistener.com/recap/gov.uscourts.nysd.575368/gov.uscourts.nysd.575368.54.0.pdf 36. Deloitte refunds Aussie gov after AI fabrications slip into $440K welfare report. The Register, 6 d’octubre de 2025. https://www.theregister.com/software/2025/10/06/deloitte-refunds-australian-government-over-ai-in-report/722000 37. Deloitte refunds over $60K for report with AI errors, Australian government says. CFO Dive, 21 d’octubre de 2025. https://www.cfodive.com/news/deloitte-refunds-60k-report-ai-errors-australian-government-accounting/803321/ ## Com citar Founderz (2026). What responsible use of AI means in 2026. The RUAI Standard, 2026 edition. Developed by Founderz in collaboration with Microsoft. https://responsibleai.founderz.com/ca/toolkit/home ## Llicència Text sota la llicència CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Els noms, logotips i imatges no hi estan inclosos.