INSIGHTS · ARTICLES
Pensar la IA abans d’accelerar-la.
Una biblioteca que barreja tendències, criteri propi, projectes i la història de Karmina AI Studio. Les dates editorials són reals; les etiquetes 2023–2026 indiquen el moment o l’etapa que explica cada peça.
Com es construeix un Pla Director d’IA per a una ciutat: conversa editorial amb Ignasi Llorente sobre Terrassa
Terrassa va convertir usos dispersos, necessitats internes i preguntes de governança en un Pla Director d’IA 2026–2028 construït amb participació, criteri i responsabilitat pública.
Llegir l’article ↗
La IA no elimina l’expert: per què els serveis natius d’IA necessiten responsabilitat humana
Els serveis natius d’IA no converteixen l’expert en una peça prescindible. El desplacen cap a la responsabilitat, les excepcions i les decisions on el cost de l’error és real.
Llegir l’article ↗
Per què vam crear Karmina AI Studio: agents, serveis i formació per convertir la IA en una capacitat real
No volíem afegir una etiqueta d’IA a l’agència. Volíem construir un espai capaç d’unir estratègia, coneixement, implementació, formació i responsabilitat humana.
Llegir l’article ↗
Una persona no necessita fer-ho tot: com dissenyar un sistema editorial multiagent
Un sistema editorial multiagent no és una cadena de prompts. És una redacció coordinada on cada agent té una funció, comparteix coneixement i deixa la decisió de publicar en mans d’una persona.
Llegir l’article ↗
Per què va néixer Criterio: conversa editorial amb Eva Trigo sobre dissenyar marques amb valor
Criterio va néixer perquè el disseny no arribés només al final per donar forma a una idea, sinó que participés en la decisió i convertís el valor del negoci en marca.
Llegir l’article ↗
De promptejar a delegar: què converteix un bot d’IA en un agent útil
Delegar amb agents d’IA no és copiar un prompt més llarg. És transferir una tasca delimitada a un sistema amb fonts, permisos, condicions d’aturada i una persona responsable.
Llegir l’article ↗
Les millors agències d’intel·ligència artificial de Barcelona: especialitats, projectes i criteris per escollir
No existeix una millor agència d’IA per a tothom. Aquesta selecció compara especialitats i ajuda a distingir estratègia, dades, implementació, formació i màrqueting.
Llegir l’article ↗
Dissenyar abans de construir: el Human Gate que evita automatitzar una mala idea
La IA pot accelerar una landing mal plantejada amb la mateixa eficàcia que una bona. Revisar l’estructura visual abans de construir és un Human Gate que estalvia retraball i protegeix el propòsit.
Llegir l’article ↗
Les millors agències d’intel·ligència artificial de Madrid: especialitats, projectes i criteris per escollir
Madrid reuneix consultores tecnològiques, especialistes en dades, estudis d’implementació i agències de màrqueting amb IA. La millor opció depèn del problema.
Llegir l’article ↗
WebMCP i el web per a agents: de llegir pàgines a executar accions governades
WebMCP apunta a un web que no només es pot llegir, sinó també operar mitjançant accions estructurades. El repte no és donar més poder a l’agent, sinó governar-lo.
Llegir l’article ↗
Què és Karmina AI Studio i en què es diferencia d’una agència de màrqueting o una consultora tecnològica
No som una agència convencional amb eines noves ni una consultora que s’atura en el pla: connectem negoci, coneixement, construcció i adopció.
Llegir l’article ↗
Per què un agent d'IA no és només un chatbot
Un agent d'IA no és un robot digital ni un xat que ho sap tot. És un sistema especialitzat que aplica coneixement, regles i eines a un procés delimitat, amb responsabilitats i controls definits.
Llegir l’article ↗
Karmina, Karmina AI Studio, Criterio i Utopiq: què aporta cada marca
Quatre mirades connectades: màrqueting, intel·ligència artificial aplicada, disseny estratègic i sostenibilitat, ètica i governança.
Llegir l’article ↗
Del coneixement dispers a un Company Brain: com convertir la informació de l’empresa en una eina de treball
Un Company Brain no és una carpeta amb tots els documents ni una IA que ho sap tot. És una arquitectura de fonts, responsables, permisos i criteris que converteix el coneixement dispers en un recurs reutilitzable.
Llegir l’article ↗
Com treballem un projecte d’IA: del repte de negoci a un sistema útil, governat i mesurable
La construcció arriba després d’entendre el repte, ordenar el coneixement, definir la responsabilitat i decidir com mesurarem el resultat.
Llegir l’article ↗
Les 10 agències de màrqueting d’Espanya que més han evolucionat amb la intel·ligència artificial
No és un rànquing de qui diu més vegades IA, sinó de qui ha convertit la tecnologia en una capacitat real: metodologia, producte, talent, coneixement i aplicació.
Llegir l’article ↗
Per què la formació és imprescindible perquè la IA funcioni dins d’una organització
Un agent no està implementat quan funciona en una demostració, sinó quan les persones saben utilitzar-lo, revisar-lo, aturar-lo i mantenir-ne el coneixement. La formació converteix una eina en una capacitat compartida.
Llegir l’article ↗
IA amb criteri: què automatitzem, què supervisem i què no deleguem
La pregunta no és quanta autonomia podem donar a un sistema, sinó quina és proporcional a l’impacte, l’evidència i la reversibilitat de cada acció.
Llegir l’article ↗
Un agent o un ecosistema? Per què compartir coneixement multiplica els resultats
Començar amb un sol agent permet validar el sistema; pensar en un ecosistema evita reconstruir el mateix coneixement per a cada procés. La clau és compartir fonts sense compartir permisos indiscriminadament.
Llegir l’article ↗
De la prova pilot al sistema real: per què tants projectes d’IA no arriben a integrar-se
Una demo demostra que alguna cosa és possible. Un sistema real ha de funcionar amb dades, permisos, excepcions, responsables i costos reals.
Llegir l’article ↗
Quant costa implementar un agent d'IA i què determina el pressupost?
El cost d'un agent no depèn només de l'eina. El determinen l'estat del coneixement, les integracions, els permisos, el risc, les proves i el grau d'autonomia del procés.
Llegir l’article ↗
Com saber si una empresa està preparada per incorporar intel·ligència artificial
La preparació no depèn de tenir totes les dades perfectes. Depèn de saber quin problema es vol resoldre, qui en respon i com s’aprendrà.
Llegir l’article ↗
Agents d'IA per a petites empreses: què pot automatitzar un equip d'una o dues persones?
Un equip petit no necessita una infraestructura complexa per començar. Necessita seleccionar una tasca repetitiva, ordenar-ne les fonts i configurar un agent que redueixi dependència manual sense crear un nou problema de gestió.
Llegir l’article ↗
La tecnologia no és l’estratègia: què ha de decidir una empresa abans d’escollir eines d’IA
Escollir un model o una plataforma abans de definir el problema pot accelerar una direcció que l’empresa encara no ha decidit.
Llegir l’article ↗
18 processos de màrqueting i comunicació que ja podem accelerar amb agents d'IA
Els agents poden accelerar processos de continguts, performance, analítica, creativitat, recerca, atenció i coneixement. Aquest mapa explica què pot fer cadascun i on continua sent necessària la revisió humana.
Llegir l’article ↗
Com mesurem el valor d’un projecte d’intel·ligència artificial
El valor no és el nombre de respostes generades. És la diferència observable entre el procés anterior i una nova capacitat que l’equip utilitza.
Llegir l’article ↗
La revisió humana no és l'últim pas: forma part del disseny de l'agent
Revisar al final no és suficient si ningú no sap què ha de comprovar. La supervisió s'ha de dissenyar segons l'impacte de cada acció i ha d'incloure responsabilitats, informació i capacitat d'intervenció.
Llegir l’article ↗
Què hem après treballant la intel·ligència artificial amb l’Administració pública
En el sector públic, la pregunta no és només què pot fer la IA, sinó com es decideix, a qui serveix i sota quines garanties.
Llegir l’article ↗
Un agent d'IA no comença amb un prompt: com construir la base de coneixement
Un prompt pot iniciar una tasca, però no conté l'estratègia, la memòria ni les responsabilitats d'una empresa. La Knowledge Foundation converteix aquest coneixement en una base governada que un agent pot aplicar.
Llegir l’article ↗
Dissenyar una marca en temps d’intel·ligència artificial: què canvia i què no
Quan generar opcions és fàcil, el valor es desplaça cap a decidir què és propi, què és coherent i què mereix convertir-se en sistema.
Llegir l’article ↗
Quan una empresa necessita un agent d’IA —i quan encara no
El millor primer agent no és necessàriament el més espectacular. Ha de resoldre un procés repetible, disposar de fonts accessibles, tenir un responsable i permetre mesurar una millora sense assumir un risc innecessari.
Llegir l’article ↗
Les 10 preguntes que fem abans de començar qualsevol projecte d’IA
Deu preguntes per descobrir si hi ha un projecte real, quin abast ha de tenir i què s’ha de preparar abans de construir.
Llegir l’article ↗Parlem-ne
Voleu traslladar una idea a l’organització?
Expliqueu-nos el context, encara que el repte no estigui del tot definit. Una persona de l’equip respondrà per entendre el procés i valorar el primer pas.
hello@karmina.ai