Resposta curta: una empresa d'IA és aquella el producte, valor o avantatge competitiu principal de la qual depèn de la IA: si elimineu la IA, l'oferta s'esfondra o empitjora dràsticament. Si la IA falla demà i encara podeu oferir amb fulls de càlcul o programari bàsic, probablement esteu habilitat per a la IA, no nadiu de la IA. Les empreses d'IA reals es diferencien a través de les dades, l'avaluació, el desplegament i els bucles d'iteració ajustats.
Conclusions clau:
Dependència central : si l'eliminació de la IA trenca el producte, esteu davant d'una empresa d'IA.
Prova senzilla : si pots anar coixejant sense IA, probablement estàs habilitat per a la IA.
Senyals operacionals : els equips que discuteixen sobre la deriva, els conjunts d'avaluació, la latència i els modes de fallada solen estar fent la feina més difícil.
Resistència a l'ús indegut : Construir baranes de protecció, monitorització i plans de reversió per quan els models fallen.
Diligència del comprador : evitar el rentat d'IA exigint mecanismes, mètriques i una governança de dades clara.
El terme "empresa d'IA" es fa servir tan lliurement que corre el risc de significar-ho tot i res alhora. Una startup reclama l'estatus d'IA perquè ha afegit un quadre d'autocompletar. Una altra empresa entrena models, construeix eines, envia productes i els implementa en entorns de producció... i tot i així queda a la mateixa categoria.
Així doncs, l'etiqueta necessita unes vores més definides. La diferència entre una empresa nativa d'IA i una empresa estàndard amb un lleuger toc d'aprenentatge automàtic es fa evident ràpidament un cop saps què cal buscar.
Articles que potser t'agradaria llegir després d'aquest:
🔗 Com funciona la millora d'escala per IA
Aprèn com els models afegeixen detalls per ampliar les imatges de manera neta.
🔗 Quin aspecte té el codi d'IA?
Vegeu exemples de codi generat i com està estructurat.
🔗 Què és un algoritme d'IA
Entendre els algoritmes que ajuden la IA a aprendre, predir i optimitzar.
🔗 Què és el preprocessament per IA
Descobreix els passos que netegen, etiqueten i formaten les dades per a l'entrenament.
Què és una empresa d'IA: la definició clara que es manté ✅
Una definició pràctica:
Una empresa d'IA és una empresa el producte, valor o avantatge competitiu principal de la qual depèn de la intel·ligència artificial ; és a dir, si elimines la IA, la "cosa" de l'empresa s'esfondra o empitjora dràsticament. ( OCDE , NIST AI RMF )
No "vam fer servir la IA una vegada en un hackató". No "vam afegir un chatbot a la pàgina de contacte". Més aviat:
-
El producte és un sistema d'IA (o està alimentat per un sistema d'intel·ligència artificial) ( OCDE )
-
L'avantatge de l'empresa prové dels models, les dades, l'avaluació i la iteració ( Google Cloud MLOps , NIST AI RMF Playbook - Measure )
-
La IA no és una característica, és el motor 🧠⚙️
Aquí teniu una fàcil revisió instintiva:
Imagineu-vos que la IA falla demà. Si els clients encara us paguessin i poguéssiu anar amb fulls de càlcul o programari bàsic, probablement esteu habilitat per a la IA, no natiu de la IA.
I sí, hi ha una zona central borrosa. Com una foto feta a través d'una finestra ennuvolada... no és una bona metàfora, però ja ho entens 😄
La diferència entre "empresa amb IA" i "empresa amb IA" (aquesta part estalvia discussions) 🥊
La majoria de les empreses modernes utilitzen alguna forma d'IA. Això per si sol no les converteix en una empresa d'IA. ( OCDE )
Normalment una empresa d'IA:
-
Ven directament capacitat d'IA (models, copilots, automatització intel·ligent)
-
Construeix sistemes d'IA propietaris com a producte principal
-
Té una funció principal d'enginyeria, avaluació i desplegament d'IA ( Google Cloud MLOps )
-
Aprèn de les dades contínuament i millora el rendiment com a mètrica clau 📈 ( Llibre blanc de Google MLOps )
Normalment una empresa habilitada per IA:
-
Utilitza la IA internament per reduir costos, accelerar els fluxos de treball o millorar la segmentació
-
Encara ven alguna cosa més (béns al detall, serveis bancaris, logística, mitjans de comunicació, etc.)
-
Podria substituir la IA pel programari tradicional i seguir sent "ell mateix"
Exemples (genèrics a propòsit, perquè els debats sobre marques són una afició per a algunes persones):
-
Un banc que utilitza la IA per a la detecció de fraus: habilitat per la IA
-
Un minorista que utilitza la IA per a la previsió d'inventari: habilitat per IA
-
Una empresa el producte de la qual és un agent d'atenció al client d'IA, probablement una empresa d'IA
-
Una plataforma que ven eines de monitorització, avaluació i desplegament de models - Empresa d'IA (infraestructura) ( Google Cloud MLOps )
Així doncs, sí... el teu dentista podria utilitzar la IA per programar recordatoris. Això no el converteix en una empresa d'IA 😬🦷
Què fa que una empresa d'IA sigui bona 🏗️
No totes les empreses d'IA es construeixen igual, i algunes, en realitat, són principalment vibracions i capital de risc. Una bona versió d'una empresa d'IA tendeix a compartir alguns trets que apareixen una i altra vegada:
-
Clara responsabilitat del problema : resolen un problema específic, no "IA per a tot"
-
Resultats mesurables : precisió, estalvi de temps, reducció de costos, menys errors, major conversió: tria alguna cosa i fes-ne un seguiment ( NIST AI RMF )
-
Disciplina de dades : la qualitat de les dades, els permisos, la governança i els bucles de retroalimentació no són opcionals ( NIST AI RMF )
-
Cultura d'avaluació : proven models com adults, amb punts de referència, casos límit i monitorització 🔍 ( Google Cloud MLOps , Datadog )
-
Realitat del desplegament : el sistema funciona en condicions diàries desordenades, no només en demostracions.
-
Un avantatge defensable : dades de domini, distribució, integració de fluxos de treball o eines pròpies (no només "allò que anomenem API")
Un senyal sorprenentment revelador:
-
Si un equip parla de latència, deriva, conjunts d'avaluació, al·lucinacions i modes de fallada , probablement està fent un treball real d'IA. ( IBM - Deriva de model , OpenAI - al·lucinacions , Google Cloud MLOps )
-
Si principalment parlen de "revolucionar la sinergia amb vibracions intel·ligents", doncs... ja saps com és 😅
Taula comparativa: "tipus" comuns d'empreses d'IA i què venen 📊🤝
A continuació es mostra una taula comparativa ràpida i lleugerament imperfecta (com la del dia a dia). Els preus són "estils de preus típics", no xifres exactes, perquè varien molt.
| Opció / “Tipus” | Millor públic | Preu (aproximadament típic) | Per què funciona |
|---|---|---|---|
| Constructor de models de fonamentació | Desenvolupadors, empreses, tothom... més o menys | Contractes importants basats en l'ús | Els models generals forts es converteixen en una plataforma: la capa "d'estil sistema operatiu" ( preus de l'API d'OpenAI ) |
| Aplicació d'IA vertical (legal, mèdica, financera, etc.) | Equips amb fluxos de treball específics | Preu de la subscripció + seient | Les restriccions de domini redueixen el caos; la precisió pot augmentar (quan es fa correctament) |
| Copilot d'IA per al Treball de Coneixement | Vendes, suport, analistes, operacions | Per usuari mensual | Estalvia temps ràpidament, s'integra a les eines diàries... és complicat quan és bo ( preus de Microsoft 365 Copilot ) |
| Plataforma MLOps / Model Ops | Equips d'IA en producció | Contracte d'empresa (de vegades dolorós) | Monitorització, desplegament, governança: poc atractius però essencials ( Google Cloud MLOps ) |
| Empresa de dades i etiquetatge | Constructors de maquetes, empreses | Per tasca, per etiqueta, combinat | Sorprenentment, unes dades millors superen un "model més sofisticat" sovint ( MIT Sloan / Andrew Ng sobre IA centrada en dades ) |
| IA perifèrica / IA al dispositiu | Maquinari + IoT, organitzacions amb molta privadesa | Llicències per dispositiu | Baixa latència + privadesa; també funciona fora de línia (un gran avantatge) ( NVIDIA , IBM ) |
| Consultoria / Integradora d'IA | Organitzacions no natives d'IA | Retenidors basats en projectes | Es mou més ràpid que la contractació interna, però a la pràctica depèn del talent |
| Eines d'avaluació / seguretat | Models d'enviament d'equips | Subscripció per nivells | Ajuda a evitar errors silenciosos, i sí, això importa molt ( NIST AI RMF , OpenAI - al·lucinacions ) |
Fixeu-vos en una cosa. «Empresa d'IA» pot significar negocis molt diferents. Alguns venen models. Alguns venen pales per a constructors de models. Alguns venen productes acabats. Mateixa etiqueta, realitat totalment diferent.
Els principals arquetips de les empreses d'IA (i en què s'equivoquen) 🧩
Anem a aprofundir una mica més, perquè aquí és on la gent s'enganya.
1) Empreses que prioritzen els models 🧠
Aquests construeixen o ajusten models. El seu punt fort sol ser:
-
talent investigador
-
optimització de càlcul
-
bucles d'avaluació i iteració
-
infraestructura de servei d'alt rendiment ( llibre tècnic de Google MLOps )
Error comú:
-
Assumeixen que "millor model" és automàticament igual a "millor producte".
No és així. Els usuaris no compren models, compren resultats.
2) Empreses d'IA que prioritzen el producte 🧰
Aquests integren la IA dins d'un flux de treball. Guanyen gràcies a:
-
distribució
-
UX i integració
-
bucles de retroalimentació forts
-
fiabilitat més que intel·ligència bruta
Error comú:
-
Subestimen el comportament dels models en estat natural. Els usuaris reals trencaran el vostre sistema de maneres noves i creatives. Diàriament.
3) Empreses d'IA d'infraestructures ⚙️
Penseu en monitorització, desplegament, governança, avaluació i orquestració. Guanyen a través de:
-
reducció del dolor operacional
-
gestió de riscos
-
fent que la IA sigui repetible i més o menys segura ( NIST AI RMF , Google Cloud MLOps )
Error comú:
-
Creen per a equips avançats i ignoren tothom, i després es pregunten per què l'adopció és lenta.
4) Empreses d'IA centrades en dades 🗂️
Aquests se centren en les canalitzacions de dades, l'etiquetatge, les dades sintètiques i la governança de les dades. Guanyen a través de:
-
millora de la qualitat del senyal d'entrenament
-
reducció del soroll
-
permetent l'especialització ( MIT Sloan / Andrew Ng sobre IA centrada en dades )
Error comú:
-
Exageren la idea que "les dades ho resolen tot". Les dades són poderoses, però encara cal una bona modelització i un pensament sòlid sobre el producte.
Què hi ha sota el capó d'una empresa d'IA: la pila, aproximadament 🧱
Si mireu més enllà de la cortina, la majoria d'empreses reals d'IA comparteixen una estructura interna similar. No sempre, però sí sovint.
Capa de dades 📥
-
recollida i ingestió
-
etiquetatge o supervisió feble
-
privadesa, permisos, retenció
-
bucles de retroalimentació (correccions de l'usuari, resultats, revisió humana) ( NIST AI RMF )
Capa de model 🧠
-
selecció de models base (o entrenament des de zero)
-
ajust fi, destil·lació, enginyeria ràpida (sí, encara compta)
-
sistemes de recuperació (cerca + classificació + bases de dades vectorials) ( article de RAG (Lewis et al., 2020) , Oracle - cerca vectorial )
-
conjunts d'avaluació i conjunts de proves ( Google Cloud MLOps )
Capa de producte 🧑💻
-
UX que gestiona la incertesa (indicis de confiança, estats de "revisió")
-
baranes de seguretat (política, rebuig, finalització segura) ( NIST AI RMF )
-
integració de fluxos de treball (correu electrònic, CRM, documents, ticketing, etc.)
Capa d'operacions 🛠️
-
monitorització de la deriva i la degradació ( deriva del model d'IBM , Google Cloud MLOps )
-
resposta a incidents i reversió ( Uber - seguretat de desplegament )
-
gestió de costos (la computació pot ser un petit monstre famolenc)
-
governança, auditories, control d'accés ( NIST AI RMF , visió general de la norma ISO/IEC 42001 )
I la part que ningú anuncia:
-
processos humans : revisors, escalat, control de qualitat i canals de comentaris dels clients.
La IA no és "configura-ho i oblida-ho". És més com fer jardineria. O com tenir un ós rentador com a mascota. Pot ser bonic, però et destrossarà la cuina si no l'estàs mirant 😬🦝
Models de negoci: com guanyen diners les empreses d'IA 💸
Les empreses d'IA solen encaixar en algunes formes comunes de monetització:
-
Basat en l'ús (per sol·licitud, per token, per minut, per imatge, per tasca) ( preus de l'API d'OpenAI , OpenAI - tokens )
-
Subscripcions basades en seients (per usuari al mes) ( preus de Microsoft 365 Copilot )
-
Preus basats en resultats (poc freqüents, però potents: es paguen per conversió o tiquet resolt)
-
Contractes empresarials (suport, compliment, SLA, implementació personalitzada)
-
Llicències (al dispositiu, integrades, estil OEM) ( NVIDIA )
Una tensió a la qual s'enfronten moltes empreses d'IA:
-
Els clients volen una despesa previsible 😌
-
Els costos de la IA poden fluctuar segons l'ús i l'elecció del model 😵
Així doncs, les bones empreses d'IA esdevenen molt bones en:
-
encaminar tasques a models més econòmics quan sigui possible
-
resultats de la memòria cau
-
sol·licituds per lots
-
control de la mida del context
-
dissenyant UX que desincentivi les "espirals infinites de prompts" (tots ho hem fet...)
La pregunta clau: què fa que una empresa d'IA sigui defensable 🏰
Aquesta és la part picant. Molta gent assumeix que el fossat és que "el nostre model és millor". De vegades ho és, però sovint... no.
Avantatges comuns defensables:
-
Dades pròpies (especialment específiques del domini)
-
Distribució (integrada en un flux de treball en què ja resideixen els usuaris)
-
Costos de canvi (integracions, canvis de processos, hàbits d'equip)
-
Confiança de marca (especialment per a dominis d'alt risc)
-
Excel·lència operativa (distribuir IA fiable a escala és difícil) ( Google Cloud MLOps )
-
Sistemes humans en el bucle (les solucions híbrides poden superar l'automatització pura) ( NIST AI RMF , Llei d'IA de la UE - supervisió humana (article 14) )
Una veritat una mica incòmoda:
dues empreses poden utilitzar el mateix model subjacent i tot i així obtenir resultats molt diferents. La diferència sol ser tot allò que envolta el model: el disseny del producte, les avaluacions, els bucles de dades i com gestionen els errors.
Com detectar el rentat d'IA (també conegut com "hi vam afegir brillantor i ho vam anomenar intel·ligència") 🚩
Si esteu avaluant què és una empresa d'IA en el seu estat actual, estigueu atents a aquests senyals d'alerta:
-
No es descriu una capacitat clara d'IA : molt de màrqueting, cap mecanisme.
-
Màgia de demostració : demostració impressionant, sense esmentar casos límit
-
Sense història d'avaluació : no poden explicar com proven la fiabilitat ( Google Cloud MLOps )
-
Respostes de dades ondulades a mà : no està clar d'on provenen les dades o com es governen ( NIST AI RMF )
-
No hi ha pla de monitorització : actuen com si els models no derivessin ( IBM - Deriva del model )
-
No poden explicar els modes de fallada : tot és "gairebé perfecte" (res no ho és) ( OpenAI - al·lucinacions )
Banderes verdes (el contrari calmant) ✅:
-
Mostren com mesuren el rendiment
-
Parlen de limitacions sense entrar en pànic
-
Tenen vies de revisió i escalació humanes ( NIST AI RMF , Llei d'IA de la UE - supervisió humana (article 14) )
-
Entenen les necessitats de privadesa i compliment ( NIST AI RMF , visió general de la Llei d'IA de la UE )
-
Poden dir "nosaltres no fem això" sense desplomar-se emocionalment 😅
Si n'estàs creant una: una llista pràctica per convertir-te en una empresa d'IA 🧠📝
Si esteu intentant passar de "habilitada per IA" a "empresa amb IA", aquí teniu un camí viable:
-
Comença amb un flux de treball que perjudiqui prou gent com per pagar per arreglar-lo
-
Instrumenta els resultats aviat (abans d'escalançar)
-
Crear un conjunt d'avaluació a partir de casos d'usuari reals ( Google Cloud MLOps )
-
Afegiu bucles de retroalimentació des del primer dia
-
Feu que les baranes formin part del disseny, no una idea a posteriori ( NIST AI RMF )
-
No construïu en excés: envieu una falca estreta que sigui fiable
-
Tracteu la implementació com un producte, no com l'últim pas ( Google Cloud MLOps )
A més, consells contraintuïtius que funcionen:
-
Dedica més temps al que passa quan la IA s'equivoca que quan té raó.
Aquí és on es guanya o es perd la confiança. ( NIST AI RMF )
Resum final 🧠✨
Així doncs... el que és una empresa d'IA es redueix a una simple columna vertebral:
És una empresa on la IA és el motor , no la decoració. Si elimines la IA i el producte deixa de tenir sentit (o perd la seva avantguarda), probablement estàs davant d'una empresa d'IA real. Si la IA és només una eina entre moltes, és més exacte dir-ne que està basada en IA.
I totes dues estan bé. El món les necessita totes dues. Però l'etiqueta importa quan inverteixes, contractes, compres programari o intentes esbrinar si t'estan venent un robot o un retall de cartró amb ulls saltones 🤖👀
Preguntes freqüents
Què compta com una empresa d'IA en comparació amb una empresa habilitat per a la IA?
Una empresa d'IA és aquella en què el producte, el valor o l'avantatge competitiu principal depèn de la IA: si es treu la IA, l'oferta s'esfondra o empitjora dràsticament. Una empresa habilitada per la IA utilitza la IA per enfortir les operacions (com ara la previsió o la detecció de fraus), però encara ven alguna cosa fonamentalment no relacionada amb la IA. Una prova senzilla: si la IA falla demà i encara podeu funcionar amb programari bàsic, probablement esteu habilitat per la IA.
Com puc saber ràpidament si una empresa és realment una empresa d'IA?
Penseu què passa si la IA deixa de funcionar. Si els clients encara paguessin i el negoci pot anar coixejant amb fulls de càlcul o programari tradicional, probablement no és natiu de la IA. Les empreses de IA real també tendeixen a parlar en termes operatius concrets: conjunts d'avaluació, latència, deriva, al·lucinacions, monitorització i modes de fallada. Si tot és màrqueting i no hi ha cap mecanisme, això és un senyal d'alerta.
Has d'entrenar el teu propi model per ser una empresa d'IA?
No. Moltes empreses d'IA creen productes sòlids sobre models existents i encara es qualifiquen com a natives de la IA quan la IA és el motor del producte. El que importa és si els models, les dades, l'avaluació i els bucles d'iteració impulsen el rendiment i la diferenciació. Les dades pròpies, la integració del flux de treball i l'avaluació rigorosa poden crear un avantatge genuí fins i tot sense formació des de zero.
Quins són els principals tipus d'empreses d'IA i en què es diferencien?
Els tipus comuns inclouen constructors de models de base, aplicacions d'IA verticals (com ara eines legals o mèdiques), copilots per a treballs de coneixement, plataformes d'operacions de models/MLOps, empreses de dades i etiquetatge, IA perimetral/en dispositius, consultories/integradores i proveïdors d'eines d'avaluació/seguretat. Totes poden ser "empreses d'IA", però venen coses molt diferents: models, productes acabats o la infraestructura que fa que la IA de producció sigui fiable i governable.
Com és sota el capó una pila típica d'IA d'una empresa?
Moltes empreses d'IA comparteixen una pila aproximada: una capa de dades (recopilació, etiquetatge, governança, bucles de retroalimentació), una capa de model (selecció del model base, ajust fi, cerca RAG/vector, suites d'avaluació), una capa de producte (UX per a la incertesa, barreres de protecció, integració del flux de treball) i una capa d'operacions (monitorització de la deriva, resposta a incidents, controls de costos, auditories). Els processos humans (revisors, escalada, control de qualitat) sovint són la columna vertebral poc atractiva.
Quines mètriques mostren que una empresa d'IA està fent "treball real", no només demostracions?
Un senyal més fort són els resultats mesurables vinculats al producte: precisió, estalvi de temps, reducció de costos, menys errors o conversió més alta, juntament amb un mètode clar per avaluar i supervisar aquestes mètriques. Els equips reals creen punts de referència, proven casos límit i fan un seguiment del rendiment després del desplegament. També planifiquen quan el model és incorrecte, no només quan és correcte, perquè la confiança depèn de la gestió d'errors.
Com solen guanyar diners les empreses d'IA i quines trampes de preus haurien de tenir en compte els compradors?
Els models comuns inclouen preus basats en l'ús (per sol·licitud/token/tasca), subscripcions basades en seients, preus basats en resultats (més rars), contractes empresarials amb SLA i llicències per a IA integrada o en dispositius. Una tensió clau és la predictibilitat: els clients volen una despesa estable, mentre que els costos de la IA poden variar segons l'ús i l'elecció del model. Els proveïdors forts gestionen això amb l'encaminament a models més econòmics, l'emmagatzematge en memòria cau, l'elaboració per lots i el control de la mida del context.
Què fa que una empresa d'IA sigui defensable si tothom pot utilitzar models similars?
Sovint, el punt fort no és només un "model millor". La defensabilitat pot provenir de dades de domini propietàries, distribució dins d'un flux de treball en què els usuaris ja viuen, canvi de costos d'integracions i hàbits, confiança de marca en àrees d'alt risc i excel·lència operativa en el lliurament d'IA fiable. Els sistemes humans en el bucle també poden superar l'automatització pura. Dos equips poden utilitzar el mateix model i obtenir resultats molt diferents en funció de tot el que els envolta.
Com puc detectar el rentat d'IA quan avaluo un proveïdor o una startup?
Estigueu atents a afirmacions vagues sense una capacitat clara d'IA, "màgia de demostració" sense casos límit i incapacitat per explicar l'avaluació, la governança de dades, la supervisió o els modes de fallada. Afirmacions massa confiades com ara "gairebé perfecte" són un altre senyal d'alerta. Els senyals d'alerta inclouen mesures transparents, limitacions clares, plans de supervisió per a la deriva i camins de revisió o escalada humana ben definits. Una empresa que pot dir "no fem això" sovint és més fiable que una que ho promet tot.
Referències
-
OCDE - oecd.ai
-
OCDE - oecd.org
-
Institut Nacional d'Estàndards i Tecnologia (NIST) - NIST AI RMF (AI 100-1) - nist.gov
-
Manual del Marc de Gestió de Riscos d'IA (IA RMF) del NIST - Mesura - nist.gov
-
Google Cloud - MLOps: Lliurament continu i canalitzacions d'automatització en l'aprenentatge automàtic - google.com
-
Google - Guia professional per a MLOps (llibre tècnic) - google.com
-
Google Cloud - Què és MLOps? - google.com
-
Datadog - Millors pràctiques del marc d'avaluació de LLM - datadoghq.com
-
IBM - Deriva del model - ibm.com
-
OpenAI - Per què els models de llenguatge al·lucinen - openai.com
-
OpenAI - Preus de l'API - openai.com
-
Centre d'ajuda d'OpenAI : què són els tokens i com comptar-los? - openai.com
-
Microsoft - Preus de Microsoft 365 Copilot - microsoft.com
-
MIT Sloan School of Management : Per què és hora de la intel·ligència artificial centrada en les dades - mit.edu
-
NVIDIA - Què és la IA perifèrica? - nvidia.com
-
IBM - Edge vs. IA al núvol - ibm.com
-
Uber - Pujant el llistó en la seguretat del desplegament de models d'aprenentatge automàtic - uber.com
-
Organització Internacional per a l'Estandardització (ISO) - Visió general de la norma ISO/IEC 42001 - iso.org
-
arXiv - Generació augmentada de recuperació per a tasques de PNL intensives en coneixement (Lewis et al., 2020) - arxiv.org
-
Oracle - Cerca vectorial - oracle.com
-
Llei d'Intel·ligència Artificial (UE) - Supervisió humana (article 14) - artificialintelligenceact.eu
-
Comissió Europea - Marc regulador de la IA (visió general de la Llei sobre la IA) - europa.eu
-
YouTube - youtube.com
-
Botiga d'Assistents d'IA : com funciona l'augment d'escalat de la IA - aiassistantstore.com
-
Botiga d'Assistents d'IA : com és el codi d'IA - aiassistantstore.com
-
Botiga d'Assistents d'IA : què és un algoritme d'IA? - aiassistantstore.com
-
AI Assistant Store : què és el preprocessament per IA? - aiassistantstore.com