La millora dels models d’intel·ligència artificial generativa, com els grans models de llenguatge (LLM), depèn de connectar directament el comportament dels usuaris amb el rendiment del sistema. Tot i els avenços en automatització, la participació activa de persones —el que es coneix com a **human-in-the-loop (HITL)**— continua sent imprescindible.

Amb l’enfoc HITL, els humans intervenen en diferents etapes del cicle de vida dels sistemes d’IA: supervisen, corregeixen, donen feedback i prenen decisions. Aquesta col·laboració permet que els models siguin més precisos, fiables i adaptables als canvis i a les situacions reals, especialment allà on cal judici, comprensió del context o consideracions ètiques. Els humans aporten intuïció i experiència, mentre que l’IA ofereix capacitat de processament i velocitat; junts aconsegueixen resultats més alineats amb els objectius i preferències humanes.

Integrar el comportament dels usuaris en el desenvolupament dels LLM permet que els models aprenguin contínuament i s’ajustin a les necessitats reals, gràcies a la retroalimentació directa. Aquesta dinàmica fa que els sistemes siguin més transparents i flexibles, alliberant la pressió d’aconseguir algoritmes “perfectes” i afavorint la presa de decisions compartida.

Per tant, la presència humana segueix sent essencial en l’era de la IA generativa per garantir sistemes més segurs, ètics i eficaços, on la tecnologia complementa, però no substitueix, el criteri humà.