La deriva només afecta models propis?
No. També afecta sistemes construïts sobre models de tercers, perquè aquell model pot canviar sota els teus peus sense avisar.
Concepte · Fiabilitat
La deriva del model passa quan les sortides d’un sistema d’IA empitjoren a poc a poc en canviar les dades, l’ús o el mateix model. Detectar-la a temps exigeix mesurar, no intuir.
En resum: La deriva del model és el deteriorament lent i silenciós de les sortides d’un sistema d’IA quan canvien les dades, l’ús o el mateix model, i es detecta a temps quantificant què vol dir «bé» i convertint aquests llindars en alertes.
Darrera actualització: 2026-08-07
Un agent que funcionava bé comença a fallar de maneres petites: respostes una mica pitjors, més correccions manuals, casos límit que abans encertava. Res no es trenca de cop, per això passa desapercebut.
La deriva no llança un error ni fa caure un servidor. El sistema continua responent amb confiança, només que pitjor. Si no es mesura, el primer a notar-ho sol ser el client, no l’equip.
La defensa contra la deriva és quantificar què vol dir «bé» i vigilar-ho de manera contínua. Paput defineix llindars i els converteix en alertes.
No. També afecta sistemes construïts sobre models de tercers, perquè aquell model pot canviar sota els teus peus sense avisar.
De manera contínua per a fluxos en producció. Una avaluació única en llançar no detecta una degradació que apareix setmanes després.
illmethinks.io publica notes amb fonts transparents sobre agents d’IA, eines i risc operatiu, monitorades per Paput.ai.