Què és Grammarly i qui el desenvolupa
Grammarly és un assistent d’escriptura que proposa correccions i reformulacions mentre es prepara un text. Va ser fundat el 2009 per Max Lytvyn, Alex Shevchenko i Dmytro Lider. Avui forma part de Superhuman: Grammarly continua sent el nom del producte d’escriptura, tot i que l’empresa va ampliar la identitat i el catàleg.
El seu lloc en un procés editorial depèn del problema que es vulgui resoldre. Corregir una errada, aclarir un missatge i elaborar un esborrany a partir d’una instrucció són intervencions de diferent abast. Abans d’utilitzar-lo convé identificar quines parts del contingut ja estan aprovades i quines continuen obertes a revisió.
Documentació de referència: Grammarly: about the company.
Origen i evolució del producte
- 2009: neix el projecte d’assistència a l’escriptura, amb arrels a Ucraïna.
- 2015: es publica l’extensió gratuïta del navegador, que amplia l’accés al servei.
- 2019: apareix el detector de to, que interpreta senyals del llenguatge per orientar com es pot rebre un missatge.
- 2021: arriben les aplicacions per a Windows i Mac, ampliant l’assistència més enllà d’un únic editor.
- 2023: s’incorporen funcions generatives opcionals per crear contingut a partir d’instruccions.
- 2024: Authorship s’anuncia a l’agost i la beta a Google Docs es programa per al setembre, centrada a registrar com s’elabora un document.
- 2025: després de la incorporació de Coda i del client de correu Superhuman, l’empresa adopta el nom Superhuman el 29 d’octubre.
L’evolució explica per què una descripció antiga centrada exclusivament a corregir anglès resulta insuficient. També obliga a distingir funcions històriques, recerca i opcions disponibles en un compte actual.
Documentació de referència: A History of Innovation at Grammarly · Meet Grammarly’s Tone Detector · Grammarly Raises over $200 Million · AI features and detector limitations · Grammarly Launches Grammarly Authorship · What is Superhuman? · Superhuman stands with Ukraine.
Empresa, finançament i adquisicions
El finançament institucional va començar amb 110 milions de dòlars el 2017; el 2019 se’n van afegir 90 milions. El novembre de 2021 l’empresa va anunciar més de 200 milions addicionals, amb Baillie Gifford i fons i comptes gestionats per BlackRock entre els nous inversors. Són operacions diferents: l’acumulat de les dues primeres no és l’import de la segona.
El 2020 Grammarly va fer la primera inversió externa, a Docugami. L’adquisició de Coda es va completar el gener de 2025; al maig es va anunciar finançament de creixement de 1.000 milions de dòlars de General Catalyst. La incorporació de Superhuman Mail va ampliar el grup al correu electrònic. El febrer de 2026 Superhuman va anunciar un acord per adquirir Rows i reforçar Coda.
L’empresa manté vincles amb Ucraïna i documenta suport al seu equip i a iniciatives del país. També confirma que va bloquejar l’accés als productes a Rússia el 2022. Aquests fets formen part de la història empresarial; no són una avaluació de la qualitat lingüística del servei.
Documentació de referència: Aeris advises Grammarly on its $110 million minority investment · Grammarly Raises $90M in Financing · Grammarly Raises over $200 Million · Grammarly Announces $1 Billion Growth Financing With General Catalyst · Announcing Grammarly’s Investment in Docugami · Grammarly to Acquire Superhuman · Superhuman to Acquire Rows · Superhuman stands with Ukraine.
Tecnologia: correcció, generació i recerca
L’assistència combina processament del llenguatge, aprenentatge automàtic i coneixement lingüístic. La correcció proposa canvis sobre text existent; la generació pot crear contingut nou. La configuració permet desactivar la generació sense eliminar separadament la IA que sustenta els suggeriments lingüístics.
La recerca mEdIT va estudiar correcció gramatical, simplificació i paràfrasi multilingüe mitjançant models ajustats amb instruccions. L’article de 2024 advertia que aquella recerca no estava incorporada aleshores al producte. Per tant, una publicació científica de l’equip no identifica automàticament el model que utilitza avui cada funció comercial.
L’equip també ha documentat l’optimització de models de correcció per executar-se en dispositius, reduint memòria i latència. És un treball sobre components concrets, no una prova que tot Grammarly funcioni sense connexió. Per a l’usuari, importa comprovar el resultat a la seva aplicació i conservar la possibilitat de rebutjar canvis.
Documentació de referència: AI features and detector limitations · Advancing AI-Powered Intelligent Writing Assistance across Multiple Languages · Grammarly’s Journey of On-Device AI at Scale.
Funcions i decisions d’edició
El catàleg inclou correcció, paràfrasi i agents que proposen reaccions de lectors. Són perspectives diferents sobre un esborrany: localitzar errors, reformular una idea o anticipar possibles interpretacions. La reacció simulada d’un lector no equival a una prova amb els destinataris reals.
Una seqüència editorial útil distingeix tres passades. Primer, corregir errades sense alterar contingut; després, comprovar si cada frase expressa una idea recognoscible; finalment, revisar to i extensió segons el destinatari. Així s’evita barrejar la decisió de corregir un error amb la de canviar el propòsit d’un missatge.
Per exemple, un informe pot contenir una observació, una hipòtesi i una acció acordada. Una revisió satisfactòria manté aquestes tres categories visibles. Convertir-les en un paràgraf molt fluid però ambigu n’empitjoraria la utilitat, encara que desapareguessin tots els subratllats.
Documentació de referència: Artificial Intelligence at Grammarly.
Idiomes i cobertura en espanyol, català i anglès
La documentació consultada ofereix correcció bàsica en més de vint idiomes. Anglès i espanyol també disposen de funcions avançades; el català no figura a la llista publicada. Traducció, reescriptura i assistència mòbil tenen cobertures pròpies: no s’ha d’extrapolar la presència d’un idioma d’una funció a una altra.
Per treballar en tres idiomes, convé preparar una mostra equivalent amb noms propis, sigles, negacions i terminologia del sector. El criteri és conservar significat i naturalitat en cada versió, no obtenir el mateix nombre de suggeriments. Si una funció no admet l’idioma requerit, assignar aquella fase a un altre recurs i mantenir la revisió bilingüe del resultat.
Documentació de referència: Grammarly multilingual writing assistance.
Com revisar un document pas a pas
A Docs, l’agent permet obrir suggeriments, acceptar-los o descartar-los i desfer canvis. La revisió ampliada organitza propostes per categories i ofereix reformulacions de paràgrafs. La disponibilitat depèn del pla i de l’entorn; la guia també preveu l’ús a Superhuman Go.
- Definir l’encàrrec: anotar públic, propòsit, extensió i dades que no es poden modificar.
- Desar l’original: conservar una versió que permeti comparar l’abans i el després.
- Revisar per capes: separar correcció, claredat, to i generació de contingut.
- Decidir cada canvi: acceptar una proposta només quan millora el text sense canviar el fet que comunica.
- Comprovar el conjunt: llegir títols, llistes i referències després de l’edició, no només les frases modificades.
- Tancar la revisió: registrar responsable i versió final al sistema documental utilitzat.
Aquesta seqüència és una proposta editorial de Sabentis. El programari ajuda a revisar el llenguatge; l’equip conserva la decisió d’aprovació i publicació.
Documentació de referència: Grammarly agent user guide.
Plataformes, plans i selecció de l’accés
El servei ofereix accés web, extensions i aplicacions d’escriptori i mòbil. La pàgina de plans distingeix Free, Pro i Enterprise: les capacitats de reescriptura, administració i protecció de dades varien. És preferible comprovar la modalitat concreta que traslladar preus o prestacions d’una comparativa antiga.
Per a una prova d’equip, identificar on s’escriu realment: editor web, correu, document compartit o aplicació d’escriptori. Després comprovar si apareixen les funcions necessàries, si interfereixen amb accessibilitat o dreceres i si la configuració es pot mantenir de manera comuna. El cost d’una llicència no és tot el cost d’adopció: també compten revisió, formació i administració.
Documentació de referència: Grammarly Prices and Plans.
Autoria, similitud i detecció d’IA
Authorship registra el procés d’escriptura, un cop activat, en entorns com Word, Google Docs i l’editor de Grammarly. Els informes ajuden a distingir procedències del text. Aquest registre és diferent d’inferir, a partir d’un document acabat, si conté text generat per IA.
En una revisió editorial convé separar tres preguntes: d’on prové una afirmació, quins canvis ha rebut i qui respon de la versió final. Un fragment pot estar citat correctament i contenir una dada errònia; un altre pot haver-se escrit manualment i reproduir una idea aliena sense atribució. Cap puntuació única resol aquestes tres preguntes.
Per a formació i publicacions professionals, acordar com es declara l’assistència utilitzada i conservar fonts i versions aporta un context verificable. La decisió sobre autoria o ús permès ha de considerar aquest procés i les regles de l’encàrrec.
Documentació de referència: Grammarly Authorship.
Dades, entrenament i permisos
La documentació diferencia comptes: l’ús del contingut per a millora i entrenament està activat inicialment en comptes individuals i equips comprats al web, amb opció de desactivar-lo. Està desactivat per defecte per a Education i modalitats empresarials adquirides mitjançant vendes. Cal comprovar el compte efectiu, no assumir que tot pla de pagament té condicions idèntiques.
El centre de confiança distingeix accés autoritzat a dades i documents desats a l’editor, que es conserven fins que s’eliminen. Desactivar entrenament no equival a impedir tot processament necessari per prestar el servei.
En una organització, la decisió pràctica comença pel tipus de document. Un text publicable, una investigació interna i una comunicació que identifica persones requereixen decisions diferents. Acordar aplicacions autoritzades, responsables de configuració i conservació de versions ajuda a evitar que una extensió activa en diverses superfícies rebi contingut fora de l’ús previst.
Documentació de referència: Product Improvement and Training Control · Grammarly User Trust Center.
Avaluacions i debats documentats
El 2021, Dorothy Mayne, del Writing Center d’UW–Madison, va descriure correccions útils al costat d’errors i preocupacions sobre diversitat lingüística. És una avaluació situada en la seva data, no una mesura de la versió actual. L’aportació distingeix editar la forma d’acompanyar l’aprenentatge i la intenció de l’autor.
El març de 2026, el CEO Shishir Mehrotra va anunciar la desactivació d’Expert Review després de crítiques per representar veus d’experts sense un control adequat dels afectats. La controvèrsia també es va tractar a la seva entrevista amb Decoder. Aquest antecedent no s’ha de confondre amb una revisió humana real feta pels especialistes esmentats.
Per valorar una eina editorial, Sabentis proposa provar textos propis i registrar tant encerts com canvis rebutjats. Interessa saber si conserva veu, dades i propòsit, a més de si facilita llegir. Una valoració històrica o una demostració comercial no substitueix aquesta prova contextual.
Documentació de referència: Revisiting Grammarly: An Imperfect Tool for Final Editing · Shishir Mehrotra: Expert Review disabled · Decoder interview with Shishir Mehrotra.
Antecedents de seguretat i manteniment
Un avís històric de l’NHS va documentar una vulnerabilitat d’autenticació de l’extensió i la correcció el 2018. Aquell avís està arxivat i no descriu l’estat actual del producte. El desembre d’aquell any HackerOne va anunciar l’obertura pública del programa de recompenses, que ja havia tingut una fase privada.
La lectura útil d’aquests antecedents és mantenir una revisió contínua d’extensions, versions i permisos. Un incident antic no demostra que un problema continuï obert; una correcció antiga tampoc acredita l’absència de riscos nous. Per seleccionar una solució empresarial, revisar documentació vigent i responsabilitats d’actualització.
Documentació de referència: Grammarly Plugin Authentication Vulnerability · Grammarly’s Bug Bounty Program Goes Public.
Aplicacions en seguretat i salut en el treball
Pot ajudar a fer que les comunicacions preventives siguin més clares i fàcils de llegir, especialment en documents que passen per diverses persones. En SST interessa mantenir instruccions directes i vocabulari coherent, evitant que una millora d’estil modifiqui el nivell d’obligació o elimini una condició rellevant.
En comunicacions preventives, la utilitat pot ser fer visibles subjectes i accions: qui comunica una incidència, on troba un document i quina informació ha d’aportar. En un informe, pot ajudar a separar una observació d’una interpretació amb frases més precises. En material formatiu, pot detectar paràgrafs massa densos. Són usos editorials proposats per Sabentis, no comprovacions que una mesura sigui adequada per al risc.
Exemple desenvolupat i comprovacions
Per exemple, el responsable d’una campanya revisa un correu sobre ordre i neteja. Utilitza els suggeriments per escurçar frases llargues, però conserva els responsables, els terminis i les instruccions aprovades; després verifica que el destinatari sap quina acció ha de dur a terme.
- Prendre el correu aprovat sobre ordre i neteja i assenyalar les dades que han de romandre: destinataris, responsables, data i acció esperada.
- Revisar primer errors d’escriptura i després claredat, evitant acceptar tots els suggeriments conjuntament.
- Comparar qualsevol reescriptura amb l’original: «ha de» i «podria» no expressen el mateix compromís.
- Comprovar que una frase abreujada conserva excepcions, ubicacions i referències necessàries.
- Llegir la versió final com a destinatari i explicar amb paraules pròpies quina acció demana.
Conservar una comparació de canvis permet justificar per què s’ha acceptat o rebutjat cada modificació rellevant. Si la recomanació substitueix un terme tècnic per un de més comú però menys precís, mantenir el terme i explicar-ne el significat. El resultat esperat és un correu més clar amb el mateix contingut aprovat; no una nova instrucció preventiva creada per un suggeriment d’estil.
Limitacions i condicions d’ús
Una recomanació de to pot suavitzar excessivament una prohibició o canviar el significat tècnic. L’eina revisa llenguatge, no valida mesures preventives. La disponibilitat de funcions lingüístiques també pot variar segons l’idioma, l’aplicació i la configuració de l’entorn.
Una puntuació de qualitat lingüística no mesura comprensió real, exactitud tècnica ni compliment. Les funcions generatives poden introduir fets que no figuraven a l’esborrany. Per a documents interns, revisar les superfícies on l’assistent està actiu i les condicions d’ús de l’organització.
Com triar i complementar l’eina
Convé triar Grammarly quan el problema principal sigui millorar un text existent durant l’escriptura. DeepL pot complementar la traducció, amb revisió posterior independent. Microsoft Word ajuda a conservar comentaris i canvis del procés editorial. Si el text conté instruccions operatives, acordar prèviament quines parts es poden reformular i quines han de romandre literals.
Una prova de selecció útil utilitza un paràgraf real sense informació confidencial i compara suggeriments per a l’idioma, l’aplicació i la modalitat disponibles. L’existència d’una funció al producte no garanteix un comportament idèntic en tots aquests contextos.
Preguntes freqüents
Corregir gramàtica i generar text són el mateix?
No. Grammarly distingeix suggeriments lingüístics de funcions generatives que poden crear o modificar substancialment contingut.
He d’acceptar un suggeriment per assolir una puntuació més alta?
Només si conserva el significat i millora el missatge per als lectors. La puntuació no substitueix el criteri editorial.
Pot certificar qui ha escrit un document?
Un detector automàtic no és prova concloent d’autoria. Un historial d’elaboració i les fonts utilitzades aporten un context diferent.
