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¿Cuál es la principal diferencia entre la Narrow AI y la General AI?. La Narrow AI es un concepto teórico, mientras que la General AI ya se usa a diario. La Narrow AI se centra en la predicción, mientras que la General AI se enfoca en la creación de contenido. La Narrow AI se especializa en una tarea, mientras que la General AI puede realizar múltiples tareas intelectuales. La Narrow AI se basa en modelos matemáticos, mientras que la General AI utiliza algoritmos generativos.

En el contexto del 'Invierno de la IA', ¿cuál fue la consecuencia más notable de que los avances no cumplieran con las expectativas iniciales?. La reducción en la financiación y el interés en la investigación. La migración de los principales investigadores a otros campos de la ciencia. Una nueva era de optimismo con la aparición del Big Data. El término 'inteligencia artificial' dejó de utilizarse.

¿Cuál de los siguientes es un desafío de la IA relacionado con la privacidad?. La obsolescencia de los modelos. El alto costo de los modelos. La recopilación y el almacenamiento automático de datos de usuario que podrían comprometer la confidencialidad si no se gestionan adecuadamente. La falta de consistencia en las respuestas.

Un problema conocido de los modelos de IA generativa, que llamamos 'alucinaciones', se refiere a que el modelo: Copia contenido de internet de forma incorrecta. Produce resultados completamente fabricados sin base en la realidad. Solo funciona cuando el usuario 'alucina' con sus capacidades. Se vuelve loco y produce resultados aleatorios.

¿Qué tipo de funciones son las que tradicionalmente dependen de las capacidades humanas y que la IA es capaz de ejecutar?. Procesamiento de imágenes, entendimiento del habla y razonamiento lógico. Elaboración de obras de arte, composición musical o escritura creativa. Funciones sociales como la empatía o las relaciones interpersonales. Funciones físicas como levantar objetos pesados o conducir vehículos.

¿Qué concepto clave se emplea para describir la capacidad de la IA de 'aprender, adaptarse y mejorar'?. Robótica. Machine learning. Computación cognitiva. Deep learning.

¿Qué papel se le atribuye a la IA en el futuro del trabajo?. La IA reemplazará completamente a los humanos en todos los empleos. La IA eliminará todos los trabajos, sin crear ninguno nuevo. La IA será más un complemento que un sustituto, creando nuevas oportunidades y roles profesionales. La IA solo se usará para trabajos manuales y no para tareas intelectuales.

¿En qué evento histórico se acuñó el término 'inteligencia artificial' y se sentaron las bases para su desarrollo como disciplina científica?. La Conferencia de Dartmouth en 1956. El Congreso Internacional de Cibernética en 1958. El Simposio de Turing de 1950. La Feria Mundial de Nueva York de 1964.

En un asistente virtual como Alexa o Siri integra varios tipos de IA. ¿Cuál de los siguientes no es un componente para su funcionamiento?. Predictive AI para sugerir acciones. Discriminative AI para entender comandos de voz. Generative AI para producir respuestas. Analytical AI para optimizar rutas logísticas.

¿Qué problema plantea la "obsolescencia" rápida de la IA?. Que la IA deja de funcionar por completo. Que los modelos actuales pierden relevancia rápidamente ante nuevas versiones más avanzadas, obligando a una actualización constante. Que la IA se vuelve lenta con el tiempo. Que la IA se vuelve más difícil de usar con el tiempo.

¿Cuál de los siguientes no es un desafío técnico de la IA?. Costos elevados y consumo de energía. La incapacidad de la IA para aprender de nuevos datos. Altos requisitos de recursos computacionales. Falta de estándares universales.

¿Cuál de los siguientes no fue uno de los nombres que recibió el campo de las 'máquinas pensantes' durante la 'Era del optimismo' en los años 50-60?. Teoría de los autómatas. Cibernética. Procesamiento complejo de la información. Teoría del caos.

¿Cuál es la principal diferencia entre la IA débil y la inteligencia humana?. La IA débil es igual a la inteligencia humana en todos los aspectos, pero más rápida. La IA débil está diseñada para tareas específicas y carece de la comprensión general del mundo que tiene la inteligencia humana. La IA débil puede realizar cualquier tarea intelectual, mientras que la humana no. La inteligencia humana es menos versátil que la IA débil.

¿Por qué la IA no es completamente infalible y objetiva?. Porque los modelos pueden generar sesgos que reflejan los datos con los que fueron entrenados y producir desinformación. Porque los modelos de IA son diseñados por humanos que cometen errores. Porque la IA actual es demasiado lenta para ser objetiva. Porque solo procesa una pequeña cantidad de datos.

Un ejemplo de la 'naturaleza complementaria' de la IA en el trabajo es: Una IA que toma todas las decisiones en una empresa sin intervención humana. La invención de nuevas profesiones como 'diseñadores de prompts'. Una caja de autopago que elimina por completo a los cajeros en un supermercado. Una fábrica completamente automatizada por robots que no tiene ningún empleado.

Los modelos de IA generativa necesitan potentes GPU, grandes conjuntos de datos y mucha energía para funcionar. ¿Qué desafío actual de la IA ilustra esto?. El de los requisitos técnicos. El de la consistencia. El de la obsolescencia. El de la falta de estándares.

¿Qué elemento es más necesario añadir para mejorar este prompt?: "Genera una imagen para una portada de libro.". Tamaño de impresión de la portada. Nombre del autor o de la autora. Género literario. Editorial que lo publica.

¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre la relación entre el ser humano y la IA es la más acertada?. El ser humano debe delegar todas las tareas a la IA para maximizar la eficiencia. El verdadero poder de la IA se manifiesta cuando opera de forma autónoma. El verdadero poder surge de la sinergia entre personas y sistemas de IA. La IA posee la capacidad de entender los matices contextuales y el criterio moral.

Crear infografías interactivas es un ejemplo de ¿qué aplicación de la IA?. Apoyo a la creatividad. Eliminación de sesgos. Mejora de la comunicación. Automatización de tareas.

Según el material didáctico, ¿qué habilidad transversal permite liberar tiempo y recursos?. Automatizar tareas repetitivas. Mejorar la comunicación y presentación de datos. Análisis de datos complejos y profundos. Apoyar la creatividad y la toma de decisiones.

Según el material didáctico, la IA puede apoyar la creatividad a través de: Automatización total de la escritura de novelas y canciones. Generación de ideas, análisis de escenarios y recomendaciones basadas en datos. Eliminación del criterio humano en la fase final de un proyecto. Limitación de las opciones creativas para simplificar el trabajo.

¿Cómo puede la IA potenciar la creatividad humana?. Ayudando a generar ideas y explorar nuevos enfoques. Automatizando el proceso de pensamiento crítico. Sustituyendo por completo la necesidad de ideas originales. Eliminando las tareas repetitivas y monótonas.

Cuando se combina lo que la IA hace bien con lo que los humanos hacen mejor, el resultado final es: Demasiado complejo y difícil de manejar. Más rápido, pero sin un valor añadido. Mejorado, liberando tiempo para concentrarse en lo estratégico o lo creativo. Menos fiable y de menor calidad.

Un sistema de selección de personal con IA fue entrenado con datos de empleados exitosos de los últimos 20 años. ¿Qué tipo de sesgo social podría reproducir si el sector siempre ha estado dominado por hombres?. Un sesgo de información. Un sesgo de género. Un sesgo de coste energético. Un sesgo de brecha digital.

¿Cuál de los siguientes no es un aspecto que solo el intelecto humano puede aportar?. Comprensión de matices contextuales. Análisis de grandes cantidades de datos. Criterio moral. Creatividad auténtica.

Clasificar correos electrónicos en spam/no spam es un ejemplo de ¿qué aplicación de la IA?. Mejora de la comunicación. Eliminación de sesgos. Apoyo a la creatividad. Automatización de tareas.

¿Qué elemento mejoraría más este prompt para generar una receta en un asistente de cocina?: "Escribe un artículo sobre salud.". Fuente de investigación. Público objetivo del artículo. Título del artículo. Número de palabras.

¿Por qué es tan importante la supervisión humana de los resultados de la IA?. Para garantizar que la responsabilidad final recaiga en la máquina. Porque la IA puede equivocarse, reproducir sesgos o perder matices. Porque el humano es más rápido que la máquina en todas las tareas. Para evitar que la IA aprenda de los datos.

¿Qué implica la ética digital y la responsabilidad social al usar IA?. Desentenderse de los resultados, ya que la responsabilidad es de la máquina. Evitar el uso de cualquier herramienta de IA por su impacto. Usar la IA solo para tareas divertidas y personales. Ser responsable del contenido generado, evitando sesgos y respetando derechos de autor.

Simular distintos escenarios de negocio es un ejemplo de ¿qué aplicación de la IA?. Eliminación de sesgos. Apoyo a la creatividad. Mejora de la comunicación. Automatización de tareas.

¿Qué desafío relacionado con la IA es un tema importante de debate en el sector creativo?. La imposibilidad de la IA para generar música de calidad. La falta de herramientas para la creación de arte. Los derechos de autor y la imitación de estilos por parte de los modelos de IA. El elevado coste de las herramientas de generación de imágenes.

El proyecto de Hostelería y Turismo genera descripciones inmersivas de destinos. Para asegurar que estas descripciones no incluyan contenido que pueda ser considerado ofensivo o inexacto (desalineado), ¿qué rol debe priorizar la Monitorización de resultados para detectar sesgos o errores?. El Supervisor de IA, como parte de su función de control ético y de calidad. El Prompt Designer, mediante prompts muy detallados. El Analista de datos junior, en la fase de análisis de datos de los destinos.

Después de la postproducción, el Analista de datos junior debe presentar los resultados de audiencia del cortometraje al equipo directivo (que no es técnico). ¿Qué habilidad es esencial en este momento?. Capacidad para hacer few-shot prompting en la presentación. Habilidad para interpretar resultados y comunicarlos de forma accesible a equipos no técnicos. Conocimiento profundo de las redes neuronales que crearon el guion.

El equipo de marketing quiere evaluar qué paleta de color sugerida por la IA genera más engagement en redes. ¿Qué rol profesional utilizaría las herramientas de IA para analizar los datos de interacción y generar una visualización clara de las tendencias?. Supervisor de IA, para monitorizar la ética de los comentarios. Prompt Designer, para crear una nueva paleta. Analista de datos junior con enfoque en IA, para identificar patrones de respuesta del público.

El proyecto de Servicios Socioculturales (asistente de inclusión cultural) requiere traducir contenidos culturales a formatos accesibles en tiempo real (ej. subtítulos, audio descripción). ¿Qué rol debería colaborar más estrechamente con los desarrolladores para asegurar que la calidad y relevancia de estas traducciones automáticas sea constante?. El Prompt Designer, para escribir el guion técnico original. El Supervisor de IA, para la evaluación continua de la calidad de la salida y la relevancia. El Analista de Datos Junior, analizando el tamaño de los subtítulos.

El texto indica que la capacidad para trabajar eficazmente con IA será una competencia transversal. Para un estudiante, esto significa que: Debe convertirse en un experto en Python y machine learning. Solo podrá usar IA si trabaja como Prompt Designer. Correcta: Debe integrar herramientas de IA en sus trabajos para potenciar su rol profesional.

El equipo de guionistas proporciona el guión literario. ¿Qué profesional es el responsable de aplicar técnicas de few-shot prompting y estructuración avanzada para asegurar que AI-Studio genere un guión técnico que respete un estilo de cámara específico?. El Analista de datos junior, para predecir el impacto del estilo. El Supervisor de IA, ya que es una directriz de calidad. El Prompt Designer, ya que se especializa en crear instrucciones precisas para resultados específicos.

Un Analista de datos junior con enfoque en IA está ayudando en el proyecto de Comercio y Marketing a analizar el comportamiento de navegación de los usuarios. ¿Qué tarea NO está directamente asociada a su rol?. Implementar las salvaguardas éticas del modelo de recomendación. Preparar y limpiar el conjunto de datos de navegación. Identificar patrones de compra con asistencia de IA.

El proyecto de Edificación y Obra Civil requiere que la IA optimice la distribución de recursos y cronogramas de obra. Para que la IA logre esto, ¿qué habilidad avanzada del Prompt Designer podría ser útil para guiar a la IA a través de los pasos lógicos de planificación?. Cadena de pensamiento. Comunicación a equipos no técnicos. Monitorización de resultados.

AI-Studio genera un storyboard preliminar que, al revisar el Supervisor de IA, muestra un sesgo sutil al representar solo a personal médico masculino. ¿Cuál de las siguientes es la acción principal del Supervisor para manejar esta situación?. Ajustar los parámetros y refinar las instrucciones de la IA para implementar salvaguardas éticas contra el sesgo. Enviar el storyboard al Prompt Designer para que lo corrija manualmente. Desechar el storyboard y pedir al Analista que lo rehaga.

En el proyecto de Informática y Comunicaciones, si el asistente de desarrollo de software genera código inicial con poca documentación. ¿Cuál de las siguientes acciones del Prompt Designer podría mitigar este problema?. Pedir al Analista que clasifique el código por colores. Incluir la instrucción avanzada de 'cadena de pensamiento' (chain-of- thought) para que la IA justifique su lógica de código. Solicitar al Supervisor de IA que cambie los parámetros de generación.

¿Cuál es la materia prima fundamental de la inteligencia artificial?. Algoritmos. Datos. Modelos. Procesadores.

¿Qué técnica se utiliza para analizar texto no estructurado?. SQL. Redes convolucionales. Procesamiento de lenguaje natural (PLN). Clustering.

Los datos semiestructurados se representan habitualmente en: SQL. JSON. CSV. PDF.

Un algoritmo en IA se define como: Una base de datos organizada. Un conjunto de instrucciones para procesar datos. Un sistema de almacenamiento. Un modelo de red neuronal.

¿Qué tipo de algoritmo se usa para predecir un precio de vivienda?. Clasificación. Clustering. Regresión. Redes neuronales convolucionales.

El modelo en IA es: El conjunto de datos de entrenamiento. La representación matemática de lo aprendido. Una base de datos. El hardware de la IA.

Un modelo supervisado aprende a partir de: Prueba y error. Datos sin etiquetar. Datos etiquetados. Premios y castigos.

¿Qué arquitectura utiliza un mecanismo de atención para procesar lenguaje e identificar qué partes de una frase son más relevantes?. CNN (Convolutional neural networks / Redes neuronales convolucionales). Transformer (transformador). GAN (Generative adversarial networks / Redes generativas antagónicas). Regresión.

¿Cuál es el propósito de un autoencoder variacional (VAE, variational autoencoder)?. Clasificar datos. Comprimir y reconstruir información con variaciones controladas. Predecir precios, elaborar resúmenes. Detectar bordes en imágenes.

En las GAN (Generative adversarial networks / Redes generativas antagónicas), ¿qué red crea datos sintéticos?. Discriminador. Generador. Transformer. Red neuronal.

El subajuste significa que: El modelo se adapta demasiado. El modelo no aprende lo suficiente. El modelo predice con gran precisión. El modelo usa redes neuronales.

¿Qué métrica mide el porcentaje de aciertos de un modelo?. Error. Precisión. Generalización. Fine-tuning.

¿Qué elemento es clave en la entrada (input) a un modelo de IA conversacional, es decir, las instrucciones que le damos al sistema?. Prompt. Output. Dataset. GPU.

¿Qué técnica de prompting implica dar ejemplos previos?. Zero-shot. Few-shot. Chain-of-thought. Instrucción inversa.

Un riesgo de equidad social relacionado con la IA es: La traducción automática, que puede ser imprecisa. La brecha socioeconómica, hay personas que no tienen acceso a la IA. El clustering. El PLN.

¿Qué chatbot tiene un enfoque más personal y “amigable”, destinado a interacción social?. Copilot. Gemini. PI (Inflection AI). Claude.

¿En qué aplicaciones de redes sociales se integra Meta AI?. Únicamente en WhatsApp. En Facebook, Instagram, Messenger y WhatsApp. Solo en Instagram. En Twitter (X) y Reddit.

¿Qué plataforma profesional de Microsoft permite crear y entrenar modelos personalizados de IA?. Canva. Azure AI Studio. Notion AI. YouChat.

¿Qué ventaja principal tienen los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM)?. Procesar solo imágenes. Generar lenguaje humano con gran sofisticación. Requerir pocos datos. Ser económicos.

¿Qué problema puede surgir por sesgos en los datos de entrenamiento?. Imágenes siempre en blanco y negro. Representaciones poco inclusivas. Exceso de detalles. Errores gramaticales.

¿Cuál es una forma de aprovechar la IA para la exploración creativa en imágenes?. Usar siempre estilos realistas. Limitar las variaciones a una sola versión. Describir un concepto, estilo artístico y solicitar múltiples variaciones. Evitar la experimentación con técnicas visuales.

¿Qué elemento es clave para la generación de vídeo con IA?. Uso exclusivo de imágenes. Narrativa y concepto. Traducción simultánea. Reconocimiento facial.

¿Qué beneficio aporta la IA en audio y vídeo?. Limita la accesibilidad. Democratiza la creación. Requiere más tiempo. Dificulta la traducción.

¿Qué recomendación se debe tener en cuenta respecto a datos sensibles?. Compartirlos para personalizar mejor. No compartirlos por temas de privacidad. Usarlos siempre en prompts. Guardarlos en prompts para recordarlos.

¿Qué técnica de prompting consiste en pedir directamente lo que queremos, sin ejemplos previos?. Few-shot prompting. Role prompting. Chain-of-thought prompting. Zero-shot prompting.