IA

¿Qué tipo de IA utiliza modelos probabilísticos y técnicas como la regresión?. Statistical AI. Analytical AI. Generative AI. Predictive AI.

¿Qué evento se conoce como el “invierno de la IA” y qué lo caracterizó?. La época en la que se acuñó el término y se creía que las máquinas inteligentes estaban cerca. Un período de gran interés público y aumento de la financiación en los años 90. Una época de grandes avances tecnológicos que impulsaron la IA, pero sin apoyo financiero. Una época en la que los avances no cumplieron las expectativas, llevando a una reducción en la financiación y el interés.

¿Qué característica define a la Generative AI?. La creación de contenido nuevo a partir de datos existentes. Su capacidad para clasificar datos en categorías predefinidas. La habilidad para analizar datos históricos y hacer predicciones. Su enfoque en procesar grandes volúmenes de datos para extraer información.

La “consistencia” de la IA se refiere a que…. Siempre da la misma respuesta a la misma pregunta, sin importar la entrada. Solo funciona de manera consistente si tiene una conexión a internet muy rápida. Los resultados pueden variar incluso con entradas similares debido a su naturaleza probabilística, lo que plantea retos en aplicaciones que requieren fiabilidad. Es consistente en el procesamiento de datos y en la generación de respuestas.

El objetivo principal de la Analytical AI es: Crear contenido nuevo, como texto o imágenes. Clasificar datos en categorías y grupos. Predecir resultados futuros basándose en tendencias. Procesar grandes volúmenes de datos para identificar patrones y tomar decisiones.

¿Qué factor fue clave para el resurgimiento de la IA en los años 90?. El desarrollo de la robótica avanzada. El surgimiento de la World Wide Web. El aumento de la potencia computacional y los avances en algoritmos. La reducción de costes en la tecnología.

¿Cuál es un ejemplo de dato no estructurado?. Una transacción bancaria con campos como fecha, importe y número de cuenta. Un correo electrónico en texto libre. Un registro médico normalizado (ID del paciente, diagnóstico, tratamiento…). Una hoja de cálculo con el listado de estudiantes: nombre, edad, calificación final.

El fine-tuning sirve para: Adaptar un modelo a tareas o aplicaciones específicas. Generar imágenes. Reiniciar un modelo para que se generalice. Ajustar automáticamente un modelo de IA sin intervención humana.

Los datos estructurados se caracterizan por: Carecer de organización. Estar en formatos de imagen y vídeo. No poder procesarse en bases de datos. Organizarse en filas y columnas.

Identificar si un correo es spam o no corresponde a un algoritmo de: Clasificación. Clustering. Regresión. Generación.

Los modelos de refuerzo aprenden mediante: Filas y columnas. JSON y XML. Ejemplos etiquetados. Prueba / error y recompensas.

¿Qué tipo de modelo permite generar imágenes desde texto?. Regresión. Clasificación. Supervisado. Generativo.

¿Qué chatbot combina búsquedas web y conversación, mostrando siempre las fuentes?. Pi. Copilot. Perplexity AI. Gemini.

¿Qué modelo de IA generativa de Adobe crea imágenes, diseño y variaciones gráficas a partir de prompts y, además, está pensado para integrarse en aplicaciones como Photoshop o Illustrator?. Express. DALL·E. Canva. Firefly.

¿Qué chatbot tiene un enfoque más personal y “empático”, orientado a interacción social?. ChatGPT. Pi (Inflection AI). Copilot. Gemini.

¿Qué técnica de prompting es más adecuada para enseñar a la IA ejemplos del tipo de salida que esperamos?. Zero-shot prompting. Context prompting. Few-shot prompting. Chain-of-thought prompting.

¿Cuál es la función de Duet AI (más recientemente Gemini) en Gmail?. Resume documentos extensos y genera ideas. Redacta borradores de correos electrónicos, propone respuestas automáticas y resume hilos largos de mensajes. Sugiere fórmulas y ayuda en la organización y análisis de datos. Proporciona subtítulos automáticos.

¿Cuál es el objetivo principal del role prompting?. Evitar que la IA dé explicaciones. Asignar un rol a la IA para orientar estilo y vocabulario. Pedir resúmenes breves. Reducir el consumo de recursos.

Para obtener un mejor resultado de una IA, ¿qué característica debe tener un prompt?. Ser específico, claro y contextualizado. Estar escrito en un lenguaje técnico. Evitar dar detalles y contexto. Ser lo más corto y genérico posible.

El ejemplo de un hospital que utiliza IA para convertir estadísticas de pacientes en gráficos dinámicos ilustra la habilidad de: Adaptación de contenidos. Traducción y localización. Estructuración de información. Visualización dinámica.

¿Cuál es la relación más adecuada entre la inteligencia artificial y los profesionales humanos según el enfoque actual de la tecnología?. La IA solo debe utilizarse en tareas rutinarias y de bajo valor, dejando todo el trabajo creativo exclusivamente a los humanos. La IA y los humanos compiten por los mismos roles, siendo la tecnología generalmente superior en todas las tareas. La IA funciona como un complemento que amplifica las capacidades humanas, creando una sinergia donde cada uno aporta sus fortalezas únicas. La IA está diseñada para reemplazar completamente el trabajo humano en la mayoría de los campos profesionales.

Según el proceso para organizar tareas, una tarea es probablemente automatizable si: Puede describirse con pasos claros y repetibles. Requiere una gran cantidad de creatividad y empatía. El riesgo de error es demasiado alto para una revisión posterior. Su resultado final necesita supervisión humana.

¿Qué habilidad permite a la IA transformar ideas textuales en representaciones visuales?. Análisis de escenarios. Recomendaciones basadas en datos. Visualización de conceptos. Generación de ideas.

En el sector de la educación, ¿qué tarea es más adecuada para que la IA la realice?: Generar ejercicios adaptados al nivel de cada estudiante. Diseñar la dinámica de la clase. Adaptar la explicación en función de los problemas de aprendizaje del alumno. Detectar la desmotivación o falta de confianza en los alumnos.

La tarea del Supervisor de IA de realizar “Ajuste de parámetros y refinamiento de instrucciones” es esencial porque: Los sistemas de IA no son estáticos y necesitan ser calibrados continuamente para mantener la calidad y alineación. Es un requisito legal para obtener licencias de software de IA. El Supervisor tiene la tarea de generar los “prompts” más avanzados para la organización. Es el único rol con acceso técnico a los modelos de IA.

El Supervisor de IA es el rol centrado en: La limpieza y preparación de conjuntos de datos masivos. La creación de prompts complejos para la generación de contenido. Garantizar que los sistemas de IA funcionen correctamente, de manera ética y alineada con los objetivos organizacionales. La interpretación y comunicación de visualizaciones a un equipo técnico.

Uno de los requisitos del rol de Prompt Designer es: Preparación y limpieza de conjuntos de datos. Implementación de salvaguardas organizacionales. Conocimiento de técnicas como el Few-shot prompting y cadena de pensamiento. Monitorización de resultados y ajuste de parámetros.

¿Cuál es el objetivo principal del rol de Prompt Designer?: Implementar salvaguardas éticas en sistemas de IA. Monitorizar resultados para detectar sesgos o errores. Crear instrucciones precisas para sistemas de IA que generen los resultados deseados. Generar visualizaciones efectivas a partir de conjuntos de datos.

¿Qué requisito es esencial para un Prompt Designer además de la comprensión profunda de modelos de IA?: Identificación de patrones con asistencia de IA. Habilidades de comunicación excepcionales. Ajuste de parámetros y refinamiento de instrucciones. Implementación de salvaguardas éticas a nivel de código.

Si un sistema de IA comienza a generar consistentemente resultados que muestran sesgos de género o raza, ¿qué rol tiene la responsabilidad primordial de intervenir y aplicar salvaguardas éticas?: Supervisor de IA. Analista de datos junior con enfoque en IA. El desarrollador de software inicial. Prompt Designer.

¿Qué ejemplo corresponde a un deepfake?. Una simulación meteorológica. Un vídeo manipulado en el que un político dice algo que nunca dijo. Un meme humorístico. Un videojuego con gráficos realistas.

¿Qué tipo de sesgo ocurre al reforzar creencias o hipótesis previas en lugar de cuestionarlas al introducir datos o preguntas?. Sesgo de medición. Sesgo en prompts. Sesgo de selección. Sesgo de confirmación.

¿Qué principio ético exige divulgar de manera clara cómo funciona una IA?. Equidad. Transparencia. Responsabilidad. Privacidad.

¿Qué tipo de sesgo aparece cuando los datos de entrenamiento no representan a toda la población?. Sesgo de medición. Sesgo de confirmación. Sesgo en prompts. Sesgo de selección.

¿Qué es la anonimización de datos?. Almacenar la información en la nube. Encriptar archivos confidenciales. Usar contraseñas más seguras. Eliminar o alterar datos personales para que no identifiquen a individuos.

¿Qué ocurre si una obra es generada solo por IA sin intervención humana?. Se convierte en dominio privado. Solo pertenece al programador. No puede registrarse con derechos de autor. Tiene copyright automático.