Cuestionario sobre Digitalización y Tecnologías Habilitadoras Digitales

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¿Qué es la digitalización?. Es el proceso de convertir información analógica en digital. Es la adopción de tecnologías digitales en todos los aspectos de una empresa o sociedad. Es la creación de contenido digital. Es la conexión a internet.

¿Qué caracteriza a cada una de las cuatro Revoluciones Industriales?. 1ª: Vapor, 2ª: Electricidad, 3ª: Automatización, 4ª: Inteligencia Artificial. 1ª: Mecanización, 2ª: Producción en masa, 3ª: Digitalización, 4ª: Conectividad. 1ª: Máquina de vapor, 2ª: Línea de montaje, 3ª: Electrónica y TI, 4ª: Sistemas ciberfísicos. 1ª: Agricultura, 2ª: Industria, 3ª: Servicios, 4ª: Digital.

¿Qué diferencia hay entre producción automatizada e interconectada?. La automatizada usa robots, la interconectada no. La automatizada realiza tareas sin intervención humana, la interconectada permite la comunicación entre máquinas y sistemas. La automatizada es más rápida, la interconectada es más segura. No hay diferencia, son sinónimos.

¿Qué es un CPS?. Sistema de Producción Personalizada. Componente de Procesamiento Secuencial. Sistema Ciberfísico. Control de Procesos Simulado.

¿Qué relación existe entre digitalización e integración social?. La digitalización puede generar exclusión social si no se gestiona adecuadamente. La digitalización mejora la integración social al facilitar el acceso a servicios y oportunidades. La digitalización no tiene relación con la integración social. La integración social es un requisito para la digitalización.

¿Qué diferencia hay entre habilidades duras y blandas?. Las duras son técnicas, las blandas son personales. Las duras son innatas, las blandas se aprenden. Las duras son para el trabajo, las blandas para la vida. No hay diferencia significativa.

¿Qué diferencia hay entre Cloud Computing y Edge Computing?. Cloud está en la nube, Edge está en el dispositivo. Cloud procesa datos centralmente, Edge procesa datos cerca de la fuente. Cloud es más lento que Edge. Edge requiere más ancho de banda que Cloud.

¿Qué son los entornos OT e IT?. OT (Operational Technology) se refiere a hardware y software que detectan o causan un cambio en un proceso a través de la monitorización y control de dispositivos físicos. IT (Information Technology) se refiere a sistemas que permiten el acceso, almacenamiento, manipulación y comunicación de información. OT son las oficinas de tecnología, IT son las instalaciones tecnológicas. OT es para operaciones críticas, IT es para operaciones secundarias. OT son sistemas antiguos, IT son sistemas nuevos.

¿Qué ventajas aporta la digitalización a una empresa?. Mayor eficiencia operativa, mejor toma de decisiones, nuevos modelos de negocio, y mejora de la experiencia del cliente. Reducción de personal, aumento de costes, menor innovación. Mayor burocracia, procesos más lentos, dependencia de la tecnología. Pérdida de control sobre los procesos, menor seguridad.

¿Qué relación se establece entre digitalización y ODS?. La digitalización puede ser un motor para alcanzar muchos de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS). La digitalización es irrelevante para los ODS. Los ODS dificultan la digitalización. La digitalización solo se relaciona con el ODS 9 (Industria, Innovación e Infraestructura).

¿Qué son las Tecnologías Habilitadoras Digitales?. Son tecnologías que forman la base para la transformación digital. Son tecnologías que solo se usan en el sector de las tecnologías de la información. Son tecnologías obsoletas que ya no se utilizan. Son tecnologías de comunicación inalámbrica.

¿Qué significa IoT?. Internet de Transmisiones. Integración de Todo. Internet de las Cosas. Inteligencia Operativa Total.

¿Para qué sirve el Internet de las Cosas?. Para conectar electrodomésticos inteligentes y mejorar la vida en el hogar. Para recopilar datos del mundo físico, automatizar procesos y crear nuevos servicios. Para mejorar la seguridad de las redes informáticas. Para jugar videojuegos en línea.

¿Qué es el Big Data?. Un gran archivo de datos. La disciplina de examinar grandes y diversos conjuntos de datos para descubrir patrones ocultos, correlaciones desconocidas, tendencias del mercado, preferencias del cliente e información útil. Un tipo de base de datos. El almacenamiento de datos en la nube.

¿Qué utilidad puede tener el análisis de datos en una organización?. Permite tomar decisiones más informadas, optimizar operaciones, predecir tendencias y personalizar ofertas. Solo sirve para generar informes estáticos. Aumenta la complejidad de los procesos y reduce la agilidad. Es útil solo para empresas tecnológicas.

¿Qué es la Inteligencia Artificial?. La capacidad de una máquina para imitar el comportamiento humano inteligente. Un tipo de software que solo realiza cálculos matemáticos. Un programa informático que se conecta a internet. La automatización completa de todas las tareas.

¿Qué diferencia básica existe entre la IA tradicional y la IA generativa?. La IA tradicional analiza datos, la IA generativa crea contenido nuevo. La IA tradicional es más inteligente que la IA generativa. La IA generativa solo funciona con texto, la tradicional con imágenes. No existe diferencia, son lo mismo.

¿Qué es el Cloud Computing?. Un sistema para almacenar archivos en un ordenador local. La entrega de servicios informáticos (servidores, almacenamiento, bases de datos, redes, software, inteligencia, etc.) a través de Internet ('la nube'). Una red privada de ordenadores. Un tipo de software antivirus.

¿Qué diferencia existe entre Cloud Computing y Edge Computing?. Cloud Computing centraliza el procesamiento, Edge Computing lo distribuye cerca de la fuente de datos. Edge Computing es más costoso que Cloud Computing. Cloud Computing es más rápido que Edge Computing. Edge Computing requiere más ancho de banda que Cloud Computing.

¿Qué características aporta la tecnología 5G?. Mayor velocidad, menor latencia y mayor capacidad de conexión de dispositivos. Solo mejora la velocidad de descarga de películas. Aumenta el consumo de batería de los dispositivos. Es menos segura que las redes anteriores.

¿Qué es la robótica colaborativa?. Robots diseñados para trabajar junto a humanos en un espacio compartido, de forma segura. Robots que trabajan exclusivamente en líneas de producción aisladas. Robots que solo realizan tareas de ensamblaje. Robots que son controlados por inteligencia artificial avanzada.

¿Qué es Blockchain?. Una base de datos centralizada. Una tecnología de registro distribuido, inmutable y transparente, que registra transacciones de forma segura. Un tipo de criptomoneda. Un sistema de almacenamiento en la nube.

¿Qué es un gemelo digital?. Una réplica virtual de un objeto físico, proceso o sistema, que se actualiza con datos en tiempo real. Un modelo 3D de un producto. Un software de simulación. Una copia de seguridad de datos.

¿Qué diferencia existe entre realidad virtual y realidad aumentada?. VR sumerge al usuario en un entorno completamente digital, AR superpone elementos digitales al mundo real. VR usa gafas, AR usa pantallas. VR es para juegos, AR es para trabajo. No hay diferencia, son lo mismo.

¿Qué es la Inteligencia Artificial?. Sistemas que pueden aprender, razonar y actuar. Algoritmos para procesar grandes volúmenes de datos. Software de simulación de procesos. Herramientas de ciberseguridad.

¿Cuándo comenzaron los primeros desarrollos de IA y cómo ha evolucionado?. Comenzaron en la década de 1950 con el concepto de 'máquinas pensantes' y han evolucionado desde sistemas basados en reglas hasta el aprendizaje profundo y la IA generativa. Comenzaron en el siglo XXI con el desarrollo de internet. Comenzaron en la era de la automatización industrial. La IA es una invención reciente sin antecedentes históricos.

¿Cuáles son las principales ventajas de la IA?. Automatización de tareas repetitivas, mejora de la precisión, análisis de grandes volúmenes de datos, personalización y optimización de procesos. Mayor necesidad de supervisión humana, aumento de errores. Reducción de la creatividad, pérdida de empleos. Costos de implementación prohibitivos y complejidad inmanejable.

¿Qué desventajas o problemas puede presentar la utilización de IA?. Sesgos en los datos y algoritmos, problemas de privacidad, pérdida de empleos, dependencia tecnológica y cuestiones éticas complejas. Falta de innovación, resistencia al cambio por parte de los usuarios. Imposibilidad de aprendizaje continuo, dificultad para adaptarse a nuevas situaciones. Ineficacia en tareas complejas, necesidad de intervención humana constante.

¿Qué cuestiones éticas plantea la IA?. Privacidad de los datos, sesgos algorítmicos, responsabilidad en caso de errores, impacto en el empleo y el uso de IA en armamento. La IA no plantea cuestiones éticas. Solo se relaciona con la propiedad intelectual del contenido generado. La ética de la IA se limita a la seguridad de los sistemas.

¿Qué es el aprendizaje automático?. Es un subcampo de la IA que permite a los sistemas aprender de los datos sin ser programados explícitamente. Es la capacidad de una máquina para memorizar información. Es un tipo de base de datos optimizada. Es el proceso de apagar y encender un sistema.

¿Cuál es la diferencia entre aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo?. Supervisado usa datos etiquetados, no supervisado busca patrones en datos sin etiquetar, y por refuerzo aprende mediante prueba y error con recompensas/castigos. Supervisado es para clasificar, no supervisado para predecir, por refuerzo para generar contenido. No supervisado requiere más datos que supervisado. Por refuerzo es el método más antiguo y menos eficiente.

¿Qué es el aprendizaje profundo y para qué puede utilizarse?. Es un tipo de Machine Learning basado en redes neuronales artificiales con múltiples capas. Se utiliza en reconocimiento de voz, visión por computadora y procesamiento del lenguaje natural. Es un método de aprendizaje que solo funciona con datos numéricos. Es un sistema de aprendizaje que no requiere datos. Es un tipo de IA que solo puede predecir el futuro.

¿Qué es el procesamiento del lenguaje natural?. Es un campo de la IA que se enfoca en permitir que las computadoras comprendan, interpreten y generen lenguaje humano. Es un software para traducir idiomas. Es un sistema para analizar el sentimiento en redes sociales. Es la habilidad de un robot para hablar.

¿Qué es la robótica y qué tipos de robots aparecen en el tema?. La robótica es la ciencia y tecnología de los robots. En el tema se mencionan robots colaborativos (cobots). La robótica se limita a robots industriales grandes y peligrosos. La robótica solo incluye robots humanoides. La robótica es una rama de la inteligencia artificial.

¿Qué es la visión por computadora?. Es un campo de la IA que permite a las computadoras 'ver' e interpretar el mundo visual. Es un programa para editar fotos. Es un sistema de cámaras de seguridad. Es la capacidad de un robot para navegar.

¿Qué son los sistemas expertos?. Son programas de IA que emulan la capacidad de toma de decisiones de un experto humano en un dominio específico. Son bases de datos de conocimiento. Son sistemas de aprendizaje automático. Son robots autónomos.

¿Qué diferencia existe entre la IA tradicional y la IA generativa según el tema?. La IA tradicional se centra en analizar y predecir, mientras que la IA generativa se enfoca en crear nuevo contenido. La IA generativa es una evolución directa de la IA tradicional sin cambios conceptuales. La IA tradicional es más rápida y eficiente. La IA generativa solo puede generar texto, no otros medios.

¿Para qué sirven los datos en el ámbito de la Integración Social?. Para comprender mejor las necesidades de las poblaciones, diseñar intervenciones más efectivas, monitorizar el progreso y evaluar el impacto de las acciones sociales. Para recopilar información personal de los beneficiarios sin su consentimiento. Los datos no son relevantes para la integración social. Únicamente para generar estadísticas generales sin aplicación práctica.

¿Por qué es importante tener en cuenta el contexto al analizar los datos?. El contexto proporciona el significado y la relevancia de los datos, evitando interpretaciones erróneas y permitiendo extraer conclusiones válidas. El contexto solo es importante para análisis complejos. Ignorar el contexto acelera el análisis de datos. El contexto solo afecta a los datos cualitativos, no a los cuantitativos.

¿Qué diferencia existe entre un dato y una información?. Un dato es un valor crudo o hecho, mientras que la información es un dato procesado y organizado que tiene significado y contexto. Un dato es más importante que la información. La información es el primer paso, el dato es el último. No hay diferencia entre dato e información.

¿Qué se entiende por conocimiento?. Es la comprensión profunda y la capacidad de aplicar información y experiencia, a menudo combinando datos, información, reglas y heurísticas. Es simplemente tener acceso a muchos datos. Es la habilidad de utilizar internet. Es la memorización de hechos.

¿Qué instrumentos pueden utilizarse para registrar información durante una intervención social?. Cuestionarios, entrevistas, observación participante, grupos focales, diarios de campo, bases de datos y sistemas de registro digital. Solo se pueden usar encuestas. Los instrumentos de registro son innecesarios en intervenciones sociales. Únicamente notas escritas a mano en cuadernos.

¿Cuáles son las cinco fases del ciclo de gestión de los datos?. Planificación, Recopilación, Procesamiento/Análisis, Almacenamiento/Distribución y Uso/Aplicación. Solo Recopilación y Análisis. Creación, Borrado, Copia, Mover, Renombrar. Adquisición, Visualización, Predicción, Acción, Conclusión.

¿Qué métodos pueden utilizarse para realizar la captura de datos?. Encuestas (online, telefónicas, presenciales), entrevistas (estructuradas, semi-estructuradas, no estructuradas), observación directa, análisis de documentos y sensores IoT. Solo encuestas online. Captura manual de datos sin herramientas. Métodos de adivinación o inferencia.

¿En qué consiste el procesamiento y análisis de los datos?. Es la transformación de datos crudos en información útil mediante la aplicación de técnicas estadísticas, matemáticas y computacionales para identificar patrones, tendencias y relaciones. Es simplemente guardar los datos en una carpeta. Es la eliminación de todos los datos que no parecen interesantes. Es la visualización de los datos sin realizar cálculos.

¿Para qué pueden utilizarse los datos en la planificación de una intervención social?. Para identificar problemas y necesidades específicas, definir objetivos claros, seleccionar estrategias adecuadas, asignar recursos eficientemente y prever posibles obstáculos. Para justificar decisiones previas sin evidencia. Los datos solo son útiles después de finalizada la intervención. Para generar informes que nadie leerá.

¿Qué diferencia existe entre el análisis descriptivo y el análisis predictivo?. El análisis descriptivo se enfoca en qué sucedió, mientras que el análisis predictivo se enfoca en qué podría suceder. El análisis predictivo es más simple que el descriptivo. El análisis descriptivo predice el futuro, el predictivo describe el pasado. No hay diferencia, son dos nombres para lo mismo.

¿Qué pregunta responde el análisis descriptivo?. ¿Qué sucedió?. ¿Qué sucederá?. ¿Por qué sucedió?. ¿Qué debemos hacer?.