DAYPO COMPLETA - MOPT IA - 2026 ILERNA

1. La detección de fraudes en transacciones bancarias, que busca patrones anómalos en grandes volúmenes de datos, es un ejemplo de: A) Statistical AI. B) Generative AI. C) Discriminative AI. D) Analytical AI.

2. Sistemas de recomendación en plataformas de streaming (como Netflix o Spotify) se clasifican como: A) IA con conciencia y comprensión global del mundo. B) IA fuerte, capaz de realizar cualquier tarea humana. C) Sistemas estadísticos sin capacidad de aprendizaje. D) IA débil o Narrow AI, diseñada para tareas específicas.

3. ¿Cuál es uno de los principales retos de la inteligencia artificial debido a la ausencia de estándares universales?. A) Que la IA sea incapaz de interactuar con otras tecnologías. B) Que diferentes modelos de IA utilizan criterios éticos y niveles de transparencia distintos, lo que complica su uso responsable y seguro. C) Que todos los modelos de IA sigan los mismos criterios éticos. D) Que los modelos de IA son demasiado costosos para poder estandarizarlos.

4. ¿Cuál del siguientes no constituye un desafío técnico para la inteligencia artificial?. A) Elevados costos y consumo energético. B) La incapacidad de la IA para aprender de datos nuevos. C) Ausencia de estándares universales. D) Altos requerimientos de recursos computacionales.

5. Aunque la inteligencia artificial puede manejar grandes volúmenes de datos y realizar tareas complejas, sigue presentando limitaciones. ¿Cuál de las siguientes afirmaciones refleja mejor estas limitaciones?. A) La IA siempre produce resultados precisos y fiables. B) Los modelos de IA, especialmente los generativos, pueden cometer errores, reflejar sesgos de los datos de entrenamiento y generar desinformación. C) La IA nunca se equivoca si los datos de entrada son incompletos o ambiguos. D) Los asistentes de voz siempre interpretan correctamente instrucciones poco claras como “pon mi música favorita”.

6. ¿Qué caracteriza principalmente a los datos no estructurados?. A) Solo se encuentran en bases de datos empresariales. B) Siguen un formato fijo de filas y columnas que facilita su almacenamiento en bases de datos tradicionales. C) Carecen de un formato predefinido y se presentan en formas variadas como textos, imágenes, audio o vídeo. D) Son siempre numéricos y fáciles de analizar con herramientas simples.

7. Si un algoritmo de IA agrupa clientes o imágenes en categorías según similitudes sin usar etiquetas previas, ¿qué técnica está utilizando?. A) Clasificación. B) Redes neuronales. C) Regresión. D) Clustering.

8. ¿Qué se logra mediante el fine-tuning (ajuste fino) de un modelo de IA?. A) Entrenar un modelo desde cero sin utilizar un modelo previo. B) Evitar que el modelo cometa errores en todos los posibles escenarios sin necesidad de datos adicionales. C) Que el modelo genere resultados aleatorios sin necesidad de datos de entrenamiento. D) Optimizar el modelo para aplicaciones específicas, mejorando su precisión y relevancia.

9. ¿Cuál de los siguientes ejemplos describe mejor un modelo de refuerzo?. A) Un modelo que para predecir el precio de una vivienda según su tamaño y ubicación. B) Un modelo que aprende a jugar a un videojuego mejorando con cada partida gracias a recompensas y penalizaciones. C) Un modelo que clasifica correos electrónicos como spam o no spam usando datos etiquetados. D) Un modelo que analiza hábitos de compra de clientes y los agrupa en perfiles similares sin etiquetas.

10. ¿Cuál de las siguientes es una limitación de los datos estructurados?. A) No capturan fenómenos complejos y requieren que la información esté bien definida, lo que limita su flexibilidad. B) Su formato homogéneo reduce la probabilidad de errores durante el análisis. C) Son fáciles de almacenar y consultar en bases de datos o hojas de cálculo. D) Permiten procesar grandes volúmenes de información de forma rápida y precisa.

11. ¿Cuál de las siguientes es una limitación o precaución importante al generar imágenes con IA?. A) No existen problemas de sostenibilidad ni de sesgos culturales en los modelos de generación de imágenes. B) La IA siempre genera imágenes perfectas sin necesidad de instrucciones detalladas ni consideraciones legales. C) La calidad de la imagen generada no se ve afectada por la precisión o detalle del prompt. D) Los modelos requieren gran cantidad de recursos computacionales, pueden reproducir sesgos presentes en los datos, surgen dudas sobre propiedad intelectual y los resultados dependen de la claridad del prompt.

12. ¿Qué describe mejor a Microsoft Copilot?. A) Es un software exclusivo para juegos y entretenimiento que utiliza IA para generar gráficos. B) Es una herramienta de IA que solo funciona en Excel para crear fórmulas automáticas. C) Integra tecnologías de IA en aplicaciones de Microsoft, asistiendo en tareas de productividad como redacción, análisis de datos, creación de presentaciones, gestión de correo y reuniones. D) Es un motor de búsqueda que combina chat conversacional con referencias verificables en internet.

13. ¿En qué consiste el role prompting al elaborar un prompt para IA y cuál es su principal ventaja?. A) Dar instrucciones vagas para que la IA interprete libremente el objetivo; evita limitaciones de contexto. B) Pedir a la IA que genere contenido sin ninguna indicación sobre rol, estilo o audiencia; asegura máxima creatividad. C) Asignar un rol o perspectiva a la IA para orientar estilo, vocabulario y criterios; permite obtener respuestas más alineadas con el contexto. D) Limitar la IA a respuestas de una sola palabra para aumentar la precisión.

14. ¿A qué nos referimos cuando hablamos de herramientas de inteligencia artificial?. A) A aplicaciones o plataformas de software que utilizan IA para realizar tareas específicas en ámbitos como la creación de contenido, el análisis de datos o la productividad. B) A dispositivos físicos que sustituyen completamente el trabajo humano. C) A programas que solo sirven para el entretenimiento y no tienen usos profesionales. D) A sistemas que funcionan sin necesidad de datos ni entrenamiento previo.

15. ¿Qué describe mejor a Adobe Firefly?. A) Es un modelo de IA diseñado para análisis de datos financieros. B) Es un asistente de productividad de Microsoft que ayuda con correos y presentaciones. C) Es un chatbot que responde preguntas académicas con referencias verificables. D) Es un modelo de IA generativa de Adobe especializado en contenido visual, que crea imágenes y efectos a partir de descripciones textuales y se integra en aplicaciones como Photoshop o Illustrator.

16. ¿Cómo se decide qué tareas dejar en manos de la IA y cuáles requieren intervención humana?. A) Realizando todas las tareas manualmente, sin aprovechar la IA. B) Evaluando si la tarea es automatizable: si sí lo es, la realiza la IA; si no, la realiza la persona. C) Asignando tareas al azar entre la IA y la persona, sin evaluar su naturaleza. D) Dejando que la IA haga todas las tareas sin supervisión humana.

17. En una empresa, ¿cómo puede un empleado integrar la IA en sus tareas diarias de forma práctica y efectiva?. A) Confiando en que la IA resuelva problemas estratégicos complejos sin supervisión humana. B) Evitando cualquier uso de IA y realizando todas las tareas manualmente para mantener el control total. C) Solo utilizando IA para generar contenido creativo, sin aplicarla a tareas administrativas o de análisis. D) Utilizando IA para automatizar tareas repetitivas, como leer y organizar facturas y contratos, filtrar correos prioritarios, analizar datos de ventas simples y programar reuniones según disponibilidad.

18. ¿Por qué son importantes el aprendizaje continuo y la adaptabilidad tecnológica para aprovechar la IA?. A) Porque la IA evoluciona rápidamente, y actualizar habilidades permite aprovechar nuevas herramientas y oportunidades. B) Porque basta con aprender una sola herramienta de software para dominar todas las aplicaciones de IA. C) Porque la IA no cambia, por lo que la adaptabilidad no es relevante. D) Porque una vez aprendida una herramienta de IA, nunca es necesario volver a actualizarse.

19. ¿Cuál es la clave para aprovechar la IA de manera efectiva?. A) Aplicar la IA estratégicamente para complementar nuestras habilidades, enfocándonos en creatividad, ética y liderazgo. B) Entnder todos los algoritmos complejos de la IA para poder reemplazar al ser humano. C) Usar la IA únicamente para tareas repetitivas, sin considerar el valor humano. D) Ignorar la IA y centrarse solo en habilidades humanas tradiciones.

20. ¿Qué describe mejor la colaboración humano-IA en el ámbito laboral y creativo?. A) La IA evita la necesidad de sensibilidad o criterio humano en cualquier proyecto. B) La IA solo sirve para trabajo individual y no mejora la cooperación en equipos internacionales. C) La IA facilita tareas como traducciones, coordinación global y análisis rápido, mientras la persona aporta criterio, ética y empatía. D) La IA reemplaza completamente al ser humano, tomando todas las decisiones sin intervención.

21. ¿Cuál de las siguientes actividades forma parte de las tareas de un Analista de Datos Junior con Enfoque en IA?. A) Preparar y limpiar datos, identificar patrones con IA, crear visualizaciones y comunicar resultados a equipos no técnicos. B) Supervisar únicamente la seguridad de los servidores de IA. C) Generar contenido gráfico o audiovisual sin análisis de información. D) Programar redes neuronales profundas sin interpretar los datos.

22. ¿Cuál de los siguientes conocimientos es específicamente relevante para un prompt designer?. A) Creación de campañas publicitarias sin interacción con la IA. B) Gestión de inventarios y logística de la empresa. C) Técnicas avanzadas como few-shot prompting y cadena de pensamiento para guiar las respuestas de la IA. D) Diseño de hardware para GPUs de alto rendimiento.

23. ¿Por qué es importante que un prompt designer tenga comprensión profunda de los modelos de IA?. A) Para analizar únicamente los costes energéticos de los modelos. B) Para poder crear instrucciones precisas que maximicen la calidad y relevancia de las respuestas de la IA. C) Para programar la infraestructura de servidores de la IA. D) Para generar contenido sin necesidad de instrucciones detalladas.

24. ¿Cuál es el objetivo de un Analista de Datos Junior con Enfoque en IA en una empresa?. A) Desarrollar modelos de IA avanzados sin procesar datos. B) Diseñar prompts para asistentes virtuales sin análisis de datos. C) Gestionar únicamente la infraestructura tecnológica de la IA. D) Optimizar procesos combinando análisis de datos básico con herramientas de IA.

25. ¿Cuáles son algunas de las responsabilidades clave de un Supervisor de IA?. A) Analizar únicamente el coste energético de los sistemas de IA. B) Monitorizar resultados para detectar sesgos o errores, evaluar calidad y relevancia de salidas, ajustar parámetros y aplicar salvaguardas éticas. C) Generar automáticamente contenido visual y textual sin supervisión ética. D) Programar algoritmos sin evaluar la calidad de los resultados.

26. ¿Qué es el sesgo de confirmación?. A) Aquel que ocurre cuando la IA aprende de datos que ya están sesgados y reproduce esas distorsiones en sus resultados. B) Aquel que ocurre cuando los métodos de recogida de datos contienen errores o distorsiones. C) Aquel que ocurre al reforzar creencias o hipótesis previas en lugar de cuestionarlas al introducir datos o preguntas. D) Ninguna de las respuestas es correcta.

27. ¿Qué tipo de sesgo ocurre cuando la pregunta al sistema ya incluye un prejuicio?. A) Sesgo de confirmación. B) Sesgo de selección. C) Sesgo de medición. D) Sesgo en prompts.

28. ¿Qué es el sesgo de selección?. A) Los datos de entrenamiento no representan a toda la población. B) Los datos o las preguntas que se introducen en el sistema se diseñan de manera que refuerzan creencias o hipótesis previas. C) La magnificación de los sesgos ya existentes en los datos de entrenamiento, haciendo que aparezcan con más fuerza de lo que ocurre en la realidad. D) Los métodos de recogida de datos contienen errores o distorsiones.

29. ¿Qué concepto describe el uso de contenidos generados por usuarios (textos, imágenes, audios) para entrenar modelos de IA sin permiso explícito?. A) Fugas de datos. B) Entrenamiento sin consentimiento. C) Explotación comercial de datos personales. D) Uso no autorizado.

30. ¿Cuál de estas es una medida para mitigar los sesgos algorítmicos?. A) Usar solo datos históricos. B) Uniformidad de los datos. C) Reducir el tamaño de los datos. D) Supervisión humana sobre los resultados de la IA.

31. Durante los años 70 y 80, la inteligencia artificial vivió un periodo conocido como “invierno de la IA”. ¿Cuál fue la causa principal de esta etapa?. A) Se descubrieron nuevas técnicas que reemplazaron a la IA. B) La IA se convirtió en la tecnología dominante en todos los sectores. C) La IA alcanzó todos sus objetivos iniciales, consolidándose sin problemas. D) Los avances no cumplieron las expectativas, lo que provocó pérdida de financiación e interés.

32. En los modelos de inteligencia artificial generativa, las llamadas “alucinaciones” hacen referencia a que el modelo: A) Solo funciona si el usuario sobreestima sus capacidades. B) Copia información de internet de manera incorrecta. C) Genera resultados completamente inventados, sin relación con la realidad. D) Produce resultados aleatorios por fallos internos.

33. ¿Cuál de los siguientes sistemas representa mejor la IA discriminativa?. A) Un generador de historias o imágenes a partir de indicaciones. B) Un programa que crea música original basada en un estilo específico. C) Un sistema que simula conversaciones humanas creativas. D) Un modelo que clasifica correos electrónicos como spam o no spam.

34. ¿Cuál de los siguientes ejemplos representa el uso de una red neuronal convolucional (CNN)?. A) Un modelo que analiza correos electrónicos para clasificarlos como spam o no spam. B) Un modelo que aprende a jugar a un videojuego mediante prueba y error. C) Un sistema de reconocimiento facial que desbloquea un móvil utilizando análisis de imágenes. D) Un sistema que predice el precio de una vivienda según su tamaño y ubicación.

35. ¿Por qué es necesario usar técnicas avanzadas como el procesamiento del lenguaje natural o el reconocimiento de imágenes para trabajar con datos no estructurados?. A) Porque los datos no estructurados se almacenan automáticamente en bases de datos tradicionales. B) Porque los datos no estructurados no tienen un formato uniforme y requieren métodos complejos para extraer información útil. C) Porque los datos no estructurados son siempre textos cortos y simples. D) Porque los datos no estructurados son fáciles de analizar sin herramientas especiales.

36. ¿Qué ocurre cuando un modelo de IA sufre sobreajuste (overfitting)?. A) El modelo memoriza demasiado los datos de entrenamiento y falla al enfrentarse a casos nuevos. B) El modelo genera datos completamente inventados sin relación con la realidad. C) El modelo no aprende lo suficiente y comete muchos errores incluso con los datos de entrenamiento. D) El modelo clasifica correctamente todos los datos nuevos sin necesidad de ajustes.

37. ¿Cuál es la práctica más recomendable al crear imágenes con IA para un propósito específico?. A) Proporcionar instrucciones detalladas sobre propósito, estilo, elementos clave, colores, estado de ánimo y público objetivo. B) Indicar el color principal de la imagen y dejar el resto al azar. C) Dejar que la IA genere imágenes sin ninguna indicación o contexto. D) Evitar mencionar el público objetivo o referencias, ya que no influyen en el resultado.

38. ¿Cuál de las siguientes afirmaciones describe mejor a Perplexity AI?. A) Es una herramienta exclusiva para crear imágenes y vídeos mediante IA. B) Es un asistente que genera contenido sin mostrar fuentes ni referencias. C) Solo sirve para juegos y entretenimiento, sin aplicaciones académicas o profesionales. D) Combina chat conversacional con búsqueda en internet, mostrando siempre las fuentes de la información.

39. ¿Por qué los modelos de texto de inteligencia artificial son capaces de generar texto coherente y realizar tareas lingüísticas complejas?. A) Porque funcionan únicamente con bases de datos estructuradas de números y fechas. B) Porque analizan únicamente imágenes y vídeos sin necesidad de datos textuales. C) Porque se basan en reglas predefinidas y no requieren entrenamiento con datos. D) Porque se entrenan con enormes cantidades de datos textuales, lo que les permite comprender contextos y patrones del lenguaje.

40. ¿Qué caracteriza al few-shot prompting al elaborar prompts para IA y cuál es su principal ventaja?. A) Dar instrucciones vagas y sin ejemplos; esto garantiza máxima creatividad. B) Incluir cientos de ejemplos para que la IA memorice todas las respuestas posibles. C) No incluir ejemplos; dejar que la IA genere la respuesta de forma totalmente libre. D) Incluir unos pocos ejemplos que muestren el tipo de respuesta esperada; ayuda a reducir la variabilidad y alinear el estilo de la salida.

41. ¿Cómo puede la IA ayudar a un profesional a mejorar la comunicación y presentación de datos en su trabajo diario?. A) Sustituyendo completamente al profesional en todas las decisiones comunicativas sin supervisión. B) Personalizando mensajes según la audiencia, creando gráficos e infografías interactivas, adaptando la traducción y localización, y estructurando la información de manera lógica. C) Solo generando contenido textual sin considerar la audiencia ni la presentación visual. D) Limitándose a almacenar datos sin facilitar su comprensión o presentación.

42. ¿Cuál de las siguientes competencias es clave para aprovechar la IA considerando su impacto social y sostenibilidad?. A) Aprender únicamente a usar la IA sin preocuparse por consecuencias sociales o ambientales. B) Centrarse solo en el rendimiento técnico de la IA, ignorando aspectos éticos o sostenibles. C) Evitar analizar la brecha digital, ya que todas las personas tienen el mismo acceso a la IA. D) Evaluar sesgos y discriminación, la brecha digital y el coste energético de los modelos de IA, promoviendo un uso ético y sostenible.

43. ¿Cuáles de las siguientes competencias son clave para aprovechar la inteligencia artificial de manera eficaz, ética y creativa?. A) Pensamiento crítico, diseño de prompts, creatividad, colaboración humano-IA, aprendizaje continuo, ética digital y alfabetización crítica. B) Memorizar todas las funcionalidades de un software de IA sin cuestionar su uso. C) Solo aprender a programar sin preocuparse por ética ni impacto social. D) Evitar la interacción con IA y centrarse únicamente en métodos tradicionales de trabajo.

44. ¿Cómo puede la IA potenciar la creatividad e innovación aumentada?. A) Limitándose a tareas repetitivas sin influir en la generación de contenido creativo. B) Sustituyendo completamente el pensamiento humano sin aportar nuevas ideas. C) Generando ideas nuevas, visualizando conceptos mediante diagramas o infografías, y transformando contenido para diferentes audiencias. D) Ignorando el contexto o la audiencia al generar material visual o textual.

45. ¿Cuáles son habilidades y conocimientos clave para un prompt designer?. A) Comprensión profunda de modelos de IA, habilidades de comunicación, capacidad para estructurar solicitudes claras y conocimiento de técnicas avanzadas como few-shot prompting. B) Supervisión de la energía consumida por los modelos de IA, sin crear instrucciones. C) Solo habilidades artísticas para generar imágenes sin usar prompts. D) Solo conocer el funcionamiento básico de la IA, sin necesidad de técnicas avanzadas.

46. ¿Cuál es la función principal de un Supervisor de IA?. A) Diseñar prompts para generar contenido creativo sin supervisión. B) Crear modelos de IA desde cero sin considerar su ética o resultados. C) Solo gestionar la infraestructura de servidores de IA. D) Garantizar que los sistemas de IA funcionen correctamente, de manera ética y alineada con los objetivos de la organización.

47. ¿Cuál es la función principal de un prompt designer?. A) Supervisar únicamente la infraestructura de hardware de los modelos de IA. B) Crear instrucciones precisas (prompts) para que la IA genere resultados alineados con lo esperado. C) Generar contenido creativo sin necesidad de interacción con la IA. D) Programar algoritmos de IA desde cero sin usar prompts.

48. ¿Cuál es una consecuencia de la brecha socioeconómica generada por la IA?. A) Reducción de desigualdades. B) Acceso desigual a beneficios de la IA. C) Mejor acceso a internet. D) Mayor eficiencia global.

49. ¿Qué significa el derecho de portabilidad de datos?. A) Recuperar datos borrados. B) Almacenar datos en un pendrive. C) Exportar tus datos a otro servicio. D) Usar datos de terceros sin permiso.

50. ¿En qué consiste el principio ético de transparencia aplicado a la IA?. A) Trato imparcial y justo, sin favoritismos ni discriminación. B) Obligación de explicar, justificar y responsabilizarse de los propios actos al usar IA. C) Divulgar la información relevante sobre cómo funciona y se utiliza la IA. D) Proteger la información personal contra la exposición pública o el uso indebido.

51. ¿Cuál de las siguientes afirmaciones describe mejor la “Narrow AI” o IA débil, que predomina en la actualidad?. A) Está especializada en tareas específicas y es muy eficiente en su dominio, pero no tiene conciencia ni comprensión general. B) Es capaz de realizar cualquier tarea humana con conciencia completa del mundo. C) Puede aprender y adaptarse a cualquier situación sin necesidad de datos específicos. D) Se centra en el análisis histórico de datos sin interactuar con aplicaciones prácticas.

52. ¿Cuál de los siguientes es un ejemplo de datos estructurados?. A) Grabaciones de voz de conversaciones de clientes sin transcripción. B) Una hoja de cálculo con el listado de estudiantes: nombre, edad y calificación final. C) Una colección de correos electrónicos con texto libre y archivos adjuntos. D) Fotografías y vídeos de un evento sin etiquetas ni categorías.

53. Al utilizar IA para transformar imágenes existentes, ¿qué se recomienda para obtener resultados de alta calidad y adecuados al propósito?. A) No es necesario detallar la imagen original ni el resultado deseado; la IA generará automáticamente la mejor versión. B) Ignorar cualquier aspecto legal o de derechos de propiedad intelectual, ya que la IA siempre protege los contenidos originales. C) Especificar la naturaleza de la transformación, describir la imagen original, detallar el resultado deseado, incluir herramientas o técnicas, y considerar implicaciones legales. D) Solo indicar el color principal que se desea cambiar y dejar el resto a la IA.

54. ¿Cuál de las siguientes es una ventaja de los datos no estructurados para la inteligencia artificial?. A) Contienen gran riqueza informativa y permiten entrenar modelos que reconocen patrones complejos. B) Requieren mucho procesamiento previo para ser interpretados por la máquina. C) Su volumen y diversidad necesitan grandes capacidades de almacenamiento y cómputo. D) Pueden introducir sesgos si los conjuntos de entrenamiento no son representativos.

55. ¿Cuál de las siguientes prácticas es fundamental para diseñar prompts efectivos y aprovechar al máximo la IA?. A) Evitar dar contexto o público objetivo; la IA siempre interpreta correctamente. B) No indicar estilo ni tono, ya que la IA genera automáticamente el más adecuado. C) Incluir especificidad, claridad, contexto y definir estilo y tono en las instrucciones. D) Escribir instrucciones vagas y ambiguas para que la IA decida el contenido por sí misma.

56. ¿Qué tipo de sesgo aparece cuando los métodos de recogida de datos contienen errores o distorsiones?. A) Sesgo de selección. B) Sesgo en prompts. C) Sesgo de confirmación. D) Sesgo de medición.

57. ¿Qué implica el principio de equidad en la IA?. A) Reducir el número de datos. B) Que la IA no funcione en todos los países. C) Trato justo e imparcial sin discriminación. D) Favorecer siempre al grupo mayoritario.

58. En el ejemplo de colaboración entre IA y equipo de marketing, ¿cuál es el papel principal de cada uno?. A) La IA toma todas las decisiones estratégicas, mientras el equipo humano solo aprueba sin cambios. B) La IA y el equipo humano realizan exactamente las mismas tareas sin diferenciación de roles. C) El equipo humano genera los borradores y la IA selecciona cuál refleja mejor la identidad de la marca. D) La IA genera borradores de anuncios, eslóganes o diseños; el equipo humano selecciona, pule y asegura que la propuesta final refleje la identidad de la marca.