Digitalización aplicada a los sectores productivos

¿Qué es la digitalización en los sectores productivos?. La utilización de tarjetas de crédito para realizar pagos en línea. Imprimir documentos en formato digital. Utilizar tecnologías y herramientas para que los procesos empresariales sean más eficientes y competitivos. Invertir en acciones de empresas tecnológicas.

¿Cuál fue la primera revolución industrial?. A finales del siglo XVIII - principios del siglo XIX. En el siglo XX con la llegada de la tecnología. Durante el Renacimiento. En la época de los dinosaurios.

¿Cuál es una función de la capa de transmisión en los sistemas ciberfísicos?. Realizar la monitorización del entorno físico mediante sensores. Ejecutar comandos en los actuadores basados en las decisiones tomadas por los algoritmos. Facilitar la comunicación y el intercambio de datos entre los componentes del sistema. Procesar los datos capturados por los sensores para tomar decisiones.

¿Cuál es un cambio importante en la estructura organizativa de una empresa digitalizada?. La creación de nuevos departamentos dedicados a tecnologías digitales. La descentralización del poder de toma de decisiones. La eliminación de departamentos especializados. La implementación de jerarquías más rígidas.

¿Qué son los sistemas ciberfísicos (CPS)?. Sistemas integrados de computación capaces de controlar y colaborar con sistemas físicos utilizando redes de comunicación. Sistemas de control de calidad en la producción. Sistemas de gestión de inventarios en línea. Sistemas de inteligencia artificial para la toma de decisiones empresariales.

¿Cuál es una de las características de las tecnologías habilitadoras digitales?. Son autónomas y no requieren intervención humana. No ofrecen información en tiempo real. Impulsan la innovación y permiten a las empresas adaptarse a la industria 4.0. Se utilizan únicamente en sectores de producción de energía.

¿Cuál es una ventaja de la computación en la nube?. No requiere inversión en infraestructura física. No ofrece escalabilidad en función de las necesidades de la empresa. Permite un acceso global a datos y aplicaciones a través de internet. Reduce el consumo de energía en comparación con tecnologías anteriores.

¿Qué es la robótica colaborativa?. Un proceso de fabricación aditiva mediante impresión 3D. Un sistema de robots autónomos sin intervención humana. Una técnica de robótica utilizada únicamente en la medicina. Un enfoque en el que los robots y los seres humanos trabajan juntos de forma segura y eficiente en diferentes entornos productivos.

¿Qué es el big data?. Datos estructurados almacenados en bases de datos relacionales. Una tecnología que utiliza sistemas de almacenamiento distribuido. Documento en formato XML o JSON. La capacidad de recopilar, almacenar, analizar y mostrar patrones y tendencias de grandes volúmenes de datos.

¿Cuál es una nueva profesión que ha surgido gracias a la implementación de las tecnologías habilitadoras digitales?. Operador de drones. Mecánico de robots. Consultor en transformación digital. Desarrollador de aplicaciones móviles.

¿Cuál es uno de los ámbitos de aplicación del cloud computing?. Empresas y negocios para almacenamiento de datos y gestión de la cadena de suministro. Todas son correctas. Salud y asistencia sanitaria para almacenamiento de registros electrónicos y telemedicina. Educación y acceso a recursos educativos en línea.

¿Cuáles son ventajas del uso de los recursos de la nube?. Escalabilidad, flexibilidad y agilidad. Respaldo y recuperación de datos. Todas son correctas. Ahorro de costos, innovación tecnológica.

¿Cuál es la relación entre el edge computing y la nube?. Independiente y aislada. Complementaria y sinérgica. Competitiva y excluyente. Contradictoria y conflictiva.

¿Cuál es una ventaja del uso de los recursos de la nube?. Rápida implementación de aplicaciones y servicios. Capacidad de deslocalizar operaciones de manera flexible y eficiente. Aumento de costos en la adquisición y mantenimiento de infraestructura de TI. Menor seguridad en el almacenamiento y procesamiento de datos.

¿Qué es el edge computing?. Una tecnología de computación distribuida que permite el procesamiento de datos a través de una red interna privada. Una arquitectura informática descentralizada que permite llevar el análisis y almacenamiento de datos lo más cerca posible del dispositivo donde se generan. Un enfoque de computación que utiliza la inteligencia artificial y el machine learning para procesar datos en tiempo real. Un modelo de computación en la nube que reduce la latencia y mejora el rendimiento de las aplicaciones.

¿Qué es la inteligencia artificial?. Es la capacidad de las máquinas para tomar decisiones autónomamente y sin intervención humana. Es la capacidad que han adquirido las máquinas y los sistemas informáticos para realizar tareas como aprender de la experiencia, resolver problemas, comprender y procesar el lenguaje natural, entre otros. Es la capacidad de las máquinas para realizar cálculos y procesar grandes volúmenes de datos de manera eficiente. Es la capacidad que tienen las máquinas de imitar la inteligencia humana y realizar tareas como el reconocimiento de voz o la comprensión del lenguaje natural.

¿Cuál es un lenguaje de programación ampliamente utilizado en inteligencia artificial que ofrece simplicidad, bibliotecas desarrolladas y una gran comunidad de soporte?. Python. R. C++. Java.

¿En qué sector se utiliza la inteligencia artificial para la optimización de rutas de entrega?. Transporte y logística. Educación. Retail y comercio electrónico. Agricultura.

¿Cuál es una aplicación de la inteligencia artificial en el sector de la salud?. Asesoría financiera para pacientes. Gestión de inventarios en farmacias. Análisis de imágenes médicas para detectar enfermedades. Detección de fraudes en seguros médicos.

¿Cuáles son los dos enfoques principales de la inteligencia artificial según cómo se representa y manipula la información?. Inteligencia artificial simbólica e inteligencia artificial subsimbólica. Aprendizaje supervisado y aprendizaje no supervisado. Inteligencia artificial débil e inteligencia artificial fuerte. Algoritmos genéticos y lógica difusa.

¿Qué es el ciclo de vida del dato?. Es el proceso de capturar datos y almacenarlos de forma segura. Es el conjunto de etapas por las que pasa un dato desde su creación hasta su eliminación. Es el análisis de datos y big data para obtener conocimientos significativos. Es la transformación de los datos en información útil.

¿Cuál es una característica del big data?. Se caracteriza por la lentitud a la que se generan, capturan y procesan los datos. Los datos son de índole muy parecida, y provienen de una gran variedad de fuentes. Es capaz de ofrecer datos irrelevantes para la toma de decisiones. Es capaz de gestionar grandes volúmenes de datos que serían imposibles de procesar con las bases de datos tradicionales.

¿Cuál es la relación entre el análisis de datos, el big data y la inteligencia artificial?. El análisis de datos es una subcategoría del big data, que a su vez es una subcategoría de la inteligencia artificial. El análisis de datos se enfoca en datos estructurados, el big data en datos no estructurados y la inteligencia artificial en el aprendizaje automático. La inteligencia artificial es el resultado del análisis de datos y del procesamiento masivo de datos en el ámbito del big data. La ciencia del análisis de datos se beneficia del gran volumen de datos que maneja el big data, y a su vez, la inteligencia artificial utiliza grandes cantidades de datos para aprender y generalizar eficazmente.

¿Qué es la ingeniería de datos?. La ingeniería de datos es la implementación de técnicas de programación y algoritmos para optimizar el análisis de datos. La ingeniería de datos es una subdisciplina de la ciencia de datos que se enfoca en el procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos. La ingeniería de datos se refiere a la organización y almacenamiento eficiente de datos en bases de datos o en la nube. La ingeniería de datos es la creación de sistemas que gestionan el flujo de datos desde su origen hasta su consumo final por parte de aplicaciones analíticas o modelos de machine learning.

¿En qué consiste la etapa de captura o recopilación de datos del ciclo de vida del dato?. En almacenar los datos de manera segura y eficiente en bases de datos o en la nube. En transformar los datos en información útil mediante técnicas de procesamiento y análisis. En distribuir la información resultante a los usuarios finales a través de informes, dashboards o notificaciones. En reunir datos de diversas fuentes, como bases de datos internas, sensores, encuestas, redes sociales, transacciones comerciales o aplicaciones móviles.

¿Qué se debe definir en la tercera fase del proyecto de transformación digital?. Los objetivos claros y medibles del proyecto. El plan de ejecución con las acciones específicas, plazos y recursos necesarios. El análisis y diagnóstico inicial de la empresa. La selección e implementación de la tecnología adecuada.

¿Cuál es una herramienta utilizada en la tercera fase del proyecto de transformación digital?. Diagramas de Gantt. Análisis DAFO. Software de evaluación de tecnología (Gartner Magic Quadrant). Plataformas de gestión de proyectos.

¿Cuál es la primera fase del proyecto de transformación digital?. Definición de objetivos. Selección e implementación de la tecnología. Planificación estratégica. Análisis y diagnóstico inicial.

¿Qué se evalúa en la cuarta fase del proyecto de transformación digital?. La tecnología seleccionada y su implementación. La definición y planificación estratégica del proyecto. El estado actual de la empresa y los procesos empresariales. Los objetivos claros y medibles del proyecto.

¿Qué se debe definir en la segunda fase del proyecto de transformación digital?. La identificación y evaluación de las tecnologías. La configuración y personalización de las soluciones tecnológicas. Los objetivos claros y medibles del proyecto. La asignación eficiente de recursos.