Digitalización aplicada a los sectores productivos -UT 04

¿Cuál es el principal beneficio de la Inteligencia Artificial (IA) en los sectores productivos según el documento?. Reducción de la fuerza laboral. Aumento de la eficiencia, precisión e innovación. Disminución de la inversión en tecnología. Mayor burocracia en los procesos.

¿Qué tecnologías abarca la IA mencionadas en el texto?. Realidad Aumentada, Blockchain, Computación Cuántica. Aprendizaje Automático, Procesamiento del Lenguaje Natural, Visión por Computadora. Realidad Virtual, Metaverso, Web3. Impresión 3D, Drones, Robótica Autónoma.

¿Qué aplicación de la IA se menciona para las fábricas inteligentes?. Automatización de tareas administrativas. Optimización de la cadena de suministro. Robots y sistemas automatizados trabajando junto a humanos. Análisis de sentimientos en redes sociales.

¿Cómo ayuda la IA en el mantenimiento de maquinaria en el sector productivo?. Reemplazando completamente a los técnicos de mantenimiento. Programando mantenimientos aleatorios. Prediciendo fallos antes de que ocurran para un mantenimiento predictivo. Aumentando la frecuencia de las revisiones manuales.

¿Qué facilita la IA en la gestión de la cadena de suministro?. Aumentar el inventario sin control. Ignorar la demanda del cliente. Planificación y optimización de rutas, gestión de inventarios en tiempo real y respuesta rápida a cambios en la demanda. Centralizar toda la logística en un solo punto físico.

¿De qué manera la IA impulsa la innovación en productos y servicios?. Repitiendo productos existentes sin mejoras. Analizando datos del mercado y del comportamiento del consumidor para identificar oportunidades y personalizar ofertas. Reduciendo la variedad de productos disponibles. Evitando la recopilación de datos de clientes.

¿Cuáles son algunos de los desafíos que presenta la implementación de la IA según el documento?. Exceso de personal capacitado. Baja necesidad de infraestructura tecnológica. Privacidad y seguridad de datos, necesidad de infraestructura robusta y personal capacitado. Simplificación excesiva de los procesos.

¿Qué se entiende por 'inteligencia artificial' según la definición básica del documento?. Simulación de procesos de inteligencia humana por parte de máquinas, incluyendo aprendizaje, razonamiento y autocorrección. Desarrollo exclusivo de robots físicos. Creación de software que solo ejecuta tareas predefinidas. Un campo de la informática enfocado únicamente en videojuegos.

¿Cuál de las siguientes NO es una subdisciplina de la IA mencionada en el texto?. Aprendizaje Automático (Machine Learning). Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP). Robótica. Ingeniería de Software Tradicional.

¿Qué tipo de aprendizaje automático se caracteriza por el uso de datos etiquetados?. Aprendizaje No Supervisado. Aprendizaje por Refuerzo. Aprendizaje Supervisado. Aprendizaje Profundo.

¿Cuál es el propósito principal de la Visión por Computadora en IA?. Permitir a las máquinas interpretar y comprender el mundo visual a través de imágenes y videos. Procesar y comprender el lenguaje humano escrito. Realizar cálculos matemáticos complejos. Diseñar y construir robots.

¿Qué técnica de IA se inspira en la evolución biológica para encontrar soluciones óptimas?. Árboles de Decisión. Redes Neuronales. Algoritmos Genéticos. K-Nearest Neighbors (K-NN).

¿Cuál de los siguientes es un ejemplo de asistente virtual que utiliza IA?. Microsoft Excel. Adobe Photoshop. Siri. Windows Media Player.

¿Qué década se describe como la de la 'revolución de la IA' con la llegada del aprendizaje profundo?. Década de 1980. Década de 1990. Década de 2000. Década de 2010.

¿En qué sector la IA se utiliza para la agricultura de precisión y optimización del uso de recursos?. Finanzas. Salud. Agricultura. Transporte.

¿Qué lenguaje de programación es conocido por su simplicidad, versatilidad y amplio uso en IA por sus bibliotecas como TensorFlow?. Java. C++. Python. R.

¿Para qué se utiliza principalmente el lenguaje R en el contexto de la IA según el documento?. Desarrollo de aplicaciones móviles. Análisis de datos y estadísticas, como lenguaje auxiliar. Programación de sistemas embebidos. Creación de interfaces gráficas de usuario complejas.

¿Cuál es una ventaja clave de Java mencionada en relación con su uso en IA?. Es el lenguaje más rápido para el aprendizaje profundo. Permite un mayor control sobre el hardware y su JVM soporta la ejecución de otros lenguajes adaptados. Es el más fácil de aprender para principiantes en IA. Tiene la mayor cantidad de bibliotecas para visualización de datos.

¿Qué herramienta es un entorno interactivo alojado en la nube de Google para crear cuadernos ejecutables combinando código y texto?. Jupyter Notebook. Apache Spark. Google Colab. Microsoft Azure.

¿Cuál es el principal logro de la librería Pandas en el campo de la ciencia de datos?. Creación del objeto DataFrame para manipulación versátil de datos. Generación de gráficas interactivas. Desarrollo de algoritmos de aprendizaje profundo. Optimización de rutas de entrega.

¿Qué librería se utiliza comúnmente para crear representaciones gráficas y de imágenes en Python, a menudo con pocas líneas de código?. Scikit-learn. Pandas. Matplotlib. TensorFlow.

¿Cuál de estas librerías es una de las más utilizadas para aplicar regresión lineal, regresión logística y máquinas de vector soporte?. Keras. Scikit-learn. PyTorch. TensorFlow.

¿Qué librería desarrollada por Google y publicada como código abierto en 2015 marcó un antes y un después en el desarrollo de IA?. PyTorch. TensorFlow. Keras. Scikit-learn.

¿Qué API de alto nivel para redes neuronales, que se ejecuta sobre TensorFlow, facilita la construcción y entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo?. Pandas. Matplotlib. Keras. Scikit-learn.

¿Cuál es una característica destacada de PyTorch, creada por Facebook AI Research?. Está optimizada para cálculo con tensores y tiene herramientas integradas para implementación en producción. Es ideal para análisis estadístico y visualización de datos. Se centra principalmente en sistemas expertos. Fue la primera librería en implementar aprendizaje por refuerzo.

¿Qué se entiende por 'automatización de procesos'?. Mejorar la eficiencia y efectividad de los procesos. Usar tecnologías para realizar tareas repetitivas sin intervención humana. Analizar grandes volúmenes de datos. Diseñar nuevos productos y servicios.

¿Cuál es la principal diferencia entre automatización y optimización de procesos según el texto?. La automatización se enfoca en la velocidad y la optimización en la calidad. La automatización utiliza IA y la optimización no. La automatización realiza tareas, mientras que la optimización busca mejorar la eficiencia y efectividad de esas tareas. No hay diferencia, son sinónimos.

¿Cómo la visión por computadora ayuda en la manufactura?. Gestionando el inventario. Automatizando la contabilidad. Inspeccionando la calidad de los productos para detectar defectos. Optimizando las rutas de entrega.

¿Qué aplicación de la IA se utiliza en chatbots y asistentes virtuales para interactuar con los clientes?. Visión por Computadora. Robótica. Análisis Predictivo. Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP).

¿Qué permite el análisis predictivo en el mantenimiento de maquinaria?. Realizar mantenimientos cada cierto tiempo fijo. Predecir fallos antes de que ocurran para realizar mantenimiento preventivo. Diagnosticar problemas solo después de que la máquina se ha roto. Programar mantenimientos de forma aleatoria.

¿Qué es RPA (Automatización de Procesos Robóticos) y cómo la IA la mejora?. RPA utiliza robots físicos; la IA lo empeora al hacerlos más lentos. RPA usa robots de software para tareas repetitivas; la IA permite automatizar procesos complejos y tomar decisiones basadas en datos. RPA solo se usa en finanzas; la IA no tiene impacto en ella. RPA automatiza la creación de informes; la IA solo se usa para el análisis de datos.

¿Cuál es una ventaja clave de la automatización mediante IA en términos de eficiencia?. Aumenta el tiempo necesario para completar tareas. Reduce la necesidad de intervención humana en tareas repetitivas, procesando datos masivos rápidamente. Disminuye la precisión de los resultados. Requiere más recursos humanos.

¿Por qué la automatización con IA conduce a una reducción de errores?. Porque los sistemas de IA se cansan y cometen más errores que los humanos. Porque los sistemas de IA siguen instrucciones con precisión constante, eliminando la variabilidad humana. Porque la IA solo trabaja con datos pre-aprobados, eliminando la posibilidad de error. Porque la IA introduce errores para hacer el proceso más humano.

¿Cómo la IA contribuye al ahorro de costos en las empresas?. Aumentando los costos de mantenimiento de la tecnología. Disminuyendo la necesidad de intervención humana en tareas repetitivas y de baja complejidad. Incrementando el número de empleados necesarios. Reduciendo la calidad de los productos.

¿Qué característica de las soluciones de IA las hace ideales para manejar fluctuaciones en la demanda del mercado?. Falta de flexibilidad. Baja capacidad de procesamiento. Escalabilidad. Costos de implementación muy altos.

¿Qué son las 'tres V' que caracterizan al Big Data?. Volumen, Variedad, Veracidad. Velocidad, Volumen, Valor. Variedad, Velocidad, Verificación. Volumen, Variedad, Velocidad.

¿Qué papel juega la IA en el procesamiento y análisis de Big Data?. La IA solo se utiliza para la recolección de datos. La IA permite a las máquinas aprender de los datos, identificar patrones y realizar predicciones. La IA es irrelevante para el análisis de Big Data. La IA solo se aplica a datos estructurados.

¿Cómo mejora la IA la comprensión del cliente?. Analizando datos para crear perfiles detallados y personalizar ofertas y servicio. Ignorando el comportamiento del cliente. Enviando correos masivos no personalizados. Reduciendo la interacción con el cliente.

¿De qué manera la IA puede ayudar a reducir el riesgo en las empresas?. Aumentando la especulación en inversiones. Analizando datos históricos y financieros para identificar patrones de riesgo y predecir eventos futuros. Fomentando decisiones impulsivas. Eliminando la necesidad de análisis de mercado.

¿Cuál de los siguientes ejemplos de empresas utiliza IA para optimizar su cadena de suministro y gestión de inventarios?. Tesla. Netflix. Amazon. JPMorgan Chase.

¿Cómo utiliza Netflix la IA y el Big Data?. Para predecir fallos en sus servidores. Para ofrecer recomendaciones personalizadas a sus usuarios basadas en sus hábitos de visualización. Para automatizar la facturación de sus suscriptores. Para diseñar nuevos formatos de pantalla.

¿En qué sector la IA se aplica para el diagnóstico asistido y la medicina personalizada?. Transporte y logística. Salud y biotecnología. Finanzas y banca. Servicios y comercio minorista.

¿Cómo la IA optimiza las operaciones logísticas en el sector del transporte?. Aumentando el tiempo de entrega. Planificando rutas de entrega eficientes, reduciendo tiempos y costos. Gestionando de forma manual los inventarios. Incrementando el número de vehículos necesarios.

¿Qué aplicación de la IA en el sector financiero ayuda a identificar y prevenir actividades fraudulentas?. Gestión de Riesgos. Personalización de Servicios. Detección de Fraudes. Optimización de Rutas.

¿Cómo la IA contribuye a la agricultura de precisión?. Mediante el uso de drones y sensores para analizar el estado de los cultivos y optimizar el uso de recursos. Reemplazando completamente a los agricultores. Aumentando el uso de pesticidas de forma indiscriminada. Fomentando el monocultivo extensivo sin control.

¿En qué consiste la personalización de la experiencia del cliente en el sector minorista mediante IA?. Ofrecer las mismas promociones a todos los clientes. Analizar el comportamiento del cliente para ofrecer recomendaciones y promociones personalizadas. Reducir la variedad de productos disponibles. Eliminar la necesidad de tiendas físicas.

¿Qué beneficio se obtiene de la IA en el control de calidad en la manufactura?. Aumento del desperdicio de materiales. Detección de defectos con mayor precisión que los humanos. Reducción de la velocidad de producción. Mayor probabilidad de errores.

¿Cuál es el objetivo principal de los Sistemas Expertos en IA?. Procesar grandes volúmenes de texto. Utilizar conocimientos específicos de un dominio para tomar decisiones y resolver problemas. Analizar imágenes y videos. Aprender a través de prueba y error.

¿Por qué Python es considerado un lenguaje de alto nivel adecuado para IA?. Porque es de bajo nivel y permite control total del hardware. Porque su sintaxis es muy compleja y requiere años de estudio. Porque es fácil de aprender, versátil y cuenta con extensas bibliotecas y frameworks para IA. Porque solo se utiliza para análisis estadísticos.

¿Qué herramienta permite utilizar GPU para una computación de mayor rendimiento en un entorno de nube?. Pandas. Scikit-learn. Google Colab. Matplotlib.

¿Cuál es la principal ventaja de la IA en la automatización de procesos en términos de escalabilidad?. La IA no es escalable y se satura fácilmente. Permite manejar mayores volúmenes de trabajo sin pérdida de rendimiento, ajustándose a la demanda. La escalabilidad solo se aplica a procesos manuales. La IA reduce la capacidad de procesamiento con el tiempo.

¿Cómo el análisis predictivo impacta en la rentabilidad empresarial?. Aumentando los costos de reparación imprevistos. Optimizando operaciones, reduciendo costos y previniendo fallos que generan pérdidas. Disminuyendo la vida útil de los equipos. Generando más tiempo de inactividad no planificado.

¿Por qué la IA se considera esencial para mantenerse competitivo en la era digital?. Porque la IA es una tecnología obsoleta. Porque la IA permite a las empresas mejorar sus operaciones, innovar y adaptarse a los cambios tecnológicos. Porque la IA solo es útil para grandes corporaciones. Porque la IA dificulta la toma de decisiones.