Digitalización - ilerna 2025-2026

1. ¿Qué es la digitalización?. Automatizar fábricas. Adaptar procesos analógicos a digitales. Crear nuevos productos. Sustituir empleados.

2. La transformación digital se diferencia de la digitalización porque: Es más barata. Solo afecta a la tecnología. Genera más valor y cambio organizativo. Solo digitaliza documentos.

3. ¿Qué proceso es común a todos los sectores productivos?. Robótica. Inteligencia artificial. Digitalización de documentos. Impresión 3D.

4. La formación en digitalización tiene como objetivo: Reducir personal. Abandonar la zona de confort y mejora en labor diaria. Cambiar salarios. Eliminar procesos.

5. Las redes sociales permiten: Sustituir el marketing. Comunicación directa con clientes. Reducir producción. Eliminar intermediarios.

6. La sostenibilidad digital se relaciona con: Ventas. Cambio climático y huella de carbono. Redes sociales. Automatización.

7. Optimizar el talento humano significa: Reducir empleados. Distribuir recursos eficientemente. Externalizar servicios. Automatizar procesos.

8. La primera revolución industrial se basó en: Electrificación. Internet. Vapor. Inteligencia artificial.

9. La segunda revolución industrial introdujo: Inteligencia artificial. Producción en masa. Internet. Robótica.

10. La tercera revolución industrial se caracteriza por: Vapor. Electrificación. Informática e internet. Inteligencia artificial generativa.

¿Cómo se llama la persona que instauró la 4ª Revolución Industrial en 2016?. Klaus Schwab. Klaus Schawabe. James Watt. Henry Ford.

12. Un sistema ciberfísico integra... Personas y redes. Servidores y bases de datos. Componentes físicos y computacionales. Software empresarial.

La capa de percepción de un sistema ciberfísico utiliza: Actuadores. Algoritmos. Sensores. Servidores.

La capa de transmisión se encarga de: Tomar decisiones. Comunicación de datos. Almacenar información. Analizar datos.

Los actuadores pertenecen a la capa de: Capa de percepción. Capa de transmisión. Capa de aplicación. Capa de seguridad.

Las tecnologías IT están orientadas a: Procesos físicos. Gestión de información. Robótica. Sensores industriales.

Las tecnologías OT se centran en: Marketing. Gestión de datos. Procesos físicos industriales. Redes sociales.

El CTO o CIO es responsable de: Producción. Recursos humanos. Tecnología de la información. Ventas.

En empresas pequeñas, los servicios digitales suelen: No existir. Externalizarse. Gestionarse por marketing. Ser gratuitos.

Una ventaja clave de la transformación digital es: Mayor rigidez. Innovación continua. Menor competitividad. Aislamiento del cliente.

Las tecnologías habilitadoras digitales permiten a las empresas: Frenar la innovación. Adaptarse a la industria 4.0. Eliminar procesos. Sustituir empleados.

Airbnb es un ejemplo de: Automatización. Innovación. Seguridad. Ahorro energético.

Un ERP (Enterprise Resource Planning) como SAP se caracteriza por su: Personalización. Versatilidad. Seguridad biométrica. Analítica avanzada.

Los cajeros automáticos son ejemplo de: Interconexión. Automatización. Seguridad. Analítica.

Alexa destaca por la: Automatización. Interconexión. Escalabilidad. Seguridad.

Google Analytics es una herramienta de: Seguridad. Analítica avanzada. Automatización. Robótica.

Face ID es un ejemplo de: Personalización. Interconexión. Seguridad. Ahorro.

Amazon Web Services destaca por su: Automatización. Escalabilidad. Seguridad física. Innovación.

Netflix es un ejemplo de: Automatización. Ahorro energético. Personalización. Seguridad.

La computación en la nube ofrece servicios: Locales. A través de internet. Sin red. Manuales.

Una ventaja del cloud computing es: Mayor coste. Escalabilidad. Dependencia local. Menor seguridad.

El big data permite: Eliminar datos. Analizar grandes volúmenes de datos. Sustituir bases de datos. Reducir información.

Los datos en big data pueden ser: Solo numéricos. Solo texto. Estructurados, semiestructurados y no estructurados. Solo imágenes.

La inteligencia artificial permite: Eliminar procesos. Automatizar y predecir. Sustituir humanos. Reducir innovación.

El deep learning pertenece al: Aprendizaje automático básico. Aprendizaje profundo. Sistema experto. Procesamiento manual.

La robótica colaborativa se caracteriza por: Trabajar aislada. Compartir espacio con humanos. Ser peligrosa. No usarse en industria.

La impresión 3D es un proceso de: Fabricación sustractiva. Fabricación aditiva. Producción en masa. Automatización.

El Internet de las Cosas permite: Desconectar dispositivos. Monitorización en tiempo real. Eliminar sensores. Reducir datos.

Un riesgo medioambiental de las tecnologías habilitadoras digitales es: Innovación. Residuos electrónicos. Productividad. Digitalización.

La brecha digital es un riesgo de tipo: Legal. Medioambiental. Laboral. Técnico.

La nube es un servicio de: Almacenamiento local. Gestión de datos por internet. Hardware físico. Redes privadas.

El cloud computing permite: Acceso solo local. Acceso remoto a recursos. Uso sin conexión. Eliminar servidores.

La nube pública se caracteriza por: Uso exclusivo interno. Compartir recursos. No usar internet. Ser gratuita.

Amazon S3 es un servicio de: Seguridad. Almacenamiento en la nube. Desarrollo de software. Comunicación.

El business intelligence sirve para: Crear hardware. Tomar decisiones basadas en datos. Diseñar rede. Automatizar robots.

El edge computing reduce: Almacenamiento. Latencia. Seguridad. Procesamiento.

La latencia es: Tamaño del archivo. Coste del servicio. Tiempo de respuesta. Nivel de seguridad.

Cloud y edge computing son: Incompatibles. Alternativas. Complementarias. Iguales.

Una ventaja del cloud es: Actualizaciones manuales. Respaldo automático. Mayor complejidad. Menor seguridad.

El pago por uso permite: Costes fijos. Pagar solo lo consumido. Comprar servidores. Uso ilimitado gratuito.

La inteligencia artificial permite a las máquinas: Pensar siempre como humanos. Aprender y reconocer patrones. Tomar decisiones éticas. Funcionar sin datos.

La inteligencia artificial débil se centra en: Inteligencia general. Conciencia propia. Tareas específicas. Aprendizaje humano.

La inteligencia artificial fuerte se define como: Existente actualmente. Limitada. Inteligencia general. Programación básica.

La inteligencia artificial simbólica se basa en: Redes neuronales. Símbolos y reglas. Big data. Sensores.

El deep learning pertenece a la inteligencia artificial: Simbólica. Débil. Subsimbólica. Manual.

La minería de datos sirve para: Almacenar información. Extraer conocimiento. Proteger datos. Crear hardware.

El aprendizaje supervisado utiliza: Datos sin etiquetas. Datos etiquetados. Reglas fijas. Sensores.

El aprendizaje no supervisado busca: Respuestas correctas. Patrones ocultos. Recompensas. Etiquetas.

El aprendizaje por refuerzo se basa en: Reglas fijas. Prueba y error. Etiquetas. Clustering.

Python es un lenguaje utilizado en: Redes sociales. Inteligencia artificial. Robótica física. Marketing.

Los datos son: Información procesada. Hechos sin procesar. Gráficos. Informes.

La información es: Datos sin contexto. Resultado de procesar datos. Datos crudos. Siempre numérica.

La primera fase del ciclo del dato es: Uso. Captura. Distribución. Archivado.

Una API (application programming interface) permite: Almacenar datos. Conectar aplicaciones. Crear gráficos. Eliminar información.

Un data warehouse almacena datos: No estructurados. Estructurados. Temporales. Aleatorios.

Un data lake almacena datos: Solo estructurados. En bruto o semiestructurados. Filtrados. Eliminados.

Un dashboard muestra: Código. Indicadores clave de rendimiento de forma gráfica. Sensores. Bases de datos.

El análisis predictivo sirve para: Analizar el pasado. Predecir resultados futuros. Visualizar datos. Eliminar errores.

El análisis prescriptivo indica: Qué ocurrió. Qué ocurrirá. Qué acciones tomar. Qué datos eliminar.

Big data se caracteriza por: Pocos datos. Gran volumen y variedad. Baja velocidad. Uso local.

El análisis de datos se centra en: Infraestructura. Extraer información útil. Seguridad. Almacenamiento.

La ingeniería de datos se ocupa de: Interpretar resultados. Infraestructura y flujo de datos. Visualización. Decisiones estratégicas.

La minería de datos se centra en: Infraestructura. Extracción de conocimiento. Seguridad. Almacenamiento.

El control de acceso sirve para: Aumentar velocidad. Limitar usuarios. Crear copias. Visualizar datos.

La autenticación multifactor mejora: Costes. Seguridad. Rendimiento. Almacenamiento.

El análisis inicial de un proyecto de transformación digital sirve para: Ejecutar el proyecto. Detectar áreas de mejora. Comprar tecnología. Formar cliente.

El inventario tecnológico analiza: Clientes. Hardware y software. Ventas. Marketing.

Los objetivos de un proyecto de transformación deben ser: Vagos. Difíciles de medir. Claros y medibles. Cambiantes.

Los indicadores clave de rendimiento sirven para: Programar software. Medir el éxito. Almacenar datos. Formar empleados.

La planificación estratégica define: Resultados finales. Hoja de ruta. Despidos. Auditorías.

La hoja de ruta indica: Costes. Fases y tareas. Riesgos legales. Beneficios.

La asignación de recursos en un proyecto de transformación digital busca: Reducir costes. Uso eficiente. Eliminar personal. Automatizar todo.

Analizar la competencia permite: Copiar empleados. Evaluar estrategias tecnológicas. Reducir salarios. Eliminar innovación.

La selección tecnológica debe garantizar: Rapidez. Seguridad. Bajo coste únicamente. Uso manual.

El despliegue gradual de un proyecto de transformación digital permite: Acelerar el proyecto. Minimizar riesgos. Eliminar pruebas. Reducir formación.

La fase de pruebas de un proyecto de transformación digital sirve para: Vender el sistema. Verificar funcionamiento. Eliminar usuarios. Reducir costes.

El feedback de usuarios se usa para: Ignorar errores. Ajustar el sistema. Cerrar el proyecto. Reducir innovación.

La capacitación del personal se realiza en la fase de: Diagnóstico. Despliegue. Evaluación. Planificación.

La documentación en un proyecto de transformación digital sirve para: Marketing. Registrar el estado final. Reducir costes. Eliminar procesos.

La evaluación y optimización continua permite: Finalizar el proyecto. Mejorar el sistema. Eliminar tecnología. Reducir innovación.