Digitalización Ilerna 2026 Modelo examen 3

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

¿Cuál es una diferencia entre las tecnologías de la información (IT) y las tecnologías de operación (OT) en sistemas productivos?. Las IT se ocupan de la supervisión y control de procesos físicos, mientras que las OT se centran en el procesamiento de datos. Las IT se utilizan en la producción de bienes, mientras que las OT se utilizan en la prestación de servicios. Las IT se dedican al procesamiento de datos, mientras que las OT se centran en la automatización de procesos físicos. Las IT se centran en el desarrollo de hardware, mientras que las OT se centran en el desarrollo de software.

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

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

¿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 implementación de jerarquías más rígidas. La eliminación de departamentos especializados.

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

¿Cuál es una función de la ciberseguridad?. Detectar y responder a posibles amenazas y violaciones de la seguridad. Restaurar la funcionalidad de sistemas y datos afectados por incidentes de seguridad. Mantener actualizados los sistemas de autenticación y parches de seguridad. Proteger los sistemas informáticos de las amenazas cibernéticas.

¿Cuál es un riesgo relacionado con las tecnologías habilitadoras digitales?. Mejora de la seguridad y protección de datos sensibles. Mayor accesibilidad y personalización de productos y servicios. Desplazamiento de empleos y obsolescencia de habilidades. Mayor eficiencia energética y reducción de desperdicios.

¿Qué es la robótica colaborativa?. Un proceso de fabricación aditiva mediante impresión 3D. 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. Un sistema de robots autónomos sin intervención humana.

¿Cuál es una ventaja de la computación en la nube?. 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. No requiere inversión en infraestructura física.

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

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

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

¿Cuál no es un nivel de cloud computing?. Infraestructura como servicio (IaaS). Software como servicio (SaaS). Plataforma como servicio (PaaS). Red como servicio (NaaS).

¿Cuál es una característica de fog computing?. Requiere una infraestructura distribuida y una inversión económica importante. Se centra en la ejecución de algoritmos de inteligencia artificial y machine learning. Ofrece una mayor capacidad de procesamiento y almacenamiento que el edge computing. Permite el procesamiento de datos en tiempo real y en combinación con otras fuentes de datos.

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

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

¿Cuál es la diferencia entre la inteligencia artificial débil y la inteligencia artificial fuerte?. La inteligencia artificial débil se refiere a sistemas que imitan la inteligencia humana en tareas específicas, mientras que la inteligencia artificial fuerte se refiere a sistemas que superan la inteligencia humana en todas las áreas. La inteligencia artificial débil se basa en la lógica difusa y el razonamiento basado en reglas, mientras que la inteligencia artificial fuerte utiliza redes neuronales artificiales y algoritmos genéticos. La inteligencia artificial débil se basa en la manipulación de símbolos y reglas para representar y procesar el conocimiento, mientras que la inteligencia artificial fuerte se basa en el aprendizaje estadístico a partir de grandes conjuntos de datos. La inteligencia artificial débil se refiere a sistemas diseñados y entrenados para realizar tareas específicas, mientras que la inteligencia artificial fuerte se refiere a un tipo de inteligencia que tendría la capacidad de entender, aprender y aplicar conocimientos de una manera general.

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

¿Cuáles son los dos tipos principales de inteligencia artificial según las tareas específicas que pueden llevar a cabo?. Inteligencia artificial supervisada e inteligencia artificial no supervisada. Inteligencia artificial simbólica e inteligencia artificial fuerte. Inteligencia artificial simbólica e inteligencia artificial subsimbólica. Inteligencia artificial débil e inteligencia artificial fuerte.

¿Cuál es la relación entre el análisis de datos, el big data y la inteligencia artificial?. La inteligencia artificial es el resultado del análisis de datos y del procesamiento masivo de datos en el ámbito del big data. 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 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. El análisis de datos es una subcategoría del big data, que a su vez es una subcategoría de la inteligencia artificial.

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

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

¿Cuál es la cuarta fase en el ciclo de vida del dato?. Uso de los datos. Procesamiento de los datos. Almacenamiento de los datos. Distribución de los datos.

¿Qué es la ingeniería de datos?. 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. 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 implementación de técnicas de programación y algoritmos para optimizar el análisis de datos.

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

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

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

¿Cuál es una herramienta utilizada en la segunda fase del proyecto de transformación digital?. Software de evaluación de tecnología (Gartner Magic Quadrant). Cuadro de mando integral. Matriz de riesgos. Diagramas de Gantt.

¿Qué se evalúa en la primera fase del proyecto de transformación digital?. Las tecnologías emergentes y su aplicación en la empresa. Las ventas y servicios históricos de la empresa. El estado actual de la empresa, los procesos empresariales y las habilidades digitales de los trabajadores. Las estrategias tecnológicas de la competencia.

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

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

¿Cuál es una característica de fog computing?. Permite el procesamiento de datos en tiempo real y en combinación con otras fuentes de datos. Se centra en la ejecución de algoritmos de inteligencia artificial y machine learning. Requiere una infraestructura distribuida y una inversión económica importante. Ofrece una mayor capacidad de procesamiento y almacenamiento que el edge computing.

¿Cuál es una aplicación del edge computing?. Todas son correctas. Automatización de hogares y control remoto de sistemas. Monitoreo de salud remota con dispositivos médicos. Desarrollo de aplicaciones de realidad aumentada y virtual.

Es una arquitectura informática descentralizada que permite llevar el análisis y almacenamiento de datos lo más cerca posible del dispositivo donde se generan. Fog computing. Edge computing. Ninguna de las dos.

Cuál es la utilidad del big data?. analizar grandes volúmenes de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados. simular la inteligencia humana. comunicar aplicaciones entre sí. comunicar aplicaciones entre sí.

La minería de datos, conocida también como data mining, es el proceso de descubrir patrones, tendencias y relaciones significativas en grandes conjuntos de datos mediante el uso de técnicas estadísticas, matemáticas y de inteligencia artificial. Verdadero. Falso.

Aplicación de técnicas de minería de datos para construir modelos que representen los patrones encontrados en los datos. ¿A cual etapa de la mineria de datos corresponde?. Evaluación e interpretación. Modelado y análisis. Recolección y preparación de datos. Despliegue y uso de resultados.

Cual es el orden correcto del proceso de mineria de datos?. 1)Recolección y preparación de datos; 2)Transformación de datos; 3)Modelado y análisis; 4)Evaluación e interpretación; 5)Despliegue y uso de resultados. 1)Evaluación e interpretación; 2)Modelado y análisis; 3)Evaluación e interpretación; 4)Despliegue y uso de resultados; 5)Recolección y preparación de datos. 1)Modelado y análisis; 2)Evaluación e interpretación; 3)Despliegue y uso de resultados; 4)Recolección y preparación de datos; 5)Evaluación e interpretación. 1)Despliegue y uso de resultados; 2)Recolección y preparación de datos; 3)Evaluación e interpretación; 4)Modelado y análisis; 5)Evaluación e interpretación;.

¿A cual década pertenece la IA generativa?. 2020. 2010. 2000. 1990.

¿A cual década pertenece la primavera de la IA?. 1990. 2000. 2010. 2020.

¿Qué sistema se implementó antes?. El machine learning. El deep learning.

¿Cuál de los siguientes enunciados describe correctamente el aprendizaje supervisado?. El modelo recibe retroalimentación en forma de recompensas o castigos para aprender. El objetivo es encontrar patrones en datos no etiquetados. El modelo se entrena utilizando datos etiquetados para hacer predicciones sobre datos nuevos. El objetivo principal es reducir la dimensionalidad de los datos.

Solo una de estas frases es correcta, en relación con la evolución histórica de la IA. ¿Sabrías identificarla?. Deep Blue derrotó al campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov en 2006. Geoffrey Hinton y sus colaboradores demostraron la eficacia del aprendizaje profundo en 2006. IBM Watson ganó el concurso de televisión Jeopardy! en 2000. AlphaGo fue el primer programa de IA en derrotar a un campeón mundial de Go en 2006.

La digitalización empresarial persigue: Que los procesos empresariales sean más eficientes. Que la empresa sea más competitiva. Utilizar las tecnologías digitales más adecuadas en función del sector. Todas las anteriores son correctas.

Indica qué revolución industrial supuso un aumento en la eficiencia y productividad industrial y una urbanización acelerada: 1ª Revolución industrial. 2ª Revolución industrial. 3ª Revolución industrial. 4ª Revolución industrial.

En qué capa se encuentran los dispositivos actuadores: En todas. En la capa de transmisión. En la capa de aplicación. En la capa de percepción.

La supervisión continua del estado del sistema para detectar y responder con prontitud a posibles problemas se lleva a cabo en: En la capa de percepción. En la capa de transmisión. En la capa de aplicación.

Una base de datos es una tecnología de tipo: OT. IT.

Los sistemas de control distribuido forman parte de la tecnología: OT. IT.

¿Cuál de las siguientes afirmaciones describe correctamente la diferencia entre la inteligencia artificial débil y la fuerte?. La IA débil puede realizar múltiples tareas sin necesidad de reprogramación. La IA fuerte está actualmente en uso en muchos dispositivos cotidianos como smartphones. La IA débil está diseñada para tareas específicas y limitadas, mientras que la IA fuerte tendría la capacidad de aprender y adaptarse de manera general. Todas las respuestas anteriores son correctas.

¿Cuál de las siguientes características es típica de la inteligencia artificial simbólica?. Utiliza redes neuronales artificiales para procesar información. Emplea reglas formales y explícitas para representar el conocimiento. Maneja grandes cantidades de datos sin necesidad de programación explícita. Se basa en algoritmos genéticos para evolucionar soluciones.

¿Cuál es la primera etapa del ciclo de vida del dato en el contexto de la digitalización?. Almacenamiento. Captura o recopilación. Procesamiento y análisis. Uso de los datos.

¿Qué término se refiere a un repositorio diseñado para almacenar grandes volúmenes de datos en su forma bruta o semiestructurada?. Data warehouse. Data mart. Data lake. Data grid.

¿Cuál es el propósito principal de la fase de “archivado, eliminación o destrucción” en el ciclo de vida del dato?. Almacenamiento de datos en la nube. Transformar datos en información útil. Asegurar la disponibilidad o eliminación segura de datos que ya no son de uso frecuente. Mejorar la experiencia del cliente.