Digitalización Ilerna 2026 Modelo examen 4

¿Qué ocurre en la capa de percepción?. En esta capa es donde se produce la comunicación y el intercambio de los datos captados en la fase anterior entre los diferentes componentes del sistema. En esta capa se produce la obtención por parte del CPS de los datos del entorno físico, para lo que utiliza sensores. Es la capa en la que se procesan y utilizan los datos recibidos de las capas inferiores para tomar decisiones y ejecutar las acciones oportunas. No existe ninguna capa de percepción.

¿Qué ocurre en la capa de transmisión?. En esta capa es donde se produce la comunicación y el intercambio de los datos captados en la fase anterior (percepción) entre los diferentes componentes del sistema. En esta capa se produce la obtención por parte del CPS de los datos del entorno físico, para lo que utiliza sensores. Es la capa en la que se procesan y utilizan los datos recibidos de las capas inferiores para tomar decisiones y ejecutar las acciones oportunas. No existe ninguna capa de transmisión.

La capa de aplicación: En esta capa es donde se produce la comunicación y el intercambio de los datos captados en la fase anterior entre los diferentes componentes del sistema. En esta capa se produce la obtención por parte del CPS de los datos del entorno físico, para lo que utiliza sensores. Es la capa en la que se procesan y utilizan los datos recibidos de las capas inferiores para tomar decisiones y ejecutar las acciones oportunas. La capa de aplicación es la primera de todas porque es la más importante y divertida.

¿Quién dio el nombre a la 4ª Revolución Industrial?. Sant Klauss. Miguel de Cervantes. Robert Klauss. Klauss Schwab.

Diferencia IT y OT: Las tecnologías de la información (IT) se centran en la automatización; y las tecnologías de operación (OT), se dedican al procesamiento de datos. Las IT se utilizan para recopilar, procesar, almacenar y distribuir datos y las OT supervisan y controlan los procesos físicos y los equipos que intervienen. Se centran en la automatización. Las tecnologías de la información (IT) gestionan grandes cantidades de datos y las tecnologías de operación (OT) son las que almacenan toda esa información. No hay ninguna diferencia porque son igualitas.

Principal innovación de la 1ª Revolución Industrial: Máquina de vapor. Expansión del ferrocarril. Avances en la tecnología de la información y la automatización. Las pinturas rupestres.

¿En qué se basan los avances disruptivos de la 4ª Revolución Industrial?. En la interacción entre distintas tecnologías que se complementan unas con otras para crear soluciones innovadoras y disruptivas. Entre ellos hay que hablar de la IA, IoT, la robótica, la realidad virtual y aumentada, la nanotecnología, la computación cuántica, etc. En una mayor interconexión entre las empresas, los consumidores y los gobiernos. Gracias a esta Revolución Industrial, mucha gente pudo trabajar desde su casa por el coronavirus.

¿Qué es la digitalización en los sectores productivos?. Busca generar más valor a los actores implicados en una compañía u organización: clientes, proveedores, empleados, accionistas, etc. Adapta procesos analógicos a su versión digital, sin cambiar los procedimientos. Proceso interno que va más allá de los procesos digitales. Ninguna de estas.

¿Qué es la trasformación digital en los sectores productivos?. Busca generar más valor a los actores implicados en una compañía u organización: clientes, proveedores, empleados, accionistas, etc. Adapta procesos analógicos a su versión digital, sin cambiar los procedimientos. Proceso interno que va más allá de los procesos digitales. Ninguna de estas.

Director de tecnología de la información (CTO/CIO): De quien dependen departamentos como: desarrollo de software, gestión de datos, seguridad de la información, desarrollo web y multimedia, innovación y estrategia digital y soporte técnico. Transporta toda la maquinaria de la empresa. Recicla el papel de la digitalización. Encargado de hacer el pan.

Características comunes de las THD: ISA: Invención, Salud, Adaptación. IVA: Invitación, Valor, Adecuación. EPA: Escalabilidad, Personalización, Ahorro. Todas son correctas.

Características comunes de las THD: ISA (Interconexión, Seguridad, Analíticas Avanzadas). ITA (Innovación, Transmisión, Adaptación). ENA (Explicación, Seguridad, Almacenamiento). Todas las que puedas imaginar.

IA por refuerzo: El objetivo es encontrar patrones o estructuras ocultas en los datos. Aprende a través del sistema prueba/error, y la retroalimentación se presenta en forma de recompensas o castigos. Para cada entrada el modelo recibe una etiqueta de la misma. Cuando haya adquirido la habilidad que queríamos que aprendiese, se retirará el refuerzo.

Riesgos THD: No genera residuos electrónicos. Mayor consumo energético. Sin impacto en la biodiversidad. Menor huella de carbono en los procesos de fabricación.

¿Cuál es una aplicación de la IA en el sector de la salud?. Automatización y robótica, sensor e IoT. Blockchain, asistentes virtuales y chatbots. No se puede aplicar la IA en el sector de la salud. Big data, realidades inmersivas, robótica en cirugía y aplicaciones móviles de salud.

El impacto que las THD están teniendo en el sector servicios, son: Sensores IoT, comercialización y e-commerce. Automatización y robótica, ciberseguridad. IA, Cloud Computing, logística. No tienen ningún impacto.

¿Cómo se conoce a la tecnología que permite que los dispositivos físicos (desde maquinaria industrial hasta sistemas domésticos, como el sistema de riego o los electrodomésticos) se puedan conectar y comunicar a través de internet?. El internet de las cosas (IoT). Big Data. Cloud Computing. IA.

¿Qué hacen los pagos electrónicos y el contactless?. Permite a las instrucciones financieras identificar patrones y tendencias, mejorar la toma de decisiones y ofrecer productos personalizados a sus clientes. Implementación de sistemas automatizados para la atención al cliente mejora la disponibilidad y rapidez en la resolución de consultas y permite ofrecer al cliente un soporte 24/7. Facilitan que las transacciones sean más rápidas y seguras. Que te timen en el metro.

Características de las THD: Un buen número de estas tecnologías (THD) son autónomas a la hora de llevar a cabo su cometido, lo que redunda en unos mejores beneficios empresariales. Automatización. Campeonato. Gasto. Alegría.

En el sector agrícola, ¿qué permiten los sensores e IoT?. El uso de maquinaria agrícola autónoma, como tractores y cosechadoras robotizados. La adopción de tecnologías sostenibles, como la solar o eólica para la alimentación y sistemas de riego y maquinaria. Permiten la monitorización en tiempo real de parámetros como la humedad del suelo, la tª y los niveles de nutrientes. Los sensores con el agua del riego se estropean y provocan un cortocircuito gravísimo.

El impacto que las THD están teniendo en el sector sanitario son: IA, realidades inmersivas, robótica en cirugía, aplicaciones móviles de salud. IoT, gemelos digitales, sostenibilidad y eficiencia energética. Trabajo remoto y colaboración digital, cloud computing y logística. El impacto es super negativo.

Ventajas de la impresión 3D: Optimización de procesos, innovación y desarrollo de productos, automatización de tareas. Mantenimiento predictivo, seguridad, mejora en la calidad. Solo tiene inconvenientes, no ventajas. Crear geometrías complejas, personalización rápida y económica, reducción de desperdicios de material y producción bajo demanda.

¿Qué son los gemelos digitales?. Mecanismos que se crean a pares. Réplicas idénticas entre sí, que analizan los problemas una vez ocurridos. Réplicas virtuales de equipos que simulan operaciones en tiempo real detectando problemas antes de que ocurran. Robots clavaitos.

Riesgos de las tecnologías habilitadoras: Big data, IA, logística, blockchain. Obsolescencia de empleos, generación de residuos electrónicos, peligro de sufrir ciberataques, legislación inadecuada. Pagos electrónicos y contactless, gemelos digitales, máquina autónoma y robótica. En caso de otro gran apagón, se va todo al carajo.

¿Qué es la robótica colaborativa?. Los robots y los seres humanos trabajan junto de una forma segura y eficiente en diferentes entornos productivos. Los robots y los componentes de la maquinaria nunca podrán trabajar juntos de una forma segura y eficiente en diferentes entornos productivos. Todas son correctas. La robótica colaborativa, colabora en todo lo que se le ocurra porque es muy servicial.

¿Qué es el Big Data?. Tecnología que permite recopilar, almacenar, analizar y mostrar grandes cantidades de datos. Se encarga de las infraestructuras y sistemas que permiten la gestión y el análisis de grandes volúmenes de datos. Es el proceso de descubrir patrones, tendencias y relaciones significativas en grandes conjuntos de datos mediante uso de técnicas estadísticas, matemáticas y de IA. Se divide en IA fuerte e IA débil.

Nube híbrida: Comparte recursos y ofrece servicios al público a través de internet. No se comparte y ofrece servicios a través de una red interna privada, normalmente hospedada en el entorno local. Comparte servicios entre nubes públicas y privadas, según su finalidad. Es una nube que hace que llueva de manera intermitente, pero con ella siempre siempre, sale el arcoíris.

Aprendizaje por refuerzo: No se dan respuestas correctas explícitas, sino que se aprende a través del sistema prueba/error, y la retroalimentación se presenta en forma de recompensas o castigos. Trabaja con datos que no están etiquetados. El objetivo es aprender a partir de datos etiquetados. Cuando hacen bien algo, reciben un halago...

Relación Edge Computing con respecto a Cloud Computing: Competitiva y sinérgica. No tienen ninguna relación. Complementaria y sinérgica. Complementaria y eficaz.

Definición del Edge Computing: Es una arquitectura informática descentralizada que permite que los datos, las comunicaciones y las aplicaciones se distribuyan entre la fuente de datos y la nube. Las funciones son similares a las del cloud computing, pero como el procesamiento se lleva a cabo mucho más cerca, se consigue una mayor velocidad y una reducción del tiempo de respuesta o latencia. Es una extensión adicional de la fog computing. Y yo qué sé qué coño es.

¿Cuál es la relación entre el análisis de datos, el big data y la IA?. La ciencia del análisis de datos se beneficia del gran volumen de datos que maneja el big data, y a su vez, la IA 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 IA. El análisis de datos se enfoca en datos estructurados, el big data en datos no estructurados y la IA en el aprendizaje automático. La relación es muy negativa.

Ámbitos de aplicación del Cloud Computing: Vehículos autónomos y robots. Educación, salud y asistencia sanitaria, empresas y negocios. Casas y ciudades inteligentes. En los Satisfyer.

Edge/fog computing: Edge computing se encuentra en el “borde de la red” y el fog existe, únicamente, algunas veces. Edge computing (o “borde de la red”) es un modelo de computación distribuida que acerca el análisis y el almacenamiento de los datos lo más cerca posible de donde se generan, y Fog computing es una arquitectura informática descentralizada cuyo objetivo principal es reducir la latencia y mejorar el rendimiento. No existe de los dos. Los dos son la reostia.

Posibilidades de trabajo en la cloud: Permite a los desarrolladores realizar pruebas y desarrollos de software sin gestionar servidores y en entornos de desarrollo escalables y personalizados (computación sin servidor). No permite guardar grandes cantidades de datos de forma segura y accesible desde cualquier lugar. No permite automatizar el flujo de trabajo de desarrollo utilizando herramientas de integración y despliegue continuos. Tiene muchas posibilidades super cuquis.

¿Cuál no es un nivel del cloud computing?. Plataforma como servicio (PaaS). Software como servicio (SaaS). Nivel como estado (Naas). Infraestructura como servicio (IaaS).

Características que permiten computación en nube. Los recursos se pueden ajustar fácilmente a las necesidades de la empresa, permite crecimiento controlado en función de las necesidades. Los datos y aplicaciones nunca serán accesible desde cualquier lugar que cuente con conexión a internet. Se aumentan los gastos de infraestructura y mantenimiento. Todo lo que os hayan contado de la nube es mentira porque en realidad es un desastre.

¿A qué década se desconoce como primavera de la IA?. 1990. 1960-1970. 2010. 2025.

IA generativa y expansión de aplicaciones, ¿a qué año corresponde?. 2010. 1990. 2020. 300 a.c.

Diferencia entre IA débil e IA fuerte: La IA débil sólo realiza tareas específicas, una única tarea o conjunto de tareas y la IA fuerte tiene capacidad para entender, aprender y aplicar conocimientos para simular a un ser humano. En la IA débil se utiliza la manipulación de símbolos y reglas para representar y procesar el conocimiento. La IA fuerte se basa en modelos matemáticos y métodos computacionales. Es lo mismo, lo único que las diferencia es que una está muy ejercitada y la otra no.

La IA simbólica: Puede manejar grandes cantidades de datos y adaptarse a nuevas situaciones. Se basa en la manipulación de símbolos y reglas para representar y procesar el conocimiento. Utiliza representaciones explícitas y formales de conceptos. Se basa en modelos matemáticos y métodos computacionales que intentan emular el aprendizaje y el procesamiento de información de manera similar al cerebro humano. No sirve para nada.

La expansión de la IA corresponde al año: 1950. 2020. 1990. Todavía no se ha expandido.

¿Qué hace el consultor de transformación digital?. Mantiene los ordenadores de la empresa. Revisa que el trabajo esté bien hecho. Inventa robots. Ayuda a la empresa a integrar nuevas tecnologías.

Lenguajes de programación de la IA: Python, Java y lenguaje R. Bylton, Tava y lenguaje J. Solo Python. Como es Inteligencia Artificial, puede utilizar todos los lenguajes inimaginables.

IA no supervisada: Aprende a partir de datos etiquetados. Trabaja con datos que no están etiquetados. Se da en un entorno donde se adoptan acciones para lograr una recompensa. Ninguna es correcta.

¿Qué es la IA?. La IA no existe. Capacidad que han adquirido las máquinas y sistemas informáticos de realizar tareas como aprender de la experiencia, resolver problemas, comprender y procesar el lenguaje, reconocer patrones. Todos aquellos servicios informáticos que se ofrecen al usuario a través de internet. Todo el mundo sabe ya lo que es la IA, no se necesita explicarlo.

Diferencia entre IA débil e IA fuerte. La IA fuerte está enfocada en una única tarea y la IA débil o IA general (AGI), tendría la capacidad de entender aprender y aplicar conocimientos de una manera general. Lógicamente, la IA fuerte es más fuerte que la débil, y la IA débil es más débil que la fuerte. La IA débil está enfocada en una única tarea o un conjunto limitado de tareas y no puede llevar a cabo otras que se sitúen fuera del ámbito para el que han sido diseñadas, y la IA fuerte o IA general (AGI), se refiere a un tipo de inteligencia que tendría la capacidad de entender, aprender y aplicar conocimientos de una manera general (de una forma similar a como lo hace un ser humano). Todas son correctas.

La IA subsimbólica: Presenta importantes limitaciones, especialmente en la gestión de grandes cantidades de datos y la toma de decisiones en tiempo real. Puede manejar grandes cantidades de datos y adaptarse a nuevas situaciones sin la necesidad de una programación explícita y detallada de reglas. Utiliza representaciones explícitas y formales de conceptos y las relaciones existentes entre ellos empleando redes semánticas, ontologías y sistemas basados en reglas. No existe.

Diferencia entre la IA simbólica y subsimbólica. La IA simbólica utiliza símbolos y reglas para procesar conocimientos y la IA subsimbólica maneja grandes cantidades de datos sin reglas, emulando el aprendizaje y procesando la información como los humanos. La IA subsimbólica se refiere a sistemas diseñados y entrenados para realizar tareas específicas. La IA subsimbólica está enfocada en una única tarea o conjunto limitado de tareas y no puede llevar a cabo otras que se sitúen fuera del ámbito para el que han sido diseñadas. No se diferencian en absolutamente nada.

Diferencia entre ingeniería y minería de datos: La ingeniería de datos se centra en crear la infraestructura y los procesos necesarios para gestionar y mover los datos eficientemente dentro de una organización. La minería de datos se ocupa de extraer valor y conocimiento a partir de los datos utilizando avanzadas técnicas analíticas. La ingeniería de datos ayuda a gestionar inversiones basadas en análisis de datos. La minería de datos se usa para predecir fallos en maquinaria, mejorando la eficiencia y reduciendo el tiempo de inactividad. La ingeniería de datos utiliza herramientas y técnicas avanzadas, como sistemas de almacenamiento distribuido. La minería de datos se utiliza para tareas que requieren grandes cantidades de datos, almacenamiento a largo de plazo. No hay ninguna diferencia.

¿Qué se refleja en un Dashboard?. Es una interfaz en la que se reflejan, de forma gráfica, los indicadores clave de desempeño (KPI). Puente que facilita la interacción entre distintos sistemas, aplicaciones o plataformas, permitiendo que compartan datos y funcionalidades de manera eficiente. Es un conjunto de definiciones y protocolos que permiten a diferentes aplicaciones comunicarse entre sí. Ninguna en correcta.

En la 3ª fase del ciclo de vida del dato, procesamiento y análisis de los datos, ¿qué ocurre?. Recopila datos que pueden provenir de múltiples fuentes. La información (es decir, los datos ya procesados) se distribuye a los usuarios finales. Los datos “en bruto” se transforman en información útil (limpieza y normalización). Los datos se envían directamente a la papelera de reciclaje, como voy a hacer yo con toda la información inútil de esta asignatura que no me va a servir pa' na...

Primera etapa de la minería de datos: Evaluación e interpretación. Modelado. Recolección y preparación de los datos. Etapa number one.

Importancia de la seguridad en el manejo de datos: Lo ideal es el big data. Utiliza firewalls para controlar tráfico entrante y saliente y antivirus actualizados para detectar y eliminar malware. Los mejor es compartir con todas las personas tus contraseñas. Dejar un post-it pegado en el ordenador con las contraseñas.

Diferencia entre datos e información. Los datos son hechos o cifras crudas y sin procesar y la información es el resultado de procesar, organizar y estructurar datos para que sean más comprensibles. Los datos tienen que estar registrados y la información debe estar publicada. Los datos son el resultado de procesar, organizar y estructurar datos para que sean más comprensibles y la información es un hecho o una cifra cruda. Los datos están siempre protegidos por la ley de protección de datos...

Esta es la etapa, del ciclo del dato, donde el valor real de los datos se materializa, los datos se utilizan para optimizar los procesos y desarrollar estrategias, etc. Procesamiento y análisis de los datos. Uso de los datos. Archivado, eliminación o destrucción. Los datos tienen muy poco valor, por eso no sirven para nada.

4ª fase del ciclo de vida del dato: Procesamiento y análisis de los datos. Distribución. Almacenamiento. Fase número 4.

¿Qué ocurre en la fase de evaluación y optimización del proyecto de transformación digital?. Asegura que el sistema mantenga su relevancia a lo largo del tiempo. Se analiza el rendimiento y se implementan mejoras constantes para maximizar la afectividad y eficiencia del proyecto o sistema implementado. Aquí es donde las estrategias y planes desarrollados en las fases anteriores se implementan. No ocurre nada.

¿Qué se evalúa en el estado actual de la empresa?. El número de ordenadores y de impresoras existentes. El tiempo atmosférico. Inventario de hardware y software disponibles y de la infraestructura. Igualmente conocer habilidades digitales de los trabajadores y su actitud hacia el cambio. Si las patas de los escritorios cojean o no.

Análisis DAFO, ¿a qué fase pertenece?. Primera fase: análisis y diagnóstico inicial. Sexta fase: evaluación y optimización. Tercera fase: planificación estratégica. Vigesimonovena fase: vive y se feliz.

Evolución de una empresa clásica a una digitalizada. Ventajas: Aumenta gastos de infraestructura y empeora la eficiencia energética. No fomenta la creatividad ni la innovación en la empresa. La presencia online amplía el alcance y facilita contactos con clientes globales. Hay más cables, por lo que será más fácil electrocutar al jefe o a algún compañero que te caiga mal... sé que esta es una de las ventajas más atractivas, pero siento decirte que la respuesta correcta no es esta.

Fase de Despliegue y ejecución del proyecto de transformación digital: Aquí es donde las estrategias y los planes desarrollados en las fases anteriores se implementan. Toda la planificación se convierte en realidad. Aquí es donde se permite realizar una amplia variedad de trabajos y tareas en diversas industrias. Aquí es donde se lleva a cabo el análisis de datos desde diferentes perspectivas y la conversión de estos datos en información útil para la toma de decisiones. Aquí es donde si no lo tienes todo super bien atado, la cagas y te caes con todo el equipo y ni transformación digital ni ostias.

Procesos comunes del proceso de digitalización: Almacenamiento de documentos, transformación y toma de conciencia de los empresarios, uso de métodos tradicionales. Digitalización de documentos, formación y toma de conciencia de los trabajadores, uso de RRSS, sostenibilidad y optimizar la gestión del talento humano. Ninguna de las anteriores. Está el Proceso nº1, el nº2 y el nº3.

Primera fase del Proyecto de transformación digital en una empresa: Análisis y diagnóstico inicial. Evaluación y optimización. Definición de objetivos. Soñar con una empresa digitalizada.

Fase de selección e implementación: Etapa donde se analiza el rendimiento y se implementan mejoras constantes para maximizar la efectividad y eficiencia del proyecto o sistema implementado. La tecnología seleccionada será la plataforma sobre la que se construirá la transformación digital de la empresa. Aquí es donde las estrategias y planes desarrollados en las fases anteriores se implementan. Es muy pegriloso...

Nombre de la 1ª fase de un proyecto de transformación digital. Definición de objetivos. Selección e implementación tecnológica. Fase Nº1. Análisis y diagnóstico inicial.

¿Cuáles son las ventajas de la digitalización en una empresa?. Agilidad en la toma de decisiones, mejor eficiencia operativa, acceso a nuevos mercados, mejora la experiencia del cliente, reducción de costes e innovación continua. Empeora la experiencia del cliente, aumento de costes. Tardanza en la toma de decisiones, empeora la eficiencia operativa, evita el acceso a nuevos mercados. No hay ventajas porque al principio hay una jartá de curro y eso desmotiva a cualquiera.

¿Cuál es la 4ª fase del proyecto de la transformación digital?. Despliegue y ejecución. Selección e implementación de la tecnología. Análisis y diagnóstico inicial. No hay cuatro fases.

Los procesos de digitalización han obligado a la creación de nuevos departamentos que se han sumado a los tradicionales, ¿cuál es una figura de reciente creación?. OCIO (orquestas, camping, innovación y osobuco). PTB (Puesto de Trabajo Básico). Director de tecnología de la información (CTO/CIO). Informáticos de toda la vida de dios.

¿Qué hace un analista de datos?. Son los encargados de diseñar y gestionar la infraestructura de TI basada en la nube, asegurando que las aplicaciones y servicios sean escalables, eficientes y seguros. Crean y gestionan aplicaciones y contratos inteligentes basados en la tecnología blockchain. Recoge, procesa y analiza grandes volúmenes de datos para extraer información valiosa. Ser muy feliz haciendo lo que realmente le gusta.

Definición de objetivos: Proporcionar dirección clara para el proyecto asegurando que todos comprendan y trabajen hacia los mismos objetivos. Registro de reuniones y talleres en los que queden plasmadas las decisiones y acuerdos alcanzados. Un conjunto claramente de KPI y métricas que se utilizarán para medir el éxito del plan de transformación digital. Garantizar que los recursos humanos, financieros y tecnológicos estén asignados y gestionados de manera óptima.

Fases de la implementación tecnológica: No hacer retroalimentación de los usuarios. No hacer auditorías de seguridad. Realizar pruebas exhaustivas para asegurar que todos los componentes funcionan correctamente y cumplen con requerimientos. No hay diferenciación de fases.

¿Qué es una API?. Es una interfaz en la que se reflejan, de forma gráfica, los indicadores clave de desempeño (KPI). Conjunto de definiciones y protocolos que permiten a diferentes aplicaciones comunicarse entre sí. Técnicas como el clustering, análisis de correlación o identificación de outliers. Una marca de foie-gras.