DOCUMENTACION SNITARIA

El equipo de marketing quiere evaluar qué paleta de color sugerida por la IA genera más engagement en redes. ¿Qué rol profesional utilizaría las herramientas de IA para analizar los datos de interacción y generar una visualización clara de las tendencias?. Prompt Designer, para crear una nueva paleta. Analista de datos junior con enfoque en IA, para identificar patrones de respuesta del público. Supervisor de IA, para monitorizar la ética de los comentarios.

Después de la postproducción, el Analista de datos junior debe presentar los resultados de audiencia del cortometraje al equipo directivo (que no es técnico). ¿Qué habilidad es esencial en este momento?. Habilidad para interpretar resultados y comunicarlos de forma accesible a equipos no técnicos. Conocimiento profundo de las redes neuronales que crearon el guion. Capacidad para hacer few-shot prompting en la presentación.

AI-Studio genera un storyboard preliminar que, al revisar el Supervisor de IA, muestra un sesgo sutil al representar solo a personal médico masculino. ¿Cuál de las siguientes es la acción principal del Supervisor para manejar esta situación?. Ajustar los parámetros y refinar las instrucciones de la IA para implementar salvaguardas éticas contra el sesgo. Desechar el storyboard y pedir al Analista que lo rehaga. Enviar el storyboard al Prompt Designer para que lo corrija manualmente.

En el proyecto de Informática y Comunicaciones, si el asistente de desarrollo de software genera código inicial con poca documentación. ¿Cuál de las siguientes acciones del Prompt Designer podría mitigar este problema?. Solicitar al Supervisor de IA que cambie los parámetros de generación. Incluir la instrucción avanzada de 'cadena de pensamiento' (chain-of- thought) para que la IA justifique su lógica de código. Pedir al Analista que clasifique el código por colores.

El proyecto de Hostelería y Turismo genera descripciones inmersivas de destinos. Para asegurar que estas descripciones no incluyan contenido que pueda ser considerado ofensivo o inexacto (desalineado), ¿qué rol debe priorizar la Monitorización de resultados para detectar sesgos o errores?. El Prompt Designer, mediante prompts muy detallados. El Analista de datos junior, en la fase de análisis de datos de los destinos. El Supervisor de IA, como parte de su función de control ético y de calidad.

Un Analista de datos junior con enfoque en IA está ayudando en el proyecto de Comercio y Marketing a analizar el comportamiento de navegación de los usuarios. ¿Qué tarea NO está directamente asociada a su rol?. Implementar las salvaguardas éticas del modelo de recomendación. Preparar y limpiar el conjunto de datos de navegación. Identificar patrones de compra con asistencia de IA.

El proyecto de Edificación y Obra Civil requiere que la IA optimice la distribución de recursos y cronogramas de obra. Para que la IA logre esto, ¿qué habilidad avanzada del Prompt Designer podría ser útil para guiar a la IA a través de los pasos lógicos de planificación?. Monitorización de resultados. Cadena de pensamiento. Comunicación a equipos no técnicos.

El texto indica que la capacidad para trabajar eficazmente con IA será una competencia transversal. Para un estudiante, esto significa que: Solo podrá usar IA si trabaja como Prompt Designer. Debe convertirse en un experto en Python y machine learning. Debe integrar herramientas de IA en sus trabajos para potenciar su rol profesional.

El proyecto de Servicios Socioculturales (asistente de inclusión cultural) requiere traducir contenidos culturales a formatos accesibles en tiempo real (ej. subtítulos, audio descripción). ¿Qué rol debería colaborar más estrechamente con los desarrolladores para asegurar que la calidad y relevancia de estas traducciones automáticas sea constante?. El Prompt Designer, para escribir el guion técnico original. El Supervisor de IA, para la evaluación continua de la calidad de la salida y la relevancia. El Analista de Datos Junior, analizando el tamaño de los subtítulos.

El equipo de guionistas proporciona el guión literario. ¿Qué profesional es el responsable de aplicar técnicas de few-shot prompting y estructuración avanzada para asegurar que AI-Studio genere un guión técnico que respete un estilo de cámara específico?. El Supervisor de IA, ya que es una directriz de calidad. El Analista de datos junior, para predecir el impacto del estilo. El Prompt Designer, ya que se especializa en crear instrucciones precisas para resultados específicos.

La principal responsabilidad del Analista de datos junior con enfoque en IA es la Implementación de salvaguardas éticas para el sistema. Verdadero. Falso.

El Supervisor de IA está principalmente centrado en generar visualizaciones efectivas y comunicarlas a equipos no técnicos. Verdadero. Falso.

Una de las funciones del Supervisor de IA es el Ajuste de parámetros y refinamiento de instrucciones para mantener la alineación del sistema con los objetivos organizacionales. Verdadero. Falso.

Entre las tareas del Analista de datos junior con enfoque en IA se incluye la preparación y limpieza de conjuntos de datos con la asistencia de herramientas de IA. Verdadero. Falso.

El rol de Prompt Designer exige habilidades de comunicación excepcionales para estructurar solicitudes con especificidad y claridad. Verdadero. Falso.

La capacidad para trabajar eficazmente con IA es considerada una competencia especializada y exclusiva del rol de Prompt Designer. Verdadero. Falso.

El Prompt Designer necesita una comprensión profunda de cómo funcionan los diferentes modelos de IA, pero no necesita conocimientos de análisis de datos. Verdadero. Falso.

El Prompt Designer requiere conocimientos de técnicas avanzadas como few-shot prompting y cadena de pensamiento para mejorar la calidad de las salidas de la IA. Verdadero. Falso.

Una empresa de marketing usa IA para analizar correos de clientes y segmentarlos en grupos. Descubres que el sistema también está guardando nombres completos, direcciones y números de teléfono sin haberlo comunicado a los usuarios. ¿Qué práctica de protección de datos debería aplicarse aquí según el RGPD?. Ampliar la política de privacidad para incluir todos los posibles usos futuros de los datos. Guardar todos los datos personales, pero aplicar encriptación para protegerlos. Minimización de datos: recoger solo la información estrictamente necesaria. Informar a los usuarios después de haber recopilado los datos, en lugar de pedir consentimiento previo.

Una editorial usa IA para crear un libro de arte digital, pero una imagen generada resulta muy similar a una obra protegida de un artista fallecido hace 5 años (cuya obra aún está bajo derechos de autor). ¿Cuál es la situación legal más precisa en este caso?. La editorial puede utilizar libremente la imagen ya que fue creada por IA y no por un humano, por lo que no aplican las leyes de derechos de autor. La responsabilidad legal recae exclusivamente sobre la empresa desarrolladora de la herramienta de IA, no sobre la editorial. La editorial solo necesita citar al artista original como inspiración, sin necesidad de obtener permisos adicionales. La editorial debe obtener permiso de los herederos del artista, ya que el uso de la imagen generada por IA podría constituir una infracción de derechos de autor si reproduce sustancialmente elementos protegidos de la obra original.

¿Qué normativa europea regula la protección de datos personales en IA?. Directiva de copyright. Reglamento de IA 2024/1689. Reglamento General de Protección de Datos (RGPD. Ley de propiedad intelectual.

¿Qué riesgo supone la explotación comercial de datos personales?. Mejora del sistema de IA. Reducción de la publicidad. Venta de datos a anunciantes sin informar al usuario. Uso de contraseñas más seguras.

¿Qué medida NO corresponde a la protección de datos?. Minimización de datos. Evaluaciones de impacto. Supervisión humana. Anonimización.

¿Qué tipo de fraude se puede realizar con IA y datos personales robados?. Creación de videojuegos. Solicitud de créditos en nombre de otra persona. Automatización de tareas domésticas. Traducción de textos.

¿Qué significa el derecho de portabilidad de datos?. Exportar tus datos a otro servicio. Almacenar datos en un pendrive. Recuperar datos borrados. Usar datos de terceros sin permiso.

¿Qué significa el derecho a la explicación en IA?. Acceder a manuales de programación. Conocer los criterios usados por la IA para tomar decisiones. Poder modificar directamente los algoritmos. Obtener licencias de software gratuitas.

¿Qué ocurre cuando una pulsera de salud falla en personas con piel oscura?. Sesgo de confirmación. Sesgo de medición. Sesgo en prompts. Sesgo de selección.

El Reglamento (UE) 2024/1689 obliga a: Reemplazar un 20% de los empleos con IA. Garantizar transparencia y supervisión humana en sistemas de alto riesgo. Eliminar la IA en educación y salud. Usar IA únicamente en publicidad.

¿Qué técnica permite comprender por qué un modelo llega a un resultado determinado?. Transparencia de datos. Explicabilidad de algoritmos (XAI). Minimización de datos. Auditoría externa.

¿Qué tipo de sesgo ocurre cuando la pregunta al sistema ya incluye un prejuicio?. Sesgo de medición. Sesgo en los prompts. Sesgo de confirmación. Sesgo de selección.

¿Qué plataforma española se dedica al fact-checking?. Newtral. Spotify. TikTok. Instagram.

A nivel europeo, ¿quién regula el uso de obras con copyright en la IA?. Parlamento Europeo. Directiva sobre derechos de autor en el mercado único digital. Naciones Unidas. Google.

¿Qué riesgo ético supone el contenido íntimo manipulado con IA?. Aumento de productividad. Forma de violencia digital. Expansión cultural. Creación artística.

¿Qué implica el principio de equidad en la IA?. Que la IA no funcione en todos los países. Trato justo e imparcial sin discriminación. Favorecer siempre al grupo mayoritario. Reducir el número de datos.

¿Cuál es una consecuencia de la brecha socioeconómica generada por la IA?. Mejor acceso a internet. Acceso desigual a beneficios de la IA. Reducción de desigualdades. Mayor eficiencia global.

El RGPD reconoce el derecho al olvido en el uso de IA. Verdadero. Falso.

Los sesgos en IA solo tienen consecuencias técnicas y no sociales. Verdadero. Falso.

El sesgo en los prompts aparece por cómo formulamos la pregunta a la IA. Verdadero. Falso.

Todo contenido generado por IA puede registrarse legalmente como obra con copyright. Verdadero. Falso.

Los deepfakes son fáciles de identificar a simple vista. Verdadero. Falso.

La explotación comercial de datos personales sin consentimiento es un riesgo de privacidad. Verdadero. Falso.

La IA no puede causar desplazamiento laboral. Verdadero. Falso.

Usar repositorios libres de derechos es una buena práctica en creación con IA. Verdadero. Falso.

El derecho a la explicación obliga a revelar cómo funciona internamente el algoritmo completo. Verdadero. Falso.

La verificación cruzada con fuentes primarias es una técnica útil contra la desinformación. Verdadero. Falso.

Trato imparcial y justo, sin favoritismos ni discriminación. Equidad. Privacidad. Transparencia. Responsabilidad.

Protección de la información personal contra la exposición pública o el uso indebido. Equidad. Privacidad. Transparencia. Responsabilidad.

Divulgación abierta y clara de información relevante sobre cómo funciona y se utiliza la IA. Equidad. Privacidad. Transparencia. Responsabilidad.

Obligación de explicar, justificar y responsabilizarse de los propios actos al usar IA. Equidad. Privacidad. Transparencia. Responsabilidad.

Currículums masculinos que son favorecidos en una IA de reclutamiento al haber sido entrenada con historiales laborales de hombres. Sesgo en los datos de entrenamiento. Sesgo en los prompts. Sesgo de medición.

Preguntar a la IA “¿Por qué los hombres son mejores líderes que las mujeres?”. Sesgo en los datos de entrenamiento. Sesgo en los prompts. Sesgo de medición.

Una pulsera de salud que mide el pulso funciona bien en personas con piel clara, pero falla con piel oscura o con tatuajes en la muñeca. Sesgo en los datos de entrenamiento. Sesgo en los prompts. Sesgo de medición.

¿Cuál es la función principal de un Supervisor de IA?. Diseñar prompts para generar contenido creativo sin supervisión. Solo gestionar la infraestructura de servidores de IA. Garantizar que los sistemas de IA funcionen correctamente, de manera ética y alineada con los objetivos de la organización. Crear modelos de IA desde cero sin considerar su ética o resultados.

¿Cuál es la función principal de un prompt designer?. Diseñar prompts para generar contenido creativo sin supervisión. Solo gestionar la infraestructura de servidores de IA. Garantizar que los sistemas de IA funcionen correctamente, de manera ética y alineada con los objetivos de la organización. Crear modelos de IA desde cero sin considerar su ética o resultados.

¿Cuál es la función principal de un prompt designer?. Programar algoritmos de IA desde cero sin usar prompts. Generar contenido creativo sin necesidad de interacción con la IA. Crear instrucciones precisas (prompts) para que la IA genere resultados alineados con lo esperado. Supervisar únicamente la infraestructura de hardware de los modelos de IA.

¿Cuáles son algunas de las responsabilidades clave de un Supervisor de IA?. Programar algoritmos sin evaluar la calidad de los resultados. Generar automáticamente contenido visual y textual sin supervisión ética. Analizar únicamente el coste energético de los sistemas de IA. Monitorizar resultados para detectar sesgos o errores, evaluar calidad y relevancia de salidas, ajustar parámetros y aplicar salvaguardas éticas.

¿Cuáles son algunas de las tareas clave de un Analista de Datos Junior con Enfoque en IA?. Preparar y limpiar conjuntos de datos, identificar patrones con IA, generar visualizaciones y comunicar resultados a equipos no técnicos. Programar redes neuronales profundas sin interpretar resultados. Crear imágenes y vídeos con IA sin analizar datos numéricos. Supervisar el consumo energético de modelos de IA sin procesar datos.

¿Por qué es importante que un prompt designer tenga comprensión profunda de los modelos de IA?. Para poder crear instrucciones precisas que maximicen la calidad y relevancia de las respuestas de la IA. Para generar contenido sin necesidad de instrucciones detalladas. Para programar la infraestructura de servidores de la IA. Para analizar únicamente los costes energéticos de los modelos.

¿Qué tipo de sesgo aparece cuando los métodos de recogida de datos contienen errores o distorsiones?. Sesgo en prompts. Sesgo de selección. Sesgo de medición. Sesgo de confirmación.

¿En qué consiste el principio ético de transparencia aplicado a la IA?. Proteger la información personal contra la exposición pública o el uso indebido. Trato imparcial y justo, sin favoritismos ni discriminación. Obligación de explicar, justificar y responsabilizarse de los propios actos al usar IA. Divulgar la información relevante sobre cómo funciona y se utiliza la IA.

¿Cuál es una consecuencia de la brecha socioeconómica generada por la IA?. Mejor acceso a internet. Acceso desigual a beneficios de la IA. Reducción de desigualdades. Mayor eficiencia global.

¿Qué significa el derecho de portabilidad de datos?. Almacenar datos en un pendrive. Exportar tus datos a otro servicio. Usar datos de terceros sin permiso. Recuperar datos borrados.

¿Qué es el sesgo de confirmación?. Aquel que ocurre cuando la IA aprende de datos que ya están sesgados y reproduce esas distorsiones en sus resultados. Aquel que ocurre al reforzar creencias o hipótesis previas en lugar de cuestionarlas al introducir datos o preguntas. Ninguna de las respuestas es correcta. Aquel que ocurre cuando los métodos de recogida de datos contienen errores o distorsiones.