Examen IA

1.- ¿Qué tipo de IA utiliza modelos probabilísticos y técnicas como la regresión...?. A - Statistical AI. B - Analytical AI. C - Generative AI. D - Predictive AI.

2.- ¿Qué evento se conoce como el 'Invierno de la IA' y qué lo caracterizó?: A - La época en la que se acuñó el término y se creía que las máquinas inteligentes estaban cerca. B - Un periodo de gran interés público y aumento de la financiación en los años 90. C - Una época de grandes avances tecnológicos que impulsaron la IA, pero sin apoyo financiero. D - Una época en la que los avances no cumplieron las expectativas, llevando a una reducción en la financiación y el interés.

3.- ¿Qué característica define a la Generative AI?: A - La creación de contenido nuevo a partir de datos existentes. B - Su capacidad para clasificar datos en categorías predefinidas. C - La habilidad para analizar datos históricos y hacer predicciones. D - Su enfoque en procesar grandes volúmenes de datos para extraer información.

4.- La "consistencia" de la IA se refiere a que...: A - Siempre da la misma respuesta a la misma pregunta, sin importar la entrada. B - Solo funciona de manera consistente si tiene una conexión a internet muy rápida. C - Los resultados pueden variar incluso con entradas similares debido a su naturaleza probabilística, lo que plantea retos en aplicaciones que requieren fiabilidad. D - consistente en el procesamiento de datos y en la generación de respuestas.

5.- El objetivo principal de la Analytical AI es: A - Crear contenido nuevo, como texto o imágenes. B - Clasificar datos en categorías y grupos. C - Predecir resultados futuros basándose en tendencias. D - Procesar grandes volúmenes de datos para identificar patrones y tomar decisiones.

6.- ¿Qué factor fue clave para el resurgimiento de la IA en los años 90?: A - El desarrollo de la robótica avanzada. B - El surgimiento de la World Wide Web. C - El aumento de la potencia computacional y los avances en algoritmos. D - La reducción de costes en la tecnología.

7.- ¿Cuál es un ejemplo de dato no estructurado?: A - Una transacción bancaria con campos como fecha, importe y número de cuenta. B - Un correo electrónico en texto libre. C - Un registro médico normalizado (ID del paciente, diagnóstico, tratamiento...). D - Una hoja de cálculo con el listado de estudiantes: nombre, edad, calificación final.

8.- El fine-tuning sirve para: A - Adaptar un modelo a tareas o aplicaciones específicas. B - Generar imágenes. C - Reiniciar un modelo para que se generalice. D - Ajustar automáticamente un modelo de IA sin intervención humana.

9.- Los datos estructurados se caracterizan por: A - Carecer de organización. B - Estar en formatos de imagen y vídeo. C - No poder procesarse en bases de datos. D - Organizarse en filas y columnas.

10.- Identificar si un correo es spam o no, corresponde a un algoritmo de: A - Clasificación. B - Clustering. C - Regresión. D - Generación.

11.- Los modelos de refuerzo aprenden mediante: A - Filas y columnas. B - JSON y XML. C - Ejemplos etiquetados. D - Prueba / error y recompensa.

12.- ¿Qué tipo de modelo permite generar imágenes desde texto?. A - Regresión. B - Clasificación. C - Supervisado. D - Generativo.

13.- ¿Qué chatbot combina búsqueda web y conversación, mostrando siempre las fuentes?. A - Pi. B - Copilot. C - Perplexity AI. D - Gemini.

14.- ¿Qué modelo de IA generativa de Adobe crea imágenes, efectos y variaciones gráficas a partir de prompts y, además, está pensado para integrarse en aplicaciones como Photoshop o Illustrator?. A - Express. B - DALL-E. C - Canva. D - Firefly.

15.- ¿Qué chatbot tiene un enfoque más personal y "amigable", destinado a interacción social?. A - Claude. B - Pi (Inflection AI). C - Copilot. D - Gemini.

16.- ¿Qué técnica de prompting es más adecuada para mostrar a la IA ejemplos del tipo de salida que esperamos?. A - Zero-shot prompting. B - Context prompting. C - Few-shot prompting. D - Chain-of-thought prompting.

17.- ¿Cuál es la función de Duet AI (más recientemente Gemini) en Gmail?. A - Resume documentos extensos y genera ideas. B - Redacta borradores de correos electrónicos, propone respuestas automáticas y resume hilos largos de mensajes. C - Sugiere fórmulas y ayuda en la organización y análisis de datos. D - Proporciona subtítulos automáticos.

18.- ¿Cuál es el objetivo principal del role prompting?. A - Evitar que la IA dé explicaciones. B - Asignar un rol a la IA para orientar estilo y vocabulario. C - Pedir resúmenes breves. D - Reducir el consumo de recursos.

19.- Para obtener un mejor resultado de una IA, ¿qué característica debe tener un prompt?. A - Ser específico, claro y contextualizado. B - Estar escrito en un lenguaje técnico. C - Evitar dar detalles y contexto. D - Ser lo más corto y genérico posible.

20.- El ejemplo de un hospital que utiliza IA para convertir estadísticas de pacientes en gráficos dinámicos ilustra la habilidad de: A - Adaptación de contenidos. B - Traducción y localización. C - Estructuración de información. D - Visualización dinámica.

21.- ¿Cuál es la relación más adecuada entre la inteligencia artificial y los profesionales humanos según el enfoque actual de la tecnología?: A - La IA solo debe utilizarse en tareas rutinarias y de bajo valor, dejando todo el trabajo creativo exclusivamente a los humanos. B - La IA y los humanos compiten por los mismos roles, siendo la tecnología generalmente superior en todas las tareas. C - La IA funciona como un complemento que amplifica las capacidades humanas, creando una sinergia donde cada uno aporta sus fortalezas únicas. D - La IA está diseñada para reemplazar completamente el trabajo humano en la mayoría de los campos profesionales.

22.- Según el proceso para organizar tareas, una tarea es probablemente automatizable si: A - Puede describirse con pasos claros y repetibles. B - Requiere una gran cantidad de creatividad y empatía. C - El riesgo de error es demasiado alto para una revisión posterior. D - Su resultado final necesita supervisión humana.

23.- ¿Qué habilidad permite a la IA transformar ideas textuales en representaciones visuales?. A - Análisis de escenarios. B - Recomendaciones basadas en datos. C - Visualización de conceptos. D - Generación de ideas.

24.- En el sector de la educación, ¿qué tarea es más adecuada para que la IA la realice?. A - Generar ejercicios adaptados al nivel de cada estudiante. B - Diseñar la dinámica de la clase. C - Adaptar la explicación en función de los problemas de aprendizaje del alumno. D - Detectar la desmotivación o falta de confianza en los alumnos.

25.- La tarea del Supervisor de IA de realizar 'Ajuste de parámetros y refinamiento de instrucciones' es esencial porque: A - Los sistemas de IA no son estáticos y necesitan ser calibrados continuamente para mantener la calidad y alineación. B - Es un requisito legal para obtener licencias de software de IA. C - El Supervisor tiene la tarea de generar los 'prompts' más avanzados para la organización. D - Es el único rol con acceso técnico a los modelos de IA.

26.- El Supervisor de IA es el rol centrado en: A - La limpieza y preparación de conjuntos de datos masivos. B - La creación de prompts complejos para la generación de contenido. C - Garantizar que los sistemas de IA funcionen correctamente, de manera ética y alineada con los objetivos organizacionales. D - interpretación y comunicación de visualizaciones a un equipo técnico.

27.- Uno de los requisitos del rol de Prompt Designer es: A - Preparación y limpieza de conjuntos de datos. B - Implementación de salvaguardas organizacionales. C - Conocimiento de técnicas como el Few-shot prompting y cadena de pensamiento. D - Monitorización de resultados y ajuste de parámetros.

28.- ¿Cuál es el objetivo principal del rol de Prompt Designer?. A - Implementar salvaguardas éticas en sistemas de IA. B - Monitorizar resultados para detectar sesgos o errores. C - Crear instrucciones precisas para sistemas de IA que generen los resultados deseados. D - Generar visualizaciones efectivas a partir de conjuntos de datos.

29.- ¿Qué requisito es esencial para un Prompt Designer además de la comprensión profunda de modelos de IA?. A - Identificación de patrones con asistencia de IA. B - Habilidades de comunicación excepcionales. C - Ajuste de parámetros y refinamiento de instrucciones. D - Implementación de salvaguardas éticas a nivel de código.

30.- Si un sistema de IA comienza a generar consistentemente resultados que muestran sesgos de género o raza, ¿qué rol tiene la responsabilidad primordial de intervenir y aplicar salvaguardas éticas?: A - Supervisor de IA. B - Analista de datos junior con enfoque en IA. C - El desarrollador de software inicial. D - Prompt Designer.

31.- ¿Qué ejemplo corresponde a un deepfake?: A - Una simulación meteorológica. B - Un vídeo manipulado en el que un político dice algo que nunca dijo. C - Un meme humorístico. D - Un videojuego con gráficos realistas.

32.- ¿Qué tipo de sesgo ocurre al reforzar creencias o hipótesis previas en lugar de cuestionarlas al introducir datos o preguntas?: A - Sesgo de medición. B - Sesgo en prompts. C - Sesgo de selección. D - Sesgo de confirmación.

33.- ¿Qué principio ético exige divulgar de manera clara cómo funciona una IA?: A - Equidad. B - Transparencia. C - Responsabilidad. D - Privacidad.

34.- ¿Qué tipo de sesgo aparece cuando los datos de entrenamiento no representan a toda la población?: A - Sesgo de medición. B - Sesgo de confirmación. C - Sesgo en prompts. D - Sesgo de selección.

35.- ¿Qué es la anonimización de datos?: A - Almacenar la información en la nube. B - Encriptar archivos confidenciales. C - Usar contraseñas más seguras. D - Eliminar o alterar datos personales para que no identifiquen a individuos.

36.- ¿Qué ocurre si una obra es generada solo por IA sin intervención humana?: A - Se convierte en dominio privado. B - Solo pertenece al programador. C - No puede registrarse con derechos de autor. D - Tiene copyright automático.